如何做好大數據風控系統

『壹』 金融消費信貸的大數據風控如何做

金融的本質是風控，金融科技的關鍵在於追求效率與風險的平衡。那麼金融消費信貸的大數據風控如何做？從目前市場需求來看，一體化解決方案成為大勢所趨。華策數科就是一個典型代表，基於自身科技能力，為金融機構提供全流程服務，涵蓋獲客、運營、風控、客服和貸後管理等多個業務環節。
華策數科智能信棚埋貸風控解決方案通過大數據分析、Smart Engine智能決策引擎、智能評分建模、風控策略、風險制度等多項技術，為企業制定精準高效的定製化風控管理方案。該方案從客戶需求出發，結合數據分析與應用技術實現客群精準分類及管理，通過制定反欺詐規則防範賀和伏金融消費信貸業務的風險。除此之外，華策數科提供全面風險診斷和策略禪攜優化建議，構建風險模型並持續監控，定製化輸出全流程高效風控管理方案，節約風控成本，實現風控方案快速落地。
華策數科智能信貸風控解決方案能有效提升金融機構自動化審批水平及風險管理能力，以更好地應對日趨復雜的市場環境挑戰。

『貳』 如何利用大數據做金融風控

風控體系：事前、事中、事後調控整個風控體系包括幾個環節：事前：在風險發生之前就要通過對風險輿情的監控發現風險，比如在某些惡意的欺詐團伙即將發動欺詐攻擊前就採取措施來提前防禦，例如通過規則加緊，把模型閾值調高等方法；事中：信貸借款申請，在線上注冊激活的過程中，根據自動風險評估，包括申請欺詐，信用風險等來選擇是否拒絕發放貸款；事後：貸款發放以後的風險監控，如果借款人出現與其他平台的新增申請，或者長距離的位置轉移，或者手機號停機等信號，可作為貸後風險預警。如何提前在網路中把騙子揪出？最基礎的技術：設備指紋在介紹整個風控體系時我認為，對於網路行為或者線上借貸，最最基礎或者最最重要的技術是早脊陸設備指紋。為什麼呢？從上圖中我們可以看到，網路上的設備模擬或攻擊，比如各種各樣的自動機器人，實際上是對網路環境造成極大的干擾，在信貸中會導致信用風險的誤判。這個是第一道。網路設備最關鍵的地方是要實現對設備唯一性的保證，第二是抗攻擊，抗篡改。網上有各種高手會進行模擬器修改，修改設備的信息和干擾設備的定位等以各種手段來干擾設備的唯一性認定。所以對抗這樣的情陸頃況的技術要點在於：抗攻擊、抗干擾、抗篡改。另一方面能夠識別出絕大部分的模擬器。設備定位：基站和WiFi三角定位a.非GPS定位值得注意的是，在模擬器或者智能設備系統裡面它可以把GPS定位功能關掉。而如果通過將基站的三角計算或者WIFI的三角計算定位結合起來，定位的精度較高，且不受GPS關閉的影響。這可以應用在信貸貸後管理，用來監測借款人的大范圍位置偏移。b.地址的模糊匹配對於位置來講還有一個重要方面是地址的模糊匹配。在信用卡或者線下放貸中，地址匹配是一個重要的風險審核因素，但是地址審批過程存在一個問題：平台與平台之間因為輸入格式不同或者輸入錯誤等問題造成難以匹配野侍，那就需要模糊演算法來進行兩兩匹配，以及數個地址之間進行比對，或者在存量庫中搜索出歷史中的風險或者相關性名單來進行比對。這其中涉及的技術包括模糊匹配演算法和海量地址的管理和實時比對。復雜網路復雜網路有時候大家稱之為知識圖譜，但這中間有點區別：復雜網路更偏向於從圖論的角度進行網路構建後進行實體結構演算法分析，知識圖譜更偏重於關聯關系的展現。網路分析最重要的一點是具有足夠的數據量，能夠對大部分網路行為進行監控和掃描，同時形成相應的關聯關系，這不僅是實體與實體之間、事件與事件的關系，並且體現出「小世界（7步之內都是一家人）」、「冪分布」等特徵。

