在服務C端客戶的過程中，系統(tǒng)可以獲取客戶的需求特征與信息，通過將有效信息及時反饋至B端，從而降低信息的不對稱性，并為C端提供高匹配度的商品、服務，為銀行金融與非金融業(yè)務發(fā)展下沉市場提供數據支持。

在下沉市場新金融生態(tài)圈建設過程中，通過多場景分析和多行業(yè)合作，利用數據化手段對接用戶需求，通過大數據分析提升主動管理風險能力，為銀行的前、中、后臺開展全流程的數字化、智慧化轉型提供資源數據和技術支持。

在此過程中，百融云創(chuàng)經過多年研發(fā)，獲得了人工智能在營銷、風控、資產管理等多個領域的系統(tǒng)化應用，貫穿信貸全生命周期(獲客、反欺詐、貸前、貸中、貸后)提供完備的產品和服務。

以某城商行為例，在其互聯網貸款審批流程引用了百融云創(chuàng)貸前反欺詐和信用評分技術，將不符合貸款要求的客戶拒之門外，有效降低了不良信貸的風險。

對于存量客戶潛在風險，百融云創(chuàng)貸中監(jiān)控預警系統(tǒng)根據強弱規(guī)則監(jiān)控和評分監(jiān)控，實時監(jiān)控存量客戶，自動將客戶分成ABCD四個風險等級。而后，針對中高風險的客戶，進行號碼狀態(tài)核查并進行統(tǒng)計，分為號碼無異常、連續(xù)兩日未接通、空號/停機暫停服務等情形后作出有效的預警動作，對可聯狀態(tài)的客戶減免部分息費，促進客戶提前還款;對不能聯系的客戶采用IVR/短信/提醒式機器人，進行高頻監(jiān)控。對于低風險用戶，百融云創(chuàng)貸中監(jiān)控預警系統(tǒng)則自動轉入低頻監(jiān)控處理，并根據客戶授信額度使用情況采取提額措施或進行機構內其他產品交叉營銷。

對于存量客戶流失預警，百融云創(chuàng)貸中監(jiān)控預警系統(tǒng)根據活躍客戶和睡眠客戶進行監(jiān)測，對在本機構一般活躍，近期在其他機構非?；钴S的客戶進行預警，并根據百融大數據及時定位流失客戶，采取促活方案，挽回流失客戶;對睡眠客戶自動識別出真睡眠客戶和假睡眠客戶。

百融云創(chuàng)通過前置策略——“風險偵測分+營銷響應分”可精準識別目標客群：賬單分期、現金分期。這改變了以往普通篩選帶來的成單率低下的缺點。風控前置策略對風險客戶提前剔除，對意向客戶進行精準營銷，有效控制風險的同時提高響應率，擴大收入規(guī)模，提升成單率。

在制定貸后催收策略時，可根據逾期客戶分層制定差異化催收策略，提升整體催收效率，優(yōu)化催收資源分配，降低催收成本。因此百融云創(chuàng)采用催收評分卡模型，對每個客戶的基本信息、逾期時間、逾期金額進行初步風險程度劃分，除預測風險程度外，還包括預測損失程度、響應可能性、還款可能性，從多個維度對客戶進行分類。有針對性的催收策略可以幫助提早識別風險，將風險前置。貸后模型預測識別出“自愈”逾期客戶，在早期逾期階段暫時不催收此類客戶，針對不同的逾期客戶群配置不同的催收策略，實現催收靈活配置策略，節(jié)約催收成本，使得催收結果的效率、效果雙提升。

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