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风控是金融行业的核心业务,大数据风控是对多维度、大量数据的智能处理,批量标准化的执行流程,通过全方位收集用户的各项数据信息,并进行有效的建模、迭代,对用户信用状况进行评价,可以决定是否放贷以及放贷额度、贷款利率 。大数据风控更能贴合信息发展时代风控业务的发展要求;越来越激烈的行业竞争,也正是现今大数据风控如此火热的重要原因。比如浅橙科技,他们有自主研发的HAS风控体系,以风控技术、大数据应用技术为核心,搭建了大数据机器学习架构,能够用先进的人工智能和机器学习技术进行自主挖掘,迭代更新,为金融机构和用户提供更专业、更智能的服务。
大数据风控优势
01 数据量大
这也是大数据风控宣传的活字招牌。 根据公开资料,蚂蚁金服的风控核心CTU 投入了2200多台服务器,专门用于风险的检测、分析和处置。每天处理2亿条数据,数据维度有10万多个。
02 数据维度多
传统金融风控与大数据风控的显著区别在于对传统金融数据和非传统金融数据的应用。传统的金融数据包括上文中提及的个人社会特征、收入、借贷情况等等。而互金公司的大数据风控,采纳了大量的非传统金融数据。比如阿里巴巴的网购记录,京东的消费记录等等。
03 双重变量降低主观判断误差
大数据风控在运行逻辑上不强调强因果关系,而是看重统计学上的相关性。
除了传统变量(即传统网贷公司房贷审批的经验判断),还纳入了非传统变量,将风控审核的因果关系放宽到相关关系,通过互联网的方式抓取大量数据之后,进行系列数据分析和筛选,并运用到风险审核当中去。这样不仅能简化风控流程,提高审批效率,而且能有效避免因为认为主观判断的失误。
04 适用范围更广
中国的互金服务的客群可简单分为:无信贷历史记录者和差信贷历史记录者。他们没有征信报告或金融服务记录,对传统金融机构而言,他们的风控审核助力有限,同理,学历、居住地、借贷记录这些传统的强金融风控指标可能在面对无信贷记录者和差信贷记录者时都会面临同样的问题。而互金公司可可以通过其他方式补充新的风控数据来源,并且验证这些数据的有效性。
现在的大数据风控大多都是利用多维度数据来识别借款人风险。同信用相关的数据越多地被用于借款人风险评估,借款人的信用风险就被揭示的更充分,信用评分就会更加客观,接近借款人实际风险。壹诺信用结合自身的大数据智能风控风控经验整理了大数据风控的5个特点。
第一:分析客户线上申请行为来识别欺诈
风控可以借助于SDK或JS来采集申请人在各个环节的行为,计算客户阅读条款的时间,填写信息的时间,申请贷款的时间等。此外,用户申请的时间也很关键,一般晚上11点以后申请贷款的申请人,欺诈比例和违约比例较高。
第二:利用黑名单和灰名单识别风险
黑名单和灰名单是很好的风控方式,但是各个征信公司所拥有的名单仅仅是市场总量的一部分,很多互联网金融公司不得不接入多个风控公司,来获得更多的黑名单来提高查得率。如支付清算协会风险共享系统、中国电子商务协会反欺诈系统等都是黑名单数据库。
第三:利用消费记录来进行评分
常用的消费记录由银行卡消费、电商购物、公共事业费记录、大宗商品消费等。还可以参考航空记录、手机话费、特殊会员消费等方式。
第四:参考借款人社会属性和行为来评估信用
参考过去互联网金融风控的经验发现,拥有伴侣和子女的借款人,其贷款违约率较低;年龄大的人比年龄低的人贷款违约率要高;贷款用于家庭消费和教育的贷款人,其贷款违约率低;贷款次数多的人,其贷款违约率低于第一次贷款的人。
第五:验证借款人身份
验证借款人身份的五因素认证是姓名、手机号、身份证号、银行卡号、家庭地址。
作为大数据在金融科技领域的最佳实践者,壹诺信用专注于大数据风控、信贷管理、信用信息查询等一站式服务模式,并实现了数据在消费金融领域的全流程应用,通过大数据与科技力量,有效控制风险,确保每一步操作都安全无忧,最终推动互联网金融向更加便捷、高效的领域发展!
风控是金融行业的核心业务,大数据风控是对多维度、大量数据的智能处理,批量标准化的执行流程,通过全方位收集用户的各项数据信息,并进行有效的建模、迭代,对用户信用状况进行评价,可以决定是否放贷以及放贷额度、贷款利率 。大数据风控更能贴合信息发展时代风控业务的发展要求;越来越激烈的行业竞争,也正是现今大数据风控如此火热的重要原因。比如浅橙科技,他们有自主研发的HAS风控体系,以风控技术、大数据应用技术为核心,搭建了大数据机器学习架构,能够用先进的人工智能和机器学习技术进行自主挖掘,迭代更新,为金融机构和用户提供更专业、更智能的服务。
风控是金融行业的核心业务,大数据风控是对多维度、大量数据的智能处理,批量标准化的执行流程,通过全方位收集用户的各项数据信息,并进行有效的建模、迭代,对用户信用状况进行评价,可以决定是否放贷以及放贷额度、贷款利率 。大数据风控更能贴合信息发展时代风控业务的发展要求;越来越激烈的行业竞争,也正是现今大数据风控如此火热的重要原因。比如阿尔法象系统,他们强调金融技术与业务场景的深度融合,帮助金融机构实现以数据驱动的风险管控、精准营销和运营优化。目前业务已辐射全国,在杭州、上海、河南、成都、福建、广东、海南等全国多个核心城市均设有分支机构。
1、涵盖的信息量比较大,涉及了各个方面,比如风险信息网数据信息涵盖了各级法院的立案信息、开庭信息、裁判文书、执行信息、送达公告、失信名单等司法信息;全国各级税务局、工商局、海关、环保等行政管理部门的有关处罚信息数据。
2、因为信息量大从而能更好的对一个人或者企业详细的评估把控。
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