打造大數(shù)據(jù)金融增值服務

近年來，隨著互聯(lián)網(wǎng)技術的普及，第三方支付、互聯(lián)網(wǎng)理財平臺、P2P網(wǎng)貸平臺等金融業(yè)態(tài)不斷涌現(xiàn)。相比較線下的借貸關系和比較傳統(tǒng)線上對接模式，幣港灣充分利用自身在互聯(lián)網(wǎng)技術方面的優(yōu)勢，結合公司原有的金融行業(yè)的背景，設計出一套行之有效的，高效智能的理財借貸系統(tǒng)，與資產(chǎn)端進行聯(lián)機/日終對接，實現(xiàn)平臺對接海量優(yōu)質小微債權，并擁有完善的風控體系，充分保障投資者的資金安全。

智能反欺詐

讓風控更完善

首先針對借款端，風控是核心競爭力。幣港灣選擇的方向是海量優(yōu)質的小微債權，因為小微債權的優(yōu)勢是單個風險發(fā)生對整體的影響比較微小，其次大數(shù)據(jù)量的小微債權，可以通過技術的手段進行篩選、監(jiān)控，并應用風控策略控制整體的壞賬率。

如何篩選出這些數(shù)量龐大的優(yōu)質的用戶呢？據(jù)介紹，對于借款用戶，幣港灣擁有主要來自8個維度的海量數(shù)據(jù)，每個維度的數(shù)據(jù)單獨反映客戶某方面的特征，同時交叉組合使用更可全面反映客戶的整體畫像。

當用戶提交借款請求，就會針對這些維度，對用戶數(shù)據(jù)進行全方位的整合，并進行一套智能的風控流程，對各個維度的數(shù)據(jù)進行交叉驗證，從而達到智能反欺詐的目的。正是因為有了這一套智能風控決策系統(tǒng)，再加上堅持只放不超過5萬元的小額借款，在不斷增加渠道流量入口，巨量的借款用戶申請的情況下，使得幣港灣的債權情況健康穩(wěn)定，從未出現(xiàn)過拖欠的占比76.64%，逾期率90天以上僅占2.07%，整體壞賬率在1.3%左右。

多系統(tǒng)輔助

互聯(lián)網(wǎng)理財無后顧之憂

其次，針對理財端，首要的任務是服務好理財客戶，提供最好的理財體驗，并在系統(tǒng)上防范惡意的偽理財客戶對系統(tǒng)的攻擊。同樣需要充分利用互聯(lián)網(wǎng)技術，深耕業(yè)務功能和系統(tǒng)穩(wěn)定性，如借貸智能撮合系統(tǒng)、資金監(jiān)控告警系統(tǒng)、高可用的多支付系統(tǒng)、用戶行為跟蹤系統(tǒng)、存管資金智能路由等。其中，3項系統(tǒng)值得大家關注：

借貸智能撮合系統(tǒng)：可以快速自動對接理財人的資金和借款人的借款需求，幣港灣獨創(chuàng)的T+0理財，T+0回款，不受任何節(jié)假日影響的體驗，在國內也是極少見的。

高可用的多支付系統(tǒng)：通過實時統(tǒng)計各個支付渠道成功率、綜合各個渠道額度、費率的判斷，獲取“性價比”最優(yōu)的渠道，既能提升用戶體驗，又能節(jié)省公司的費用支出。

用戶行為跟蹤系統(tǒng)：針對用戶在幣港灣的關鍵交易的訪問，可以對用戶的訪問足跡做還原，為快速定位問題以及更好的服務客戶提供了基礎數(shù)據(jù)。

未來打造人工智能+大數(shù)據(jù)的金融業(yè)務增值服務

隨著風控場景的不斷豐富，模型的不斷成熟，以及人工智能技術的快速發(fā)展，將來風控不但要不斷精細化，還要最終達到智能化的最終目標。

現(xiàn)在絕大多數(shù)的風控還是依賴專家模型來進行決策，專家模型中的因子相對比較靜止。而將來我們將逐漸過渡到機器自動學習，以達到一個動態(tài)智能模型的過程。

達到機器學習之后，基于不斷豐富的海量大數(shù)據(jù)，從原來固定模式的數(shù)據(jù)挖掘演進到用戶畫像的逐漸清晰，加以智能風控的識別，在貸前做好自動審批。在貸中及貸后從原先的人工客服到系統(tǒng)智能客服，從原先傳統(tǒng)的催收到智能的催收。

這是基于大數(shù)據(jù)的基礎，不斷演進的系統(tǒng)骨架，加以智能化技術的血液，使互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境中用戶在系統(tǒng)中的金融行為安全，高效，智能。