『壹』 大數據風控方案
總的分為徵信大數據挖掘和風控運營兩部分：
徵信大數據挖掘：
互聯網海量大數據中與風控相關的數據
電商類網站大數據：阿里、京東、蘇寧等；
信用卡類網站大數據：我愛卡、銀率卡等；
社交類網站大數據：新浪微博、騰訊微信等；
小貸類網站大數據：人人貸、信用寶等；
支付類網站大數據：易寶、財付通等；
生活服務類網站大數據：平安一賬通等...
在進行數據處理之前，對業務的理解、對數據的理解非常重要，這決定了要選取哪些數據原料進行數據挖掘，在進入「數據工廠」之前的工作量通常要佔到整個過程的60%以上。
在數據原料方面，越來越多的互聯網在線動態大數據被添加進來。例如一個虛假的借款申請人信息就可以通過分析網路行為痕跡被識別出來，一個真實的互聯網用戶總會在網路上留下蛛絲馬跡。對徵信有用的數據的時效性也非常關鍵，通常被徵信行業公認的有效的動態數據通常是從現在開始倒推24個月的數據。
通過獲得多渠道的大數據原料，利用數學運算和統計學的模型進行分析，從而評估出借款者的信用風險，國內典型的企業是神州融大數據風控平台。用大數據分析進行風險控制是益博睿的核心技術。他們的原始數據來源非常廣泛。
他們的數據工廠的核心技術和機密是他們開發的多個個基於學習機器的分析模型，對每位信貸申請人的超過3000+維度原始信息數據進行分析，並得出可對其行為做出測量的指標，而這一過程在5秒鍾內就能全部完成。
風控運營：
貸前營銷：1、已有客戶開發、新客戶開發；2、預審批、申請評分 3、預審批，客戶准入、預授信額度估算。
貸中審批：1、欺詐甄別、反欺詐監測； 2、申請再評分； 3、授信審批；4、貸款定價。
貸後管理：1、行為評分模型； 2、額度管理； 3、風險預警、預催收；4、催收評分、催收策略。
目前貸款審批線上速度實現了突破，貸款獲批率也得到了顯著提升，同一類用戶，用抵押物、收入流水證明等粗放式的傳統風控方式，貸款獲批率在15%左右，而使用大數據模型結合人工後獲批率可以達到30%以上。至於貸款的逾期率，以12個月違約風險舉例，通過神州融線上信貸審批模型篩選的用戶，逾期率比沒有經過篩選的低一半。
神州融是第一家在大數據風控系統上發力的互聯網金融企業，同時螞蟻金服旗下的芝麻信用、一些P2P網貸平台都在陸續開始研發大數據信用評估模型。
『貳』 大數據風控與銀行風控有什麼不一樣嗎
錢下不了
『叄』 大數據風控有哪些優點
現在的大數據風控大多都是利用多維度數據來識別借款人風險。同信用相關的數據越多地被用於借款人風險評估，借款人的信用風險就被揭示的更充分，信用評分就會更加客觀，接近借款人實際風險。壹諾信用結合自身的大數據智能風控風控經驗整理了大數據風控的5個特點。
第一：分析客戶線上申請行為來識別欺詐
風控可以藉助於SDK或JS來採集申請人在各個環節的行為，計算客戶閱讀條款的時間，填寫信息的時間，申請貸款的時間等。此外，用戶申請的時間也很關鍵，一般晚上11點以後申請貸款的申請人，欺詐比例和違約比例較高。
第二：利用黑名單和灰名單識別風險
黑名單和灰名單是很好的風控方式，但是各個徵信公司所擁有的名單僅僅是市場總量的一部分，很多互聯網金融公司不得不接入多個風控公司，來獲得更多的黑名單來提高查得率。如支付清算協會風險共享系統、中國電子商務協會反欺詐系統等都是黑名單資料庫。
第三：利用消費記錄來進行評分
常用的消費記錄由銀行卡消費、電商購物、公共事業費記錄、大宗商品消費等。還可以參考航空記錄、手機話費、特殊會員消費等方式。
第四：參考借款人社會屬性和行為來評估信用
參考過去互聯網金融風控的經驗發現，擁有伴侶和子女的借款人，其貸款違約率較低;年齡大的人比年齡低的人貸款違約率要高;貸款用於家庭消費和教育的貸款人，其貸款違約率低;貸款次數多的人，其貸款違約率低於第一次貸款的人。
第五：驗證借款人身份
驗證借款人身份的五因素認證是姓名、手機號、身份證號、銀行卡號、家庭地址。
作為大數據在金融科技領域的最佳實踐者，壹諾信用專注於大數據風控、信貸管理、信用信息查詢等一站式服務模式，並實現了數據在消費金融領域的全流程應用，通過大數據與科技力量，有效控制風險，確保每一步操作都安全無憂，最終推動互聯網金融向更加便捷、高效的領域發展!
