范式星图
在信贷风控场景的应用案例
  • 背景与挑战

    客户是小额信贷行业巨头,资产规模逾千亿。随着整个信贷客群不断下沉,客户对于风控的要求也在不断提升,并不断尝试利用各种技术完善整个风控体系。

    客户已沉淀大量客户,不同客户之间的关联关系对于风险的识别和传导也具有重要的意义。业务过程中的结构化数据已经被各类统计分析建模进行应用,但地址数据却由于数据质量差、标准不统一而难以被有效利用。

  • 业务目标

    采用自然语言处理等AI技术,构建地址知识图谱,对客户沉淀的千万条地址数据进行标准化,建立黑白灰名单地址库,构建地址信用评分。

  • 难点与关键成功因素

    首先,机构内多个系统产生地址数据,不同系统采集标准不一,且多年来地址数据不断变化,同一地址存在多种不同的表述。其次,首次上线后地址库还会不断更新,需要保证不同时点数据的一致性。再次,地址数据是信贷业务审批的重要的信息参考,需要实时返回处理结果已支持秒级业务审批。

    范式星图采用先进的技术架构,建立了完善的地址知识图谱,对海量历史数据进行清洗,对增量数据实时返回结果,有效支持了业务应用的需要。同时,通过完善的数据更新机制,实现了地址库的服务不间断升级。

  • 业务成果

    客户以范式星图为基础构建了机构内统一的地址数据标准,不同系统间数据达到了一致。基于范式星图构建的黑灰白名单地址库,帮助客户有效在申请阶段拦截了欺诈的信贷申请,防止了损失的发生。