在數(shù)據(jù)獲取方面利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，通過多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的采集與整合，實(shí)現(xiàn)對(duì)客戶全方位、全時(shí)段的信息覆蓋。在此基礎(chǔ)上采用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，自動(dòng)提取關(guān)鍵信息，提高數(shù)據(jù)處理效率和精度。

在模型建立方面借鑒了傳統(tǒng)的信用評(píng)分卡模型，引入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等深度學(xué)習(xí)方法，以提升模型的預(yù)測能力注重將行業(yè)特性融入模型中，如針對(duì)樂器行業(yè)的銷售模式設(shè)計(jì)專門的風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)；對(duì)于物流業(yè)的信用評(píng)估，考慮企業(yè)的運(yùn)輸能力和準(zhǔn)時(shí)率等因素。

在風(fēng)險(xiǎn)控制方面建立了全流程的風(fēng)險(xiǎn)管理體系，包括事前預(yù)警、事中監(jiān)控和事后分析個(gè)環(huán)節(jié)。通過對(duì)模型運(yùn)行結(jié)果的實(shí)時(shí)監(jiān)控和定期評(píng)估，不斷調(diào)整和完善模型參數(shù)，以達(dá)到最佳的效果。