蚂蚁微贷是什么平台?
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发布时间：2022-04-25 08:05
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热心网友
时间：2022-06-02 12:53
在讨论如何构建微贷的信用风险评估模型前，我们首先要说简单回顾微贷这项业务的主要特征：
一、总资产基本可分，也就是每一笔贷款占总贷款的比例很低，任何一笔贷款的风险都不足以对贷款整体质量产生影响；
二、非系统性风险高度分散，简单来说就是借款人和借款人间没有私下关系，不存在一个借款人违约，一大批关联借款人同时违约的情况；
三、信用风险和欺诈风险高度融合，简单来说，评估欺诈风险就是把视角降低到每个借款个体的高度，观察个体是否存在隐瞒材料或提交虚假材料的情况，评估信用风险则是把视角提高到整体贷款资产高度，观察贷款资产的违约比例，当欺诈风险无法识别的时候，自然就融入到了信用风险中。
有了业务的风险特征，我们就可以大致来谈谈如何构建微贷的信用风险评估模型。
通常来讲，构建信用风险包含三个层面的内容，一是反欺诈，提升资产质量，降低资产内部关联性；二是客户群分层分类，降低整体样本方差；三是产品定价，落实风险偏好要求和收益覆盖损失原则。
对于第一层面，其包含反欺诈和降低资产内部关联性两部分内容。反欺诈，或称反信息欺诈，主要通过多信息源交叉校验、信息自洽校验等分析模型来验证借款人提供信息的真伪性，简单来说就是从借款人本人外的多个渠道收集借款人信息，进而分析借款人提供的信息是否全面、是否存在隐瞒信息或提供虚假信息的问题，对造假问题突出且情节恶劣的借款人则直接筛选掉，提升贷款整体质量。降低资产内部关联性，主要是通过人群关系网络、小微企业集群等图计算模型发现具有高度关联性的借款，比如说家族类借款、企业主导员工消费借款等，对相关贷款进行合并统一管理，降低个体贷款之间的关联性，保证非系统风险得到充分分散。这一层面的模型分析评估工作需要引入较多的第三方外部信息，对借款人信息进行交叉检验，是整个微贷风险评估模型/架构中的基础部分。
第二层面客户群分层分类，是目前信用风险评估模型中内容最丰富的部分，其主要目的是根据用户特征，包括客户自行提供的信息、征信信息和金融机构在前文提到的过程中收集的其他外部信息，对客户群进行风险等级分类，使每个客户群的风险等级分布更加集中，或者通俗地说，就是让好客户分成一群，让坏客户也分成一群，不同层级的客户区别管理。目前对客户群分层有非常多的模型和手段，比较常用的有神经网络、深度学习等复杂模型，比较偏传统的有Logistics回归模型、LDA算法等统计学习模型，比较老的则有打分卡模型和专家认定流程（不能称为模型了）等。
热心网友
时间：2022-06-02 12:53
我还是不建议你去用 因为我见过最安全的就是支付宝自推荐的花呗
热心网友
时间：2022-06-02 12:54
就是一个贷款平台，应该是一个新出的小公司。
