信用风险管理

为增长打造更智能的信用风险决策

超越传统评分体系,TrustDecision 整合了信用与欺诈数据,帮助放贷机构个性化信用额度和定价,及早发现风险信号,并在各类客户画像中优化风险管理效果。

01
全面性

更全面地了解借款人

不止是信用评分,我们通过整合行为、交易、设备和身份数据,形成全面的借款人画像,帮助您评估信用状况、欺诈风险、还款行为和财务意图。通过推荐适合的信用产品,进行预审批和客户获取。

02
敏捷性

动态信贷策略助您做出更明智的决策

借助支持实时信用额度调整、定价个性化和 A/B 测试细分的策略,适应借款人的行为、产品生命周期和市场变化,无需硬编码。

03
主动性

通过持续的贷款监控减少不良贷款

我们的预警系统会自动跟踪行为变化和付款偏差,使您能够在拖欠情况升级之前调整信贷额度、触发参与度或对借款人进行重新评分。

04
包容性

放心地向信贷新客户贷款

利用我们区域网络中的电信数据、数字行为和还款历史来丰富精简型借款人的评估,帮助您在数据稀缺的环境中负责任地进行承保,同时不影响风险控制。

全生命周期应用程序欺诈检测

通过持续的风险筛查,保护贷款过程中的每一个环节,从注册到支付

注册

挑战
欺诈者使用虚拟号码、机器人和代理 IP 来大规模创建虚假账户。
影响
尽早阻止虚假注册,以减少下游欺诈,节省入门成本并保护系统完整性。

登录

挑战
凭据被盗和暴力攻击会导致账户盗用和会话劫持。
影响
通过持续身份验证和设备级风险监控,防止未经授权的访问并保护客户信任。

身份验证

挑战
欺诈者利用深度伪造、合成 ID 和被盗文件来冒充真实用户。
影响
借助先进的防深度伪造和身份验证功能,强化您的KYC流程并满足合规性要求。

贷款申请

挑战
诈骗团伙和屡犯者大规模实施贷款堆积、串通和合成身份证欺诈。
影响
通过实时应用程序风险评分和跨平台情报,减少欺诈损失并提高贷款账簿质量。

放款

挑战
欺诈者利用信用额度、转移资金或在批准后使用骡子洗钱。
影响
通过检测异常支付行为和防止资金滥用,确保贷款旅程的最后一英里安全。

它在您的贷款旅程中是如何运作的

申请与开户

挑战
欺诈团伙使用虚假、被盗和合成身份开设新账户,堆叠贷款。
影响
识别非法注册,提前阻止欺诈团伙活动,同时确保真实客户的顺利开户。

信贷审核与信用决策

挑战
数据不完整与人工处理使得评估借款人的还款能力与信用状况变得困难。
影响
通过替代数据洞察与自动评分加速信用审批,降低违约风险。

放款与激活

挑战
借款人账户中的隐藏不一致性可能表明账户接管或代理借款人的风险。
影响
在资金发放前,进行最后一公里核查,标记不一致问题,确保资金准确到达正确的客户。

贷款监控

挑战
高风险借款人可能表现出突然的行为变化或突增的信用额度申请,表明可能出现违约风险。
影响
通过行为分析与动态评分即时检测异常,提前干预,防止潜在损失。

催收与追偿

挑战
传统催收面临着低合同性与低回收效率的问题。
影响
通过评估催收风险、预测合同性,并优化回收策略,最大化还款率。

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获取您的副本

不只是解决方案,我们是您的技术合作伙伴

01
专家主导咨询与规划

帮助您识别潜在威胁,制定符合您业务的风险策略。

02
端到端部署与集成

我们的团队全程负责,从系统集成到上线后的支持,确保顺利落地。

03
持续优化与调整

随着欺诈手段的发展,我们确保您的规则、模型和策略始终保持最新。

04
赋能您的团队

我们提供培训,使您的团队能快速、高效地发挥平台的最大价值。

深入了解更多见解和我们的案例研究

贷款经纪中的“害群之马”:他们如何伪造申请者信息、欺诈贷款机构

当申请人与贷款经纪串通时,金融机构应如何识别虚假申请资料,并在信贷风险分析的各个阶段部署风控措施?
挑战
  • 资料伪造
  • 共债(多头借贷)
  • 隐性串通

