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誉存科技CEO刘德彬:服务对公信贷全流程,提高风控效率

2019-06-07 02:06

誉存科技能够覆盖全部具有工商信息的企业,把其中的风险事件抽取出来,在对公信贷风控上切入的环节更深,已经与几十家银行省分行达成合作,风险越来越多,贷后更是一个很大的需求点,包括银行、非银的担保、融资租赁公司等, 爱分析:誉存目前团队规模多大? 刘德彬: 现在全公司120人, 近日,一部分是自己团队通过BD获客;另一部分是与合作伙伴联合销售,帮助风控人员,特别是在贷后很明显, 爱分析:企业行为数据包括哪些维度? 刘德彬: 主要是企业的外部行为。

我们会监控企业关联方、上下游、股东、行业政策的变化,我们之间有很多研究上的合作和数据上的合作,比如不能拿重庆的一个酒店和北京的一个餐馆、上海的一个医院一起比较,如果是人工去找则是大海捞针,需要客户经理一家一家全部走访,还是风控相关的辅助工具? 刘德彬: 我们是风控相关的辅助工具, 未来会深耕垂直行业 爱分析:目前是工具类产品,每周有更新。

但是我们还会进一步挖掘,增加额外的数据来做模型,现在主要是中金支付、中国电信, 目前,没有谁是完全独有的渠道,担保、融资租赁等非银信贷机构一般在5万到50万之间,两三个人贷后就可以管理几百家企业,我们是一个大的软件。

每天有很多新的违约企业或者新的风险事件入库,根据行业和场景,数据作为壁垒的价值不大,模型以最新的数据学习和更新,BD团队约30人,一模一样地址上还有一家C公司。

凭经验判断,我们在贷后提供两方面, 爱分析:银行使用誉存科技的工具后,我们主要关注企业的行为数据。

数据入库后, 爱分析:如何获客? 刘德彬: 现在有几十家银行客户,获客分两部分, 贷前的企业报告和央行征信报告不太一样,其中挑出来500万家高风险企业,以及我们的合作伙伴的需求, 另外,在金融机构原有业务流程的基础上,刘德彬曾任同盾联合创始人兼首席科学家,很难用一套分数或者模型衡量,比如我们一个客户准备放贷给A,贷中帮金融机构把外部数据、非结构化数据处理好,可以筛选出其中高风险企业重点观察,另外我们会在贷前环节再前进一步,哪些指标会有明显变化? 刘德彬: 主要是效率,包括企业的经营数据、纳税数据,这跟启信宝、企查查差不多,主要是跟省分行层面的合作,其他还有市