算法模型可靠

机器学习算法与复杂网络模型均已充分实践与验证

我们拥有卓越的建模团队,结合美国ZestFinance在大数据征信领域的成功经验,和京东金融体系成熟的机器学习、复杂网络等大数据分析技术,实现从上万维弱相关数据中,获得稳定性高、解释性强的无偏数据模型。

有效利用数据

使用超高维度的结构化与非结构化数据,满足客户多样化建模需求

ZRobot模型使用百万级的数据元,万级变量,远超同业竞争者(同业信用模型平均为500个数据元,50个变量)。模型充分使用非结构化变量,增加模型的准确性与覆盖度。根据业务场景,个性化定制并持续维护模型,确保模型的跨时间稳定性与准确性。

模型普适性强

基于广泛的样本数据建立客观无偏,覆盖面极广的用户全画像

作为独立客观的第三方信用评估,使用多样化数据源进行全方位画像分析,模型结果具有无偏性和普适性特点,致力于提供覆盖范围广、挖掘深入的信用结果和立体精准的人群画像指标,有效识别风险, 实现高效精准营销。有效评估无传统借贷记录客户的风险水平。

数据处理高效

高速稳定的数据处理能力,结果返回过程迅速

我们的模型能够适应海量数据环境,在几毫秒内快速获取,返回结果,协助客户加速完成业务决策。强大的并发处理能力,可支持超高次数并发请求,确保工作效率和业务流程的流畅性与稳定性。

我们的产品

公司介绍

我们为个人与企业提供高质量服务

ZRobot由中国最具创新力的互联网公司京东金融和美国著名的大数据公司Zest Finance合资建立的金融科技公司。

我们专注于在中国推动消费者对个人信用的认知以及中小企业信用市场的构建,以帮助个人与企业获取信用产品。根据高维度的变量,利用数据挖掘、机器学习等技术,构建国内业界最全面,最精确,最可信的信用报告,为客户提供完整用户画像,并灵活服务于各种场景。我们为客户提供独立的第三方信用评估服务。基于丰富的场景应用和领先的专业技术,致力于构建大数据背景下,覆盖广泛、功能完备的信用生态体系。

合作流程

定位痛点

了解行业特征与客户数据特征,定位客户痛点,制定初步方案,进行样本测试。

样本测试

根据客户提供样本数据和定义目标客群,选择最优模型,进行数据清洗与测试。

结果返回

返回分析报告,以及核心指标(覆盖率与准确性),为合作方案确定提供依据。

确定方案

合作模式探讨与服务模式确定。同时,我们也提供个性化建模和定制化建模策略等服务。

反馈优化

根据客户的返回模型使用数据,持续优化模型效果,保证模型的跨时间稳定性。