模型就会自动识别

浏览量:    发布时间:2017-10-10    编辑:admin

 
  他希望增加更多使用场景,和游戏合作是其中一个方向。近年来,玩家在游戏中购买装备的花费迅速增加,装备的费用可能会在玩家心里造成一定负担。但如果在购买时采用虚拟支付的方式,事后按月统一支付,将为玩家提供更多选择。据了解,魔法现金已经与部分知名游戏公司合作,采用代币支付的方式,进入这一场景。
 
  另一个领域是线上商城,在最近更新的App界面中,已经可以看到红色小按钮“魔buy”的存在,这是下一个可以期待的方向。
 
  魔法现金App于2016年4月上线,是一款纯线上的消费金融产品,目前以小额借贷业务为主,借贷额度最高为3000元,单期产品还款期限最长为28天。截止2017年9月,注册用户已超过1100万,累计放款近百亿元。
 
  在周渺昕看来,微额贷款是一个前景广阔的市场,据他介绍,国内信用卡的整体发卡量不超过5亿张,且仅有不到2亿左右人群持有信用卡;这也就意味着,在信用借贷的适龄人群中,大约有仍然有5到6亿人群的信贷需求未被覆盖。
 
  “借贷的市场需求非常大,”周渺昕说,“而且与一般互联网某些领域由巨头寡占的情况不同,这个行业体量很大,由于金融本身共生性很强,会有很多企业在这个市场中生存,并且会活得很好。”
 
  当市场具有足够容量和玩家的时候,如何提供更为优质的服务是企业们更需要考虑的事情。魔法现金利用“极速”来凸显优势,周渺昕介绍说,现在市场的同类产品,大约需要三十分钟甚至于几小时的借款审核时间,相比之下,魔法现金从借款申请到放款完成,可以在5分钟内完成。
 
  当然,极速并不意味着简单,极致用户体验的背后,其实是魔法现金的全流程精细化运营策略。Capital One资深数据风控专家出身的周渺昕,在用户获客、身份识别及反欺诈、信用风险评估及风险定价和贷后催收服务等全信贷流程都采用了精细化数据驱动的方式,利用数据的方法做用户筛选、风险管理和成本控制。
 
  例如,涉及到欺诈和信用风险的身份审核和信用审核环节。在身份审核上,魔法现金的客户识别是通过公安部身份信息验证、人脸识别、活体检测和银行四要素来确保申请人的真实身份,并通过神经网络算法提高身份识别环节的反欺诈精准度和成功率。
 
  据了解,魔法现金有大数据机器学习的数据框架,应用PB级云计算技术进行数据挖掘,结合其自主研发的申请审核系统Universe和Galaxy风险自动引擎,能够实现百万级特征变量,快速识别客户反欺诈和信用评估。“举例来说,”周渺昕介绍道,“比如有一个地址识别的功能,当申请人使用同一个身份,在极短的时间内从北京上海两边发起借款申请,模型就会自动识别,然后认定你有欺诈嫌疑。”
 
  2016年4月15日,这一反欺诈风控系统刚上线,当天即识别欺诈申请共423笔。
 
  周渺昕也提到,在风险评估和风险定价环节,也会参考申请者在一些其他机构的申请通过率来判断申请者的信用风险。为了在风险可控的同时覆盖更多用户群体,2016年9月,魔法现金率先推出了差异化定价策略,在利息和手续费的收取上,采用低风险用户享受低费率、反之高费率的规则,通过这种精准的违约概率测算和人工智能化的风险定价真正实现“一客一价”的精细化运营。
 
  除了风险控制环节,精细化运营的策略还运用到了线上获客和资金方接入等重要环节,“基于数据做精细化决策”已经深入到了魔法现金公司运营的方方面面。
 
  现金贷只是魔法现金在消费金融领域的第一步,周渺昕希望能够在打造产品的同时,为整套技术系统打下扎实的基础,继而发展更多可能性。 “我们的底层系统一开始就是按虚拟信用卡的架构来设计的,”周渺昕说,“从技术上看,之后很容易就可以增加其他内容,现金贷只是信用卡现金预支功能的线上化产品。”
 
  

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