获客成本越来越贵，存量客户却越来越多，如今，存量用户经营对于各大金融机构来说显得日益重要。做好存量用户经营，对拒绝人群再次挖掘，将其捞回，可以促进交易额GMV的上升，助力金融机构的业务拓展及降本增效。
那到底什么叫拒绝人群再次挖掘呢？顾名思义，就是指从拒绝的客户中，再选择出一些满足一定条件的客户，给与通过。其实，无论哪种风控系统都没有办法绝对完美地区分出“好客户”和“坏客户”，所以在通过和拒绝的样本中，这两类客户都是存在的，只是经过风控的排序和筛选，拒绝样本中坏客户的比例相对于通过样本更高。由此可见，“好”与“坏”的定义不是绝对的，而是根据设定的风险目标来决定的。
举个例子来说，毕业于名牌大学进入名企上班的小王在银行申请信用卡，却频频被拒，这到底是为什么呢？是小王没有还款意愿和能力吗？其实不然。只是因为小王读书早并且跳级，早早地参加了工作。对于一些政策限制在25-40岁的金融产品，24岁的小王就被拒绝了。然而拒绝小王，无疑是拒绝了一个非常优质的客户。那么在此种情况下，拒绝人群再次挖掘就显得尤为重要。
冰鉴科技的拒绝人群再次挖掘解决方案，基于前沿的人工智能算法和冰鉴优异的模型能力，可以对原先被金融机构自身风控系统过滤掉的客群进行更加精细的分层和打分，从中挖掘出分数较高、风险较低的客群，予以通过。从而提升通过率，降低获客成本，增加整体业务营收。冰鉴科技的拒绝人群再次挖掘解决方案可部署各场景标准化模型，也可以根据客户特殊的业务场景进行定制模型。
冰鉴科技的拒绝人群再次挖掘解决方案已经合作了多家客户，风控效果优异，在市场上取得了良好的口碑与反响。如冰鉴科技和某银行合作的拒客捞回项目，该项目针对某银行新开展的线上业务，冰鉴科技为其设计并建设了拒绝人群再次挖掘风控全流程解决方案，提供了包括规则策略以及模型在内的全自动化解决方案。通过该项目，最终使行方保持严格风控水平的条件下，大幅提升获客通过率，使整个产品的营利性得到提高，为后续的业务发展奠定了坚实的基础。未来，冰鉴科技也将继续深耕大数据、人工智能技术，助力金融行业数字化转型，同时，也帮助更广泛的人群可以享受到智慧、便捷、多元的金融服务。
