央金所建立信用评分风控模型，有哪些利好？

近年来，信用风险管理发展呈现出数据化、模型化、系统化、自动化和智能化的特点。传统的人工专家经验正逐步被模型与算法替代。

因此，科技较为领先的金融服务公司会选择采用模型方式完成对借款人的自动评估与审批。

行业和市场发展已证明，拥有大量且高质量数据的公司采用模型方式能有效提高审批效率、降低人工成本。

随着信贷审批技术的不断提升，金融机构对借款人的信用评估技术也在逐步改进，主要分为以下几种形式：

1、人工审批技术：基于借款人还款能力和还款意愿，通过交叉验证获得隐性信息的真实性；

2、评分卡技术：挑选出优质客户，进行快速审批；

3、巴塞尔协议方式：即银行利用征信数据和自身数据，计算客户违约率、违约损失、期限和相关性，结合资本准备金和RAROC等进行的审批与授信；

4、大数据信用评分模型：即基于互联网的各种征信数据，如消费数据、运营商数据、申请行为数据等计算违约率。

在消费金融领域应用大数据进行风险控制已成为美国等发达国家互联网金融企业的标准配置。

那么央金所利用大数据建立消费信贷信用评分模型能带来哪些利好呢？

1、数据方面：有利于数据整合，统一二次开发；

2、客户方面：能够更精准地与客户交流，并且对单一用户的信用风险评估更加精准；

3、产品方面：有利于改进现有产品评估，提高市场竞争力，同时更精准地开发新产品、更灵活与精准的定价机制；

4、流程方面：有利于建立统一审批模型标准，提高审批效率；

5、风控管理方面：有效地将风控前置，发挥部分预警功能并做到组合资产分析与监督。

央金所对消费信贷的风险把控高度升级，对广大投资用户来说是一种高度负责的表现，力争将合规与安全做到最大化。

相信2018，央金所定交出一副优质的答卷！