『肆』 什麼是大數據風控跟貸款怎麼結合
所謂大數據風控，就是用大數據的技術對風險因素進行管控，比如「險查查」，這個就是用很多風險數據來展現風險值，其中有多頭借貸、社保公積金、運營商、學信網、人臉識別等技術，有了多個維度，不同數據，這樣就可以盡可能減少信貸風險。
『伍』 大數據風控是怎麼回事一直沒弄明白啊！
大數據風控屬於數據風險分析范疇，核心是數據分析師通過對核心業務數據的統計和分析，確定風險漏洞規避風險，更多相關信息可以通過CDA數據分析師論壇了解下。
『陸』 常見的金融大數據風控有哪些
主要場景有：P2P 、 小貸 、 現金貸 、 分期 、 第三方支付 、 汽車消費金融風控等等
目前國內大數據風控領域做的比較好的企業有通付盾等企業。
『柒』 大數據風控與傳統風控有什麼不同
傳統的風控系統比較簡單， 一套簡單的IT系統結合線上線下徵信，徵信數據來源局限，原理簡單，風險較大。
相對於大數據風控系統來說，由於大數據徵信評分原因，IT系統相對完善，數據來源來源徵信機構及互聯網各種平台相關數據。
大體有四部分功能：1、評分建模，風控部分；
2、IT系統：業務系統、審批系統、徵信系統、催收系統、賬務系統；
3、決策配置工具，即信dai決策引擎；
4、徵信大數據的整合模塊。
大數據風控系統優勢是大數據驅動，兼容手動、自動審批、決策、dai後管理。
鑒於大數據風控系統大大降低了風險，目前信dai行業，特別是小微金融機構大數據風控應用趨於普遍。神州融首推出了大數據風控平台、融360等也相繼推出了自己的風控系統。
『捌』 消費金融中的大數據風控原理是什麼
原理其實並不復雜，傳統的金融機構是通過人工逐個分析這些數據，效率低、成本高。現在依靠雲計算，讓計算機自動甚至主動收集、分析、整理各類徵信數據，就可以提供更多的金融產品以及更便捷的金融服務。
現在做大數據風控不錯的提供風控與決策的有神州融，做評分的有FICO
『玖』 大數據風控有什麼用呢
風控的基礎上，提升企業效益
『拾』 為什麼要使用大數據風控大數據風控有什麼用呢
風控即風險控制，大數據風控是指通過運用大量多重數據構建模型的方法對風險進行分析，以給客戶端進行風險預警和風險控制。
傳統的風控技術，多由各機構自己的風控團隊，以人工的方式進行經驗控制（因為每個團隊不同，風控質量參差不齊，最關鍵人工的無限制是數據處理能力弱，數據中的異常分析能力差）；而大數據風控是藉助互聯網海量數據，對數據進行多維度，智能化，標准化處理，數據處理結果越來越精準。
（舉個簡單的例子，你去銀行貸款，傳統的人控，只去看下最近三年的貸款和銀行的流水記錄，但大數據風控，可以調查你最近10年的記錄，再分析你有沒騙貸的可能。）