獲客成本越來越貴，存量客戶卻越來越多，如今，存量用戶經營對于各大金融機構來說顯得日益重要。做好存量用戶經營，對拒絕人群再次挖掘，將其撈回，可以促進交易額GMV的上升，助力金融機構的業務拓展及降本增效。

那到底什么叫拒絕人群再次挖掘呢？顧名思義，就是指從拒絕的客戶中，再選擇出一些滿足一定條件的客戶，給與通過。其實，無論哪種風控系統都沒有辦法絕對完美地區分出“好客戶”和“壞客戶”，所以在通過和拒絕的樣本中，這兩類客戶都是存在的，只是經過風控的排序和篩選，拒絕樣本中壞客戶的比例相對于通過樣本更高。由此可見，“好”與“壞”的定義不是絕對的，而是根據設定的風險目標來決定的。

舉個例子來說，畢業于名牌大學進入名企上班的小王在銀行申請信用卡，卻頻頻被拒，這到底是為什么呢？是小王沒有還款意愿和能力嗎？其實不然。只是因為小王讀書早并且跳級，早早地參加了工作。對于一些政策限制在25-40歲的金融產品，24歲的小王就被拒絕了。然而拒絕小王，無疑是拒絕了一個非常優質的客戶。那么在此種情況下，拒絕人群再次挖掘就顯得尤為重要。

冰鑒科技的拒絕人群再次挖掘解決方案，基于前沿的人工智能算法和冰鑒優異的模型能力，可以對原先被金融機構自身風控系統過濾掉的客群進行更加精細的分層和打分，從中挖掘出分數較高、風險較低的客群，予以通過。從而提升通過率，降低獲客成本，增加整體業務營收。冰鑒科技的拒絕人群再次挖掘解決方案可部署各場景標準化模型，也可以根據客戶特殊的業務場景進行定制模型。

冰鑒科技的拒絕人群再次挖掘解決方案已經合作了多家客戶，風控效果優異，在市場上取得了良好的口碑與反響。如冰鑒科技和某銀行合作的拒客撈回項目，該項目針對某銀行新開展的線上業務，冰鑒科技為其設計并建設了拒絕人群再次挖掘風控全流程解決方案，提供了包括規則策略以及模型在內的全自動化解決方案。通過該項目，最終使行方保持嚴格風控水平的條件下，大幅提升獲客通過率，使整個產品的營利性得到提高，為后續的業務發展奠定了堅實的基礎。未來，冰鑒科技也將繼續深耕大數據、人工智能技術，助力金融行業數字化轉型，同時，也幫助更廣泛的人群可以享受到智慧、便捷、多元的金融服務。

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