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采用场景化风控模型 货车帮ETC业务有效规避风险

2017-01-12 16:28 财经新闻网

  

   作为公路货运领域的领先平台,货车帮迄今已经拥有司机会员230万,货主会员35万,积累了大量用户身份认证、货运交易、高速通行、线路等数据。作为第一个车后市场的变现业务,货车帮与贵州高速、陕西高速以及内蒙古高速战略合作,成为货车ETC卡发行合作商。其车辆后服务模式已成功走通。据统计,货车ETC累计发卡量快速逼近100万张,预计2017年将超过200万张。基于ETC业务,货车帮为司机提供小额过路费贷款,方便司机资金周转。

  作为互联网技术与金融领域结合的产物,互联网金融存在的信用风险问题一直被企业高度重视。而大数据金融可以集合海量非结构化数据,通过对其进行实时分析,为互联网金融机构提供客户全方位信息,通过分析和挖掘客户的交易和消费信息掌握客户的消费习惯,准确预测客户行为,使金融机构和金融服务平台在营销和风险控制方面有的放矢。在ETC场景下,公路物流领域的货车帮正是利用场景化风控模型规避风险。

  在ETC场景下,货车帮把自身的数据和社会综合数据结合在一起,形成了这个场景下的数据分析,包括:GPS数据、基本的交易数据、高速通行数据,同时结合银行、第三方的征信系统数据。基于以上数据采集,即便是对于高流动性的司机群体,利用场景化风控模型,便可规避令人头疼的风险问题。

  业务场景化往往建立在数据分析和业务分析之上。货车帮正是将业务需求同数据相结合,完善客户画像,对不同标签进行重点关联建模分析,从而为场景化信用信息风控打下了重要基础。

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