随着金融与场景的融合日益深化，银行之间的竞争逐渐升级为生态之间的竞争，近年来，各大银行纷纷立足自身优势，积极构建生态，打造竞争壁垒。

在此背景下，某股份制银行身先士卒，通过自有生态和共建生态相融合的方式，将多元、高频的生活等非金融场景植入连接到开放平台之中。布局场景生态的利好是显而易见的，但挑战同样也不容轻视。

既然是共建生态，科技公司的角色必然不可或缺。针对该行所遇到的诸多挑战，从2017年到2022年，该股份制银行与百融云创开启了跨越五年周期的合作之路。在五年的时间内，百融云创与该行风险管理部、消费金融部门、信用卡部、个人金融部均建立密切的合作关系，为该行提供基于反欺诈、信用风险评估、风险管理咨询和反欺诈业务咨询的多方位数智化服务。

反欺诈体系完善

百融云创率先协助该行建立起完善的贷前反欺诈体系，包括制度与流程、策略与工具等。在方法上，百融云创对标行业经验，对该行业务和反欺诈流程进行梳理分析，查找风险漏洞。其次，围绕共建生态业务中不同渠道接入的客群，建设差异化的反欺诈策略，挖掘关系网络、建立风险传导模型，丰富风险异常监测手段，提升欺诈风险识别的覆盖面。

据统计，通过反欺诈体系的完善，在大幅降低风险的基础上，该行审批通过率由35%提升到70%，拒绝高风险客户超百万，间接为行方挽回超千万元的损失。

信用风险评估

除欺诈风险之外，对于信用风险评估体系的完善也是双方合作的一大重点。

在该行自有生态业务，尤其是信用卡业务之中，该行发现原有的自有评分模型效果不断降低，对业务发展产生了一定影响，于是决定引入百融云创的力量来改善这一现状。双方通过联合建模得到KS值为0.41，超出行内期望，项目上线后为累计百万以上用户提供精准信用风险评估，查询命中率在99%以上，评分效果也十分稳定。

在该行的共建生态业务中，由于缺乏多维度的信息支撑，该行无法综合评估某生态伙伴渠道客群的信用风险。面对这一问题，该行与百融云创通过逻辑回归、机器学习进行联合建模，KS值为0.36，比行方原有模型运行效果提升6个百分点，对于强化信用风险评估体系起到了重要作用。

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