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融慧金科自2017年成立以来,以"通过科技让金融更智慧"为使命,助力持牌金融机构实现数字化转型。历经八年沉淀与迭代,公司正式迈入"新融慧"阶段,通过四大创新优势重塑金融科技服务生态:1)深化甲方视角,打造行业知识壁垒;2)构建多维数据网络,释放数据融合价值;3)AI技术突破性应用,建模周期缩短至2周,效率提升70%;4)全链路赋能体系,覆盖"数据-工具-人才"全链条。目前公司已与35家头部数据平台建立合作,为近200家金融机构提供智能风控解决方案,典型案例显示其模型能帮助客户降低30%以上风控盲点。新阶段将通过"数据+经验"双轮驱动模式,推动金融行业实现更可控的风险管理、更精准的服务和更普惠的金融生态。
七载风雨兼程,融慧迎来了创业的第七个年头。在这段漫漫征程中,我们见证了众多同仁的蜕变与成长,他们如星星之火,点燃了前行的路途。也正是无数像安杰一样的融慧人,日夜兼程的奔跑,为融慧今日的成就夯实了基础,赋予了融慧孕育更大梦想的底气。
自融慧风控讲堂上线以来,课程内容主要聚焦于金融机构风险管理领域,涵盖模型管理、数据管理、策略管理、额度管理、存量客户管理以及风控系统等多方面的专业知识。王劲博士认为,作为CRO,除了深耕内部风险管理外,更应敏锐地关注宏观风险的变化。特别是在当前国内外环境充满不确定性的大背景下,宏观风险对金融机构的资产组合和客户群体带来的影响可能远远超�
随着《消费金融公司管理办法》的正式出台,我国金融行业再次迎来了深远变革。其对担保增信贷款余额的限制,将消费金融公司助贷业务的占比进一步压缩;这无疑是对消金公司自营业务及自主风控能力的又一次严峻考验。面对充满挑战与机遇的时代,融慧金科将与持牌金融机构紧密合作,携手应对挑战,共同把握市场机遇,以期共创更加辉煌的未来。
写在前面:自《国际观察》系列课程推出以来,受到了众多学员的关注,在线学习人数不断增加。该系列课程旨在更好地帮助大家了解和研究世界及美国的经济金融政策局势和金融发展大局,解析其对中国实体经济、金融市场和投资行业的直接影响和内在逻辑,以更有前瞻性地趋利避害、顺势为。大家对今年的形势有何预判?2024年世界经济增长率将呈现何种走势?美国经济是否会步入衰退?通胀指标会上升还是下降?各国政策利率将如何调整?美国标普500在2024年的预测增长幅度是多少?2024年全球可能面临哪些风险因素?更多详细解读,欢迎登陆融慧风控讲堂观看。
经历三年疫情,社会消费信心和能力的复苏尚需时日,导致居民存款增加,消费信贷供求关系严重失衡,形成了消金市场的“资产荒”。在此基础上,利率上限管控和自主风控要求趋严,导致无论是互金平台助贷是持牌金融机构自营业务,对“高质量客户”的争抢日趋激烈,获客成本整体拉升。融慧金科希望以数字化营销为切入点,不断创新技术,整合全域生态,助力持牌机构搭建体系化的自营业务;并期待与更多合作伙伴共同探索金融数字化转型的未来,为客户业务增长提供切实助力。
“6.30”网贷新规全面进入“倒计时”,众多金融机构面临自主风控能力建设的监管验收和市场考验。然而如何在极短时间内,在没有充足的借款人行为数据的前提下,建立起完善的大数据风控模型和策略体系,尤其是在全新的互联网平台流量合作上破解“冷启动”的难题,是如今众多持牌金融机构面对的痛难点。作为一站式高端金融科技服务商,融慧金科立足于自身能力,以�
征信体系是市场经济和信用经济发展的必然产物,在世界各国尤其是发达国家的经济生活中发挥着重要的作用。作为全球征信行业发展最成熟的国家之一,从+19+世纪+60+年代美国第+一家个人征信局成立到现在的一百多年间,美国已形成了一套完整的征信运作、法律体系和监管机制。课程对象1.互联网信贷产业从业人员;2.监管机构、行业协会等从事征信风控相关工作的人员;3.高等院校、研究院等金融科技方向的学生或教职工;4.其他对金融风控感兴趣的行业同仁。
在金融数字化转型的大趋势下,数据的战略意义日益彰显。金融行业具有天然的数字基因,跨机构间的数据融合与应用已成为各大金融机构提升核心竞争力的关键。然而这些数据就像“原油”,得先通过数据处理进行“提炼”才能使用,并通过数据管理的“燃烧”才能发挥价值,因此金融机构在开展自主信贷业务时,需要清晰了解自己有哪些数据,数据质量如何,需要哪些外部数据,数据管理的生命周期是什么,以及运用数据的最终目的是什么。“比如一个模型的好坏,80%来自于数据的提升,20%来自于算法的提升。”王劲博士指出,所谓“巧妇难为无米之炊”
近两年,“断直连”在互联网信贷行业内一直是个热门话题。从监管所强烈推荐的商业银行在开展互联网信贷业务中要尽快实现独立自主的风控维度来看,这意味着商业银行将承担更多信用风险,将更加考验商业银行经营能力。客观地讲,对于大多数银行机构来说,时间、资金、人才都会是挑战,而如何顺应自主风控大势并助力这场数字化转型变革,将是银行机构面临的一个长期课题。在数字化能力建设过程中,模型是信贷风控体系必不可少的模块之一,尤其是贷前的风控模型,即A卡,其在信贷决策中的占比非常高。但在模型实际开发与应用中,不少银行可能?