近些年，我国经济发展迅速，但金融风险却在不断加剧，恶意欺诈和信贷风险始终居高不下，造成银行等金融机构各种不良比率不断攀升。各大金融机构迫切需要行业提供相关解决方案，为此集奥聚合潜心研发“智能决策引擎”， 有效防范及化解风险，从而保护机构资产安全。

据了解，集奥聚合基于行业深耕与经验积累，立足机构业务的充分理解与系统资源的精细化管理，为金融机构定制化构建咨询方案，覆盖业务流程设计、场景化策略包设计、监控分析与调优等，强调客户在信贷流程各业务节点的精细化运营与管理与全生命周期价值挖掘。而集奥聚合打造的“智能决策引擎”，正是通过不同的规则模型，为金融机构业务决策提供关键参考依据，有效防范及化解风险，从而保护资产安全。

评分模型为金融机构“智能决策引擎“提供基础

由于风险度高的用户一旦获得放款，其他各种管理手段最多也只能起到减少损失，而不是能彻底避免损失。所以，现阶段金融机构能采取的最有效的风险管理手段莫过于把风险与收益不对称的申请者拒之门外。这也是将近八成的信贷风险来自审批环节的原因之一，而后续(贷中、贷后)的风险管理至多只能起到三成的作用。

那么，如何才能客观准确地评估申请者风险，尽可能地避免或降低坏账，评分模型的智能化应用，则为金融信贷机构增加了更为科学的风险管理手段。

两种模型各有千秋，如何选择视金融机构需求而定

一般来说，金融机构的信用评分模型更需要对业务持久稳定的支持，因此集奥聚合推荐使用能够体现信息之间关联性，参数显著性和模型健壮性的传统统计建模方法。另一方面，在关于反欺诈、响应模型等更需要提升精度、降低误判率的场景下，因此集奥聚合更推荐使用机器学习模型方法。

关于的传统统计建模方法与机器学习模型方法，究竟哪个方法更好?在集奥聚合看来，两种方法各有优势，并没有哪个更好的概念，具体要求体如何选择，则需要视金融机构的需求与目标而定。所以，集奥聚合的“智能决策引擎”，尤其是评分模型，可以说是依托传统统计建模，机器学习、深度学习等前沿算法和技术搭建的风控体系，可以覆盖用户的全场景需求。

集奥聚合实力公布数据分析方法论及步骤

集奥聚合要求分析专家、策略专家、解决方案专家在做数据分析时先思考以下问题:这次数据分析是为了解决什么问题?业务上下文是什么?该怎么做?提出这样的要求，是因为集奥聚合深知，数据分析和模型建立必须与客户业务场景紧密联系。

因此，集奥聚合是遵循以下步骤进行分析的:1. 数据分析目标越发明确，分析就越加凸显价值。所以集奥聚合首先确定分析目的和思路，基于业务现状从宏观上指导数据分析。2.是准备数据和数据预处理，理解数据、掌握数据来源将数据清洗、加工、转换使之成为可以用于建模分析的规整数据。当完成数据处理之后，基于集奥聚合的数据分析方法论和模型方案，再从细节上对数据进行分析。3.最后对分析结果进行可视化展示，并出具完整的分析报告，提供给金融机构进行决策参考。

深耕金融科技 集奥聚合打造风控全生命周期评分

截止目前，集奥聚合已经与多家金融机构(银行、保险、持牌消费金融、持牌小贷等)达成深度合作，并提供满足其信用卡、消费分期、个人信贷、小微企业等多业务场景需求服务。仅银行方面更是涵盖了国有大行、大型股份制银行、城商行、农商行、农信社、互联网银行、民营银行等几乎所有形态。

以集奥聚合的信用评分、反欺诈评分以及策略解决方案为例，不仅能够为客户构建精准稳定的贷前风险管理体系，帮助金融机构有效降低逾期损失，还能匹配适合的贷款额度和定价，提升运营效率。而在贷中环节，通过贷中评分查询机制，结合风险监控引擎，针对不同层次监控策略，追踪把控用户高风险行为与资质恶化，并筛选优质客户进行二次营销，备受金融机构热捧。

依托科技赋能，集奥聚合帮助金融机构制胜未来

面对高居不下的恶意欺诈和信贷风险，各大金融机构急需建立有效的评分模型及决策引擎，用以准确揭示客户的潜在风险及评价客户的信用等级，保护信贷资产安全，强化风险管理。集奥聚合“智能决策引擎”可帮助金融机构打造相对更加稳健完善的风控体系，成为金融业务决策关键参考，未来集奥聚合将进一步加强评分及决策系统的智能化建设，助力行业探索出更多相关解决方案。