B3：行业
今年年初，被誉为“史上最严征信系统”的二代征信系统上线，针对一代征信系统存在的问题进行优化，使得我国信用体系更趋于完善，有助于进一步提升社会信用意识、优化金融服务质量。
相较于2006年上线的一代征信系统，二代征信系统进一步丰富了报告主体的基本信息、信贷信息，延长了还款记录的保存期限，提升信息的更新效率。如还款期限从2年增至5年，显示“最近5年期还款客户的实付金额”；引入“共同借款人”和 “信用卡大额分期”标识，引入“社会生活领域的后付费信息、公共信息”；手机号码个数由1个增至5个，贷款账户细分为“非循环贷账户、循环额度下分账户和循环贷账户”；征信报告更新周期缩短至“T+1”等。
通过数据体系优化、丰富的多维数据引入、更广泛的机构接入措施，二代征信系统有效提升了金融机构对客户全面风控评估的能力，支持金融机构开展更加丰富的风控策略和风控变量设计，极大加速了金融机构服务客户的效率和质量。
在实际应用中，作为征信信息使用者，为获取用户不同维度画像，金融机构还需要对征信报告进行解析，并从征信报告中提取信息构建征信特征，从多种维度刻画客户信用风险。在二代征信系统广泛使用的背景下，如何更好地利用二代个人征信的价值，实现一代个人征信到二代个人征信的有效过渡，是金融机构做好二代征信应用需要考虑的重点。
占融数科在和众多金融机构合作过程中，沉淀了丰富的经验，对征信报告解读和信用生态建设有着独到的认识与理解，提炼了二代个人征信应用的几点关键能力：（1）征信报告实时和批量解析落库，支持PDF/HTML信用报告解析为XML数据，将征信报告非结构化数据转换为结构化数据；（2）征信变量衍生的体系化设计，支持梳理二代个人征信基础变量数据类型和衍生算法设计，充分利用二代征信报告的丰富数据；（3）在最小化对系统和风控体系改造的情况下，实现一代个人征信和二代个人征信无缝衔接。
在此基础上，占融数科依托特征工程管理平台，对二代个人征信变量的设计和管理理念进行加工落地，实现征信报告结构化解析落库、指标体系的实时和批量加工，自定义和自动化的加工，以及一代和二代个人征信信息的有效整合，建立起高价值的征信变量库。
在具体应用场景上，方案可支持贷前信用风险评估，包括客户预筛规则、贷前准入规则设计、贷前评分模型和授信额度模型应用；增强贷中复审精确度，帮助金融机构在贷中及时掌握借款人资信恶化状况，通过提前收回贷款、断贷等措施降低损失；提升贷后催收效率，通过贷后早期催收模型，预测未来一定时期内回款可能性，通过失联模型预测未来失联概率，支持逾期欠款预警，揭示失联风险，支持失联修复场景。
同时，支持营销场景应用，可融合二代个人征信数据、内部数据和三方数据，支持存量客户资质评估、风险评估和营销响应预测；有效评估用户的现有价值、潜在价值，筛选出高意向用户；输出高响应客群名单，指导存量用户精准营销。
基于先进的信息安全管理和服务、过程组织、AI研发、项目管理等能力，目前占融数科已经累计服务数千家金融机构，参与超过亿次信贷决策，为千亿资金的安全提供了有力保障。
当前，我国处在经济转型的重要战略机遇期，要推动经济高质量发展，健全完善现代信用体系不可或缺。占融数科将继续赋能银行、持牌消费金融公司、保险等金融机构，将数字普惠金融技术应用到全流程风险管理解决方案中，同各方一起为中国信用生态的优化保驾护航，进而促进社会主义市场经济更高质量、更有效率、更加公平、更可持续地发展。