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一文了解什么是大數據風控

2017-05-13

一文了解什么是大數據風控

要了解什么是大數據風控,需要分解兩個詞匯,什么是大數據,什么是風控。

對于“大數據”麥肯錫全球研究所給出的定義是:一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統數據庫軟件工具能力范圍的數據集合,具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特征

風險控制是指風險管理者采取各種措施和方法,消滅或減少風險事件發生的各種可能性,或風險控制者減少風險事件發生時造成的損失。風險控制的四種基本方法是:風險回避、損失控制、風險轉移和風險保留。

大數據風控即大數據風險控制,是指通過運用大數據構建模型的方法對借款人進行風險控制和風險提示。

以上可知,大數據構建模型是大數據風控的關鍵,大數據風控的核心競爭力在于大數據模型的有效性。

目前大數據風控主要分為三類:反欺詐模型,二元好壞模型和資產包風控模型。

大數據風控只能用于小微資產(現金貸、消費貸、小微企業貸),而不可能用于基建、政信。對于小微資產,還款能力不是核心問題,主要風險是還款意愿。因此目前市面上大數據風控90%的價值在于反欺詐。

本文僅以反欺詐模型為例,反欺詐的大數據風控主要基于兩套工具:交叉驗證、聚類分析。

交叉驗證主要由人工判斷規則,系統檢驗是否符合實際情況。如通訊錄和通話記錄校驗、電商記錄校驗、設備指紋校驗、多信息源地理位置校驗。

聚類分析和交叉驗證的區別是,交叉驗證很多時候根據一些人工的規則,但是聚類分析主要是根據結果反向推導。比如通過歷史資產的履約情況,發現在25—30歲區間的人群風險較低,發現輸入地址時間比較長的人群風險較高,發現填寫收入在20000以上的風險比2000以下還高。有的規則最后可以通過邏輯解釋,有的規則最后根本也無法理解為什么。但是如果一個新的進件和之前的壞客戶比較相似,那么他大概率是壞客戶。

大數據風控,是互聯網金融乃至傳統金融的必然趨勢,它的發展將會給金融領域帶來巨大福音,使用大數據進行風控已成為美國等發達國家互聯網金融企業的標準配置。基于大數據的風控模型正在成為互聯網金融領域一個熱門的戰場,這是因為業內普遍認為,誰在這個領域實現突破,誰將制勝下一步互聯網金融市場。


完 謝謝觀看

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