科技赋能金融，洋钱罐风控实力构建平台核心竞争力

一直以来，为了更好应对互联网金融风险，国家监管层自去年开始频发多项监管政策，引导互金行业规范发展，带来了持续性的洗牌效应。针对互联网金融风险的管理，除外部监管机制的不断完善和行业协会的自律促进外，以洋钱罐为代表的互金平台也在不断加强自身内部风险控制体系建设，提高平台核心竞争力，促进行业更加规范前行。

而从当下行业发展来看，传统的风控管理手段在“互联网+”时代已无法满足需求，融合大数据技术的风控已成为破局的关键。在这一点上，洋钱罐从贷前、贷中、贷后形成风控闭环，以技术驱动业务、全线上获客与风控的低成本运营体系，更好助力实体经济发展，形成行业示范效应。

众所周知，在金融科技时代，数据维度和处理计算模型对网贷平台来说至关重要。当前，在国内征信体系不健全的背景下，欺诈、多头借贷等风险严重威胁着平台运营及用户资金安全，如何在不增加运营成本的前提下，提升平台风险控制水平，是众平台迫在眉睫的挑战。

在这方面，洋钱罐除采用业界通行的互联网爬虫技术及在线身份认证技术之外，还与线上数十家数据合作方建立合作，通过纯线上的方式便能够抽取数千维度的变量，实现贷前快速、精准甄别借款人的欺诈风险，并对借款人信用情况进行综合分析。

这一过程中，通过对比数据库判别个人信息是否与其互联网画像一致；活体识别技术检验是否本人操作；通过比对设备和联系人等信息，借款发生的频率和集中度等因素，多方位检测借款人的行为。

此外，通过信用评估系统，依托大数据和领先的机器学习和人工智能算法，从用户的身份特征、履约能力、信用历史、人脉关系、行为偏好五个方面全面评判风险。在收益覆盖风险的前提下尽可能的满足借款人的金融需求，提升风险定价能力与对风险预估、识别、量化和把控的能力。并通过不同的金融产品覆盖不同风险等级的用户，实现风险和收益的平衡。

总体来看，在贷前管理方面，洋钱罐依托海量的数据，针对诚信、失联、关联聚类、信用等多个维度构建了若干个机器学习模型，能够精确判别用户的欺诈和信用风险等级。这一点可以说洋钱罐一直走在行业前列。

自成立以来，洋钱罐始终专注于打造高效、友好体验的贷后管理服务，通过平台自主研发的线上系统，包括多维度贷后模型、天网资产保全系统、高效呼叫系统、智能催收机器人、智能语音质检五大模块等一体化解决方案，使贷后人力成本投大大降低。

简单来说，洋钱罐根据海量数据数千变量数十纬度综合完整考虑用户贷前贷中贷后属性及行为、结合数十模型以及情景分析类型和策略，利用机器学习自我进化，实现对用户生命周期后半段完整覆盖，包括但不限于对客户的逾期风险监控，催收策略执行以及高风险客户行为捕捉等维度的考量。

从长远来看，利用大数据不仅可以降低运营成本，更重要的是可以精确进行风险定价，大大提升金融服务效率，这也将是金融科技公司在行业竞争中脱颖而出的重要实力。