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壹诺科技:最常见的大数据风控模式有哪些?

2018-12-04 来源:壹诺科技

随着互联网金融这几年的迅猛发展,风险控制问题也成为金融行业的焦点问题。大数据风控市场也逐渐成为互联网金融市场的“热门之争”。

那么跟相比较传统风控,大数据风控是怎样进行风险识别的呢?下面就跟着壹诺科技一起来了解一下吧。

大数据风控相比较传统风控,在本质上没有太大区别,大数据的核心侧重在于利用更多维的数据、更多互联网的足迹以及更多传统金融没有触及到的数据。

这些信息看似和一个客户是否可能违约没有直接关系,但其实通过大量的数据累积,能够产生出非常有效的识别客户的能力。壹诺科技总结出了最常见的几种大数据风控:

验证借款人身份

通过对借款人的身份信息验证,可以获取到借款人是否存在违约以及潜在违约的情况。即通过大数据对借款人的姓名、手机号、身份证号、银行卡号、家庭地址的信息来调取全网公开的互联网数据以及经过本人授权的信息来验证借款人身份信息和还款能力。

(图源摄图网)


利用黑名单和灰名单识别风险

互联网金融公司面临的主要风险为恶意欺诈,70%左右的信贷损失来源于申请人的恶意欺诈。

现在市场上有非常多的征信公司,通过时间的积累已经积累了有价值的黑灰名单。包括借贷、线上P2P、信用卡公司、小额借贷等公司的历史违约用户以及逾期还款的灰名单用户。所以通过大数据风控接入可以有效的起到识别风险的效果。

分析提交的信息来识别欺诈

现在互联网金融领域上,大部分的贷款申请都从线下转移到了线上。线上申请时,申请人会按要求填写多维度信息例如户籍地址、居住地址、工作单位、单位电话、单位名称等。如果是欺诈用户,它填写的信息往往会出现一些规律被大数据识别出来,企业可根据异常填写记录来识别欺诈。

壹诺科技提醒大家:互联网金融的大数据风控采用了用户社会行为和社会属性数据,在一定程度上补充了传统风控数据维度不足的缺点,能够更加全面识别出欺诈客户,评价客户的风险水平。


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