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农行某领导问道。
“是真的,领导你请看。”张益达操控手中的控制器,把会议室的巨大led屏幕点亮了。
一副巨大的中国电子地图出现在了长宽5米x3米的led屏幕上。
电子屏幕上有很多数据跳动,显示的都是“今日授信额度”,“今日授信人数”,“今日已放款额度”,“今日已借款人数”……等数据。
另外,地图颜色深浅不一,体现的是各省份的放款总金额差异。
张益达又接着介绍道:“锐向超级大脑,依托整个集团4亿用户数据,以及“绿豆大数据信用分”;
再结合云计算、ai等前沿科技,最快可以3秒钟完成几千个维度的数据比对和反欺诈风控审核。”
几个银行领导目不转睛的盯着大屏幕,就看着上面的数据飞速跳转。
一位中行的领导用手指数了数,忍不住问道:“今天就放款5322.63万了啊?放款人数是23141人?人均借款2000多?”
张益达点点头,说:“是的,你所看到的一切都是真实数据。
用呗和贷呗目前一共有超过200万名的授信用户,总授信额度超过了100亿元。
目前我们每个月的放款额超过20亿元,预计15年度总放款量将超过200亿元。
相较于年初,我们的业务增速达到了100%以上。
虽然业务增速提升了,但我们的风控质量并没有下降,坏账率一直维持在0.8%以内。”
“张总,这所有的流程都是在线上完成的?线下没有一个工作人员?”
建行的领导年纪有些大了,感觉这套系统太神奇了,十分好奇的问道。
“是的,全部流程都在线上完成。用户是我们在内部系统按风险系数筛选过后,依次逐批的开放授信额度。
用户获得了授信额度,通过手机app直接就能把借款取出来了。”
张益达不耐其烦的给各位领导讲解起了很多工作原理。
“我们如果采购这一整套解决方案,该如何落地?”
工行领导的这一句问到了点子上,其他三大行领导也把目光投向张益达,看他如何回答。
“这个很简单嘛!
四大银行引入我们这一整套解决方案,将可以对你们银行体系的全部用户进行信用评估和分级。
再按照不同的信用评级,给予用户不同的授信额度和风险定价。
信用好的,额度给高点,利息给低一点;
信用差一点的,额度就给低一点,利息给高一点。后期再根据用户的履约情况进行二次信用评估和额度授予、利息调整。”
“光这一点的话。我们的信用卡评分模型也可以做到啊!”
工行领导连连摇头,他们宇宙行的风控技术也不是盖的,张益达拿出来的这套风控模型,在他看来,也没什么了不起的。
他们工行每年都聘请了很多985院校毕业的后台技术人员,还投入了重金用于研发,风控技术一向不差。
“那贵行的坏账率是多少?2%还是1.5%?
风控模型和风控模型之间也是有差距的。”
张益达的言外之意,在座的人都听懂了,意思是:锐向的风控技术比他们四大行的强。
几位领导都笑了,这位张总还真是年轻气盛啊!
竟然敢说我们比不上你们锐向!
谁给你的勇气?梁静茹吗?
四大行中,以工行为例,去年用于it技术研发的经费投入不低于50个亿,这还没有算上整个it架构、it团队日常运行所耗费的资金。
当然,这50个亿不是全砸风控系统上面的。
机房建设及维护,服务器采购及维护,网点终端设备采购及维护都得花钱。
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