所谓的大数据风控,到底能给我们带来什么?
2020-04-21 来源:壹诺征信
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大数据作为21世纪的“石墨烯”,对于互金行业的重要性已经不言而喻,大数据风控技术在风险控制领域的应用非常广泛。在互联网金融行业,不少人可能这样觉得:认为只要数据够“大”,就能有最牛逼的风控体系和行业较低的坏账率。而事实上,做大数据风险控制是一件非常细致的事情,拥有数据并不意味着拥有一切,重要的不单是数据本身,分析、处理和应用这些数据才更有价值的。


所谓的大数据风控,到底能给我们带来什么?


传统的信贷风险控制模型里,贷前、贷中、贷后,三个过程中,贷前是审查中最具价值的,而对贷中、贷后环节的重视程度相对较低。而大数据除了可以帮助互联网金融企业做好传统的贷前审核,还可以通过大数据技术,对数据维度和数据特征进行充分的处理,在贷中、贷后环节更具深度更具广度地做好风险控制。


具体的来说,大数据风控主要在申请(准入、授信、定价)、审核(反欺诈、决策引擎策略)、放款(用款还款监控)、贷后(监控、催收、案件调查)等环节,利用各种数据,包括设备数据、消费数据、行为数据、社交数据、出行数据、家庭背景、教育信息以及其他能直接或者间接反映个人信用的数据(当然,前提是这些数据都得到了用户的授权)。借助数据挖掘、网络关系、时序分析等技术将所采集到的数据转换为各种特征后,再通过机器学习来建模,最终快速实现审核决策的自动化过程。


大数据虽然可以给出结论,但给不了解释,只有把数据通过可视化效果呈现出来,并对其进行分析,才能找出真正的答案。我们面对复杂的数据问题时,首先把数据关联起来,再利用人工智能、机器学习等各种算法,从数据的视角洞察消费生活的方方面面,打造精准合理的数据分析结果。


伴随数据的加速整合,人工智能等新技术应用和风控经验指导三方面产生化学反应,相信未来的大数据风控会不断给我们带来惊喜。同时,做好大数据风险控制是一件非常细致的事情。它的秘密不在于数据本身,而在于对数据的理解分析。


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