信用风险分析:从传统方法到数字化与AI驱动的新路径

通过采用AI驱动的实时评分技术,取代缓慢的手工操作方式,重塑信用风险分析流程,从而加快审批速度、降低违约率,为业务的规模化增长提供助力。
挑战
  • 人工信用审核
  • 可扩展性差
  • 高违约率

从冻结到解冻:“潜伏式欺诈”背后的缓慢渗透策略

欺诈者可能会通过长期潜伏的方式来欺骗信贷系统时,金融机构必须迅速采取行动,尽早识别协同行为模式,并在平台层面实现规模化防护。
挑战
  • 休眠账户
  • 行为不一致
  • 设备异常

关于 TrustDecision 信用风险管理的常见问题解答

该系统是否支持传统征信机构数据和电信、电子商务、公用事业或行为数据等替代数据源?

是的。TrustDecision 旨在整合和分析传统和替代数据源,以提供更完整、更具包容性的信用风险评估。

支持的数据源包括:

  • 传统征信局数据:中央银行信用报告、该局分数、还款记录、查询记录和现有信用敞口。
  • 替代数据源:
    • 电信: 通话/短信模式、充值行为、付款规律
    • 电子商务: 购买记录、购物车价值趋势、BNPL 的还款行为
    • 水电费和账单: 电、水、移动支付
    • 设备智能: 设备指纹识别、位置模式、设备稳定性
    • 行为分析: 会话活动、导航路径、登录模式

通过合并这些数据集,TrustDecision可以帮助贷款机构更有效地评估精简申请人或新申请信贷的申请人 并以更高的精度和更低的风险做出信贷决策。

TrustDecision 如何处理精简申请者或新申请信贷的申请人?

TrustDecision 通过使用以下方法建立替代信用评分来实现金融普惠性:

  • 电信和电子商务交易数据
  • 设备智能和行为信号
  • 地理位置和数字足迹分析

它支持:

  • 基于细分市场的策略(例如分期贷款、较低的初始限额)
  • 入职后由人工智能驱动的行为评分
  • 基于还款模式的动态信用额度管理

这使贷款机构能够为银行不足的人群提供服务,同时有效管理风险。

该系统是否支持贷款监控和还款风险预警?

是的。TrustDecision 包括一个完整的还款期监控框架,该框架可跟踪:

  • 还款行为和信贷使用趋势
  • 犯罪或风险升级的早期迹象
  • 干预或收款工作流程的触发事件

它使用人工智能驱动的模型按风险对客户进行细分,并推荐诸如限额冻结、消息提醒或收款优先级等措施。这有助于减少不良贷款并改善整体投资组合的健康状况。

TrustDecision 的评分引擎中使用了哪些类型的客户数据?

对于个人借款人:

  • 人口统计: 年龄、收入、就业、教育
  • 数字行为: 浏览、登录模式、使用历史记录
  • 财务数据: 信用记录、还款趋势、账户余额
  • 替代数据: 设备指纹、社会保障、税收、电子商务
  • 风险信号: 黑名单、法庭记录、多种借款模式

对于中小微企业(微型、小型、中型企业):

  • 业务概况: 注册、规模、行业、许可证类型
  • 财务指标: 收入、税收数据、债务比率、现金流
  • 所有者简介: 信用行为、商业关系
  • 生态系统背景: 供应链依赖、地域风险
  • 交易行为: 银行、数字支付流程、发票
决策引擎支持哪些类型的贷款产品?

TrustDecision 支持全方位贷款产品的决策,包括:

  • 个人贷款和信用卡
  • 小额信贷和纳米贷款
  • BNPL 和消费者分期贷款
  • 汽车贷款、P2P 和中小企业营运资金
  • 抵押贷款和担保贷款(通过外部数据连接器)

所有产品都可以在一个统一平台中使用可自定义的规则、记分卡和模型进行处理。

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