【广州市小额贷款行业创新发展十周年系列报道】优秀风控奖——广州海印互联网小额贷款有限公司

2019-12-23 16:57:00   来源:   
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海印小贷基于内部海量数据,并积极扩展外部数据,制定风险管控制度并建立风险管控体系,依靠大数据+风控模型等先进技术手段,实现对客户多维度量化评级授信。
一、公司基本情况
1.公司基本情况
广州海印互联网小额贷款有限公司于2017年5月3日成立并获批网络小额贷款经营资质。注册资本2亿元人民币,由广东海印集团股份有限公司自有资金全资设立(100%控股)。
海印小贷秉持“普惠万家,助商、助工、助农”理念,以服务实体经济为核心,依托大数据风控体系,智能决策引擎,用科技驱动金融,为广大客户提供实惠、快捷、安全的信用贷款服务。
2.主要股东情况
广东海印集团股份有限公司始创于1991年,于1998年在深交所挂牌上市(证券简称:海印股份,证券代码 000861),是广州市第一家民营控股商业类上市公司,是中国500强民营企业、广东省、广州市百强民营企业。
截止到2018年底,海印股份资产115.10亿,资产规模保持稳定,报告期内实现营业收入25.07亿元,净利润为1.81亿元,净利率为7.21%,保持持续盈利能力。2019年上半年,资产113.90亿,营业收入11.07亿,净利润为6919万。
二、精准客户画像
1、丰富业务场景+海量用户数据
海印股份拥有线下近30个线下商圈,包括商业综合体海印又一城、专业市场海印电器总汇、缤缤广场等,再加上“海印生活”等线上虚拟商圈、涉及商业、电商、房地产开发、文娱、餐饮等多个行业,拥有众多消费场景及有近10万家商圈商户、千万级的消费者群体规模。
2、多元化外部征信数据
为了丰富数据的多维度,目前外部接入百行、同盾、鹏元、世联等十多家第三方征信服务商,涵盖工商、法院、社保公积金、电商、社交平台等多维度的外部数据资源,能够对陌生客户实现近100个维度的特征刻画。
综上,通过内外部数据创新性结合,形成海印独特的大数据库,收集与分析消费者社会属性、生活习惯、消费行为等主要信息,实现对客户的精准画像,实现多维度丰富了解客户、认知客户、辨别客户。
3、特色业务模式
海印小贷以“服务实体、专注小微——让诚信的人借钱更简单”为愿景,结合母公司海印股份资源形成以业主贷(抵押)核心的业务模式,即依托母公司海印股份旗下众多线下实体商圈及线上网络商圈,通过大数据、云计算、数据挖掘、机器学习等先进技术,以海印金服APP及微信公众号为互联网平台载体,有效的针对小微商户经营周转及个人消费者信贷消费需求,提供方便、快捷、安全的互联网普惠金融服务。
三、先进的风险控制技术
1、创新性风控体系及智能化风控模型
针对不同客群建立标准、量化的风控智能模型,通过对内部数据及外部信息评定客户信用等级,形成独特风险度量能力,实现产品互联网化、批量化运行,打造产品核心竞争力。目前海印小贷已建成包括反欺诈模型、准入模型、授信模型、贷中监控模型、贷后催收模型在内的核心风控系统。
反欺诈模型通过对用户行为数据收集并进行精准画像,对包含交易诈骗,网络诈骗,电话诈骗,盗卡盗号等欺诈行为进行识别,运用人脸识别等先进技术手段有效防范骗贷风险。
准入模型是通过对产品客群的定位,对客群的不同特征属性进行标准化设置,从而过滤筛选出符合准入的目标客群。
授信模型通过海印内部积累客户数据(消费、经营、贷款合作历史、多头借贷)及外部大数据(电商、社交平台)进行分解作为模型参数,通过多维度参数赋值,对准入客户风险进行量化评估打分,最终根据不同风险级别实现差异化额度授信。
2、行业领先的金融科技技术能力
模型精密复杂化。智能风控模型涵盖高达100个参数指标,包含十多套风险算法,通过数据挖掘创新技术,不断学习优化模型,实现对客户风险精准评估。
全程无人工操作。运用机器学习等创新技术,基于海量数据实现对风控模型的深度学习,风控系统实现无人工化独立完成风控决策及授信评估,避免人工审批慢、差错多的缺陷。
0秒审批。运用云计算创新技术,具备大规模的伸缩性和灵活性,拥有每秒万亿次的强大运算能力,实现高速化审批,在风险精准评估前提下,提高用户体验。
四、团队丰富行业经验及能力
海印小贷风控团队均来自大型金融科技公司和股份制银行等大型金融机构,深耕于互联网金融、消费金融领域多年,拥有丰富的行业经验及成功的产品打造履历,对产品设计、市场推广、风险管控等方面具有丰富的行业经验及实力。
五、风控运营效果及财务表现
产品上线二年来,我们以较低的成本、较短的时间,积累了大量的用户数据,核心风控模型得到充分检验,并取得良好的放款效益。
截止2019年上半年,海印小贷资产表现良好。累计授信放款户数21847户,累计贷款笔数53720笔,不良率为3.48%。
六、未来规划
未来,业务将在全国范围内大规模扩展,资产将呈现数亿级规模,我们将引领金融创新,应用云计算+数据挖掘+机器学习等人工智能技术,通过半监督学习的方法,实现全流程智能风控体系落地,助力互联网普惠金融事业的发展。

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