『叄』 怎麼做大數據風控方案

創建方案：

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：即信貸決策引擎；

4、徵信大數據的整合模塊。

大數據風控系統的優勢是大數據驅動，兼容手動、自動審批、決策、後台管理。

『肆』 大數據風控體繫到底有多高深，安全如何保證

1、這個應該主要包括信息的數據量，以大量的數據為基礎，然後才能很好的做出風控評估等；
2、所以亂殲老如果自己公司需要風控可以找第三方數據公司合作，接通數據便於查詢，比如風險預警網收錄海量各級人民法院判決文書、企業/個人案件信息、法院執行信息、稅務信息、行政執改畝法嘩升信息、催欠信息等並每日更新。

『伍』 互聯網金融產品如何利用大數據做風控

我們來看一下傳統的信貸風控模式，貸前，貸中，貸後三部分中最看重的是貸前，而對貸中貸後並不是非常注重。而這樣的思想在互聯網金融上是絕對要不得的。互聯網金融的客戶什麼牛鬼蛇神都有，其降低風險的主要手段其實並不是完善而大量的數據收集、統計和分析。而是風險的分攤。這也是金融行業最簡單的貸款風險控制手段。如果我做十筆就可能會虧一筆，那我每九筆的利潤至少要能攤平這一次的虧損。大數據的使用對於確定盈虧出清利率提供了相對合理的手段。似乎這樣就已經可以了？只要事先選擇合理的利率和合適客戶就解決問題了？可惜事實總比你想的更奇葩。數據是靠譜的，分析卻可以不靠譜，人卻可以更不靠譜，這點我不多說，大家都明白。互聯網的大數據在這一點上是比不上傳統的信貸風控手段的。那位和我聊天的老師在這一點上說的很有意思。他說，互聯網金融做的客戶，多半是銀行不想做不願做的，它們只是撿了別人不要的東西，哪天銀行真想要了，買來就是。誠然這裡面多少有些一廂情願，不過前半句倒是事實。從一開始，互聯網金融就選擇了傳統信貸所難以下手的市場。謹記這點便引出了為什麼我要在前面說，互聯網金融絕對不能放鬆貸中和貸後的風控。而恰巧，大數據能幫互聯網金融做到的最棒的部分，還就是貸中和貸後。關於貸中管理，這位老師講了一個很有意思的案例。他提到有某家金融機構，使用大數據監控某個區域內企業的流水，如果某段時間流水出現了異常，那麼他們就會派人去調查具體發生了什麼事。

『陸』 如何構建大數據風控體系

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。
大數據風控系統優巧搭勢孝尺拿是大數據驅動，兼容手動、自困猜動審批、決策、dai後管理。

『柒』 貸款業務流程中，大數據風控體系如何搭建

"我國的徵信體系分為兩種。一種是央行徵信，另一種是央行牽頭開展的百行徵信，也就是網貸大數據。

查詢央行徵信需要本人攜帶身份證件前往當地的央行網點，自助列印簡版的個人徵信報告。

而查詢百行徵信的話就簡單的多， 並且由於百行徵信的覆蓋面廣，應用場合多，報告內容相比央行徵信要豐富不少，查詢起來也很簡單。

只需要打開微信，搜索：飛雨快查。點擊查詢，輸入信息即可查詢到自己森帆的徵信。

相比央行的個人徵信報告，個人信用記錄的氛圍絕宏更加廣泛，出具的機構也更加多元此宏雹，像松果查、芝麻信用分等，都屬於個人信用記錄的一部分，整體而言更類似於網上說的大數據徵信，是傳統個人徵信報告的有益補充。

目前，國家正在構建一張全方位無死角的「信用大網」，聯通社會，信息共享，無論是徵信報告還是個人信用記錄，都是其中的重要組成部分。保護好自己的信用，對每個人來說，信用才是最大的資產與財富。"

