冠状病毒病 (Covid-19)从根本上影响到网上商业的发展， 尤其是卫生领域引起了很大的关注。
据专家的评价， 与印度卫生有关的BNPL （先买后付）市场将快速发展， 因为印度居民每年约有价值1200亿美元的医疗支出，增长率为15%。印度政府已经支持鼓励创造前进解决方案并为居民提供高质医疗服务的初创公司
SaveIN是一家投资印度卫生的领先公司之一。JuicyScore是一家管理风险并防止在线欺诈的领先公司。今天SaveIN的专家将分享一下与JuicyScore合作的经验。
BNPL解决方案是如何运作的？
在经典的模式下，客户按指定的价格获得商品， 这个价格由金融科技公司支付， 而售商则收到扣除手续费后的款项，该手续费是代替信贷利息支付给BNPL金融科技公司的费用。客户需要在分期付款期限内将商品的全价支付给零售商。
SaveIN金融科技公司满足客户获得医疗卫生服务的需求。这家公司为客户提供全国各地诊所的分期付款和后付款融资选。
与JuicyScore合作
公司于2022年第一季启动了实验方案。 SaveIN的专家指出， JuicyScore可靠而稳定的设备识别和信息丰富的数据向量，显著加强了公司风险管理技术堆栈，并已经在识别与防范欺诈风险和显著改进评估模型方面证明了其有效性。
并且评判模型是根据批准的贷款申请制定的。 这表示JuicyScore的数据可以用于基于客户提供的数据开发新的预测因子和评分模型。
SaveIN的风险专家也要利用JuicyScore的替代数据以便更好了解并管理客户申请贷款过程中最初阶段的欺诈和贷款风险。
JuicyScore提供的变数会帮助SaveIN在漏斗中过滤高风险应用。实验时广泛利用JuicyScore标准输出数据向量中的聚合指标,其中有与设备和其特性相关的风险标记。
比如， 次要风险标记和设备异常组合非常有效。 其中每一个异常能单独证明风险的可能性。在进行借款人身份验证的时候需要考虑这些可能的风险， 它们的组合在同时触发的时候会发现高风险的区域。 除此之外广泛使用的就是IDX变数。 它们是通过深度学习及机器学习算法创造的。例如，变数是有50多个罕见事件的组合，可能会通过设备操纵实现其欺诈行为。
这个变数包含了所有用于检测设备随机性、找到对其"数字指纹"进行干扰技术的集合，同时也确定了用户的风险行为和网络连接的最危险标记。该变数越高,风险水平越高。 高变数可以用于自动拒绝。
在BNPL领域JuicyScore决议的重要性在哪里？
通过数字风险管理和反欺诈的解决方案的结合，以及信息丰富度和公平定价方法的高效应用，客户可以将我们的数据回报率提高到10倍以上，并为决策模型增加5个以上的基尼指数。
基于专有的数据收集、处理和工程技术，结合来自内置外部服务的信息，广泛的属性向量使我们的客户能够展示超过市场和许多竞争对手增长速度的业务增长。
JuicyScore
JuicyScore这家公司制定与在线商业防止欺诈有关的决议， 并帮助提供金融服务的公司降低风险， 也进行咨询怎么评估申请和怎么做出决议。 这家公司在全世界30个国家提供服务。
公司通过分析数据提供信用评分系统的分数以满足客户的需求。JuicyScore最大的特点：公司不使用用户直接的标识符。 这个特点对客户的名誉产生了积极的影响。
SaveIN
SaveIN的宗旨包括创造印度最大的医疗保健综合生态系统以保障开放性、高质量并价格合理的私人医疗。 SaveIN是针对居民医疗保健领域的金融技术平台。 其目标就是向居民提供及时的、高质的、价格合理的医疗服务。 公司为医疗服务的供应商创造了良好的金融解决方案， 也建立了联合数千医务所和医疗服务机构的全印度网络。 其数量日益在增加。 SaveIN利用Sunbit、 Walnut、Scratchpay等美国公司的商业模式。