『捌』 優秀的互聯網金融公司，都是怎麼玩大數據風控的

現在一提起互聯網金融行業、Fintech領域，人工智慧、大數據風控的熱度就直線飆升。許多交易規模比較大的互聯網金融公司都在努力發展大數據風控技術，以構建提供普惠金融服務的能力。
那麼，這些優秀的互聯網金融公司，都是怎麼玩大數據風控的呢?
陸金所：KYC 2.0系統
精準判斷投資者的風險承受能力
陸金所自成立起就引進國際領先的第四代風險管理系統，借鑒平安集團經驗，形成了成熟的風險管理數據模型。其近日又推出了KYC 2.0系統，力求通過大數據技術、機器學習以及金融工程等方法，建立完整的互聯網財富管理平台投資者適當性管理體系，在資金端對投資者進行「精準畫像」，並提供智能推薦服務。
據了解，KYC2.0系統在原有的保守、穩健、平衡、成長、進取五大類型基礎上對投資者風險承受力評估結果進行量化，每位用戶都會獲得專屬的風險承受能力分值，又稱「堅果財智分」，對投資者風險承受能力的判斷更精準。
點評：量化數據信息，進行大數據建模。
風控最好的數據還是金融數據，例如年齡、收入、職業、學歷、資產、負債等信用數據，這些數據同信用相關度高，可以反映用戶的還款能力和還款意願，這些數據因子在風控模型中必不可少，權重也很高，是風險評估最好的數據。
所以，陸金所以平安集團經驗為基礎運用到的大數據風控，使用的是圍繞用戶周圍的信用數據，這些數據的特點是和用戶的信用情況高度相關，可以作為一個重要因子進行錄入，對其個人進行打分，再對其進行個體分析，最終得到一個綜合評分，這就對用戶進行了一個精準的風險承受能力評判。
民貸天下：拓寬數據維度
實現純線上智能化服務
民貸天下基於穩健、安全、規范的風控理念，其風控部門確定了「風控從嚴」原則，設定了借遲唯款審查、貸中管理、貸後跟蹤等風控流程。目前，民貸天下正全力推進全智能化建設，構造一個完整的、從資產端到平台端的全鏈路大數據風控系統，通過對人工智慧、大數據分析、知識圖譜、區塊鏈等技術的運用，為平台運營及業務發展提供強大動力。
在傳統數據之外，民貸天下還不斷拓展數據維度，如在用戶授權下，對用戶社交數據、訪問時間、相關認證、通訊記錄等數據整合分析，並且與螞蟻金服、芝麻信用、前海徵信、同盾等第三方機構緊密合作，進一步豐富對用戶的數據畫像，使民貸天下的大數據風控系統更加精準，從而實現從客戶申請、受理、審核、授信、放款到貸中貸後管理等純線上智能化服務。
點評：拓寬數據維度，是對傳統風控的補充。
傳統風控模型已經不能適應復雜的現代風險管理環境，特別在數據信息錄入維度上，影響用戶信用評分的信息較多，很多都沒有引入到風險評估流程。而大數據風控可以提供全面的數據(數據的廣度)，強相關數據(數據的深度)，實效性數據(數據的鮮活度)。
民貸天下利用這樣的大數據風控，通過與第三方合作等方式，將內部數據以及原有數據打通和整合之後，就會影響風險評估結果，提升信用風險管理水平，客觀地反映用戶風險水平。這些多維度、全面的信息正是大數據風控的優勢所在，同時也是對傳統風控一個很好的補充，進一步實現智能化服務。
真融寶：以數據介質為主
構建數據和模型演算法的核心技術
真融寶以數據介質為主，利用分布式計算處理數據，以公眾互聯網的全網為平台，以全網收集的數據來補充內碼笑培部網集成的數據。並且在用戶數據方面，對每個新進用戶建立一份電子檔案，對每名用戶投資需求進行了解登記，並對每一筆資金進行多重備份，形成動態的用戶資金數據。
除此之外，真融寶還利用大數據進行決策，將金融活動轉化為智能數據處理活動，降低人為因素的干擾，提高風險評估、分析和預警能力，大數據提供的信息使得真融寶的決策更加科學智能化，對於風控的精準度控制起到非常大的幫助作用。
點評：數據和模型演算法，可建立實時風險管理視圖。
大數據的數據採集和計算能力，可以幫助企業建立實時的風險管理視圖。藉助於全面多緯度的數據、自我學習能力的風控模型、實時計算結果、壞種子數據，真融寶可以通過大量的數據累積，能夠產生出非常有效的識別客戶的能力，提升量化風險評估能力。
數據、技術、模型、分析將成為信用風險評估的四個關鍵元素，其背後的力量就是大數據的技術和分析能力。真融寶利用大數據的風控能力，實時輸出風險因子信息，提高了升顫風險管理的及時性。
一直以來，風控都是金融機構的生命線。從陸金所、民貸天下、真融寶這三家互聯網金融公司為例，預計在未來，可能每家做借貸類的互聯網金融公司都會發展出屬於自己的一套大數據風控體系，並且隨著互聯創業公司的業務數據越來越大，數據基礎會逐漸扎實。

『玖』 怎麼做大數據風控方案

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秒鍾內數臘就能全部完成。

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、催收凱源策略。
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，而使用大數據盯畢態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。