互联网金融与大数据风控相结合的九大维度
大数据你呢个进行数据变现的商业模式目前就是两个，一个是精准营销，典型的场景是商品推荐和精准广告投放，另一个是大数据风控，典型的场景是互联网金融的大数据风控。
金融的本质是风控管理，风控是所有金融业务的核心。典型的金融借贷业务，例如抵押贷款、消费贷款、供应链金融、以及票据融资都需要数据风控识别欺诈用户及评估用户信用等级。
传统金融的风控主要利用了信用属性强大的金融数据，一般采用20个维度左右的数据，利用评分来识别客户的还款能力和还款意愿。信用相关程度强的数据维度为十个左右，包含年龄、职业、收入、学历、工作单位、借贷情况、房产、汽车、单位、还贷记录等，金融企业参考用户提交的数据进行打分，最后得到申请人的信用评分，依据评分来决定是否贷款以及贷款额度。其他同信用相关的数据还有区域、产品、理财方式、行业、缴款方式、缴款记录、金融、时间、频度等。
互联网金融的大数据风控并不是完全改变传统风控，实际是丰富传统风控的数据维度。互联网风控中，首先还是利用信用属性强的金融数据，判断借款人的还款能力和还款意愿，然后在利用信用属性较弱的行为数据进行补充，一般是利用数据的关联分析来判断借款人的信用情况，借助数据模型来揭示某些行为特征和信用风险之间的关系。
互联网金融公司利用大数据进行风控时，都是利用多维度数据来识别借款人风险。同信用相关的数据越多地被借款人风险评估，借款人的信用风险就被揭示的更充分，信用评分就会更加客观，接近借款人实际风险。
常用的互联网金融大数据风控方式由以下几种：
一、验证借款人身份
验证借款人身份的五因素认证是姓名、手机号、身份证号、银行卡号、家庭地址。
二、分析提交的信息来识别欺诈
大部分的贷款申请都从线下移到线上，特别是在互联网金融领域，消费贷和学生贷都是以线上申请为主的。
三、分析客户线上申请行为来识别欺诈
欺诈用户往往事先准备好用户基本信息，在申请过程中，快速进行填写，批量作业，在多家网站进行申请，通过提高申请量来获得更多的贷款。
四、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。客户逾期或者违约贷款中至少有30%左右可以收回，另外的一些可以通过催收公司进行催收，M2逾期的回收率在20%左右。
五、利用移动设备数据识别欺诈
六、利用消费记录来进行评分
七、参考社会关系来评估信用情况
八、参考借款人社会属性和行为来评估信用
九、利用司法信息评估风险
总之，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，能够更加全面识别处欺诈客户，评价客户的风险水平。互联网金融企业通过分析申请人的社会行为数据来控制风险，将资金借给合格贷款人，保证资金的安全。
互联网金融与大数据风控相结合的九大维度相关推荐
- 【大数据风控体系】理想大数据风控体系
对数据分析.机器学习.数据科学.金融风控等感兴趣的小伙伴,需要数据集.代码.行业报告等各类学习资料,可关注微信公众号:风控圏子(别打错字,是圏子,不是圈子,算了直接复制吧!) 关注公众号后,可 ...
- 大数据时代改变生活九大应用领域
随着大数据应用越来越广泛,应用的行业也越来越低,每天都可以看到大数据的一些新奇的应用,从而帮助人们从中获取到真正有用的价值.很多组织或者个人都会受到大数据分析影响,但是大数据是如何帮助人们挖掘出有价值 ...
- 大数据风控在金融科技中如何应用？难题何在？
金融科技的核心就是和大数据技术有效结合,利用大数据的能力,促进金融企业在金融业务的全生命周期中,不断提升效率和服务能力.但是金融科技一结合大数据,也不能当成是万能药,大数据目前还有它的局限性,只能作为 ...
- 个人金融借贷场景下，大数据风控的行业分析及应用分析
一.大数据风控是什么? 大数据风控按照通俗的概念解析:通过运用大数据构建模型的方法对借款人进行风险控制和风险提示. 这句话涵盖大数据风控必要的4个要素: 1. 原材料:大数据 2. 实现方式:技术模型 ...
- 银行大数据风控平台的建设要点与应用
金融行业是经营风险的行业,风险控制能力是金融机构的核心竞争力.通常而言,金融机构一般是通过给客户的信用状况评分来计量贷款违约的可能性,并通过客户的风险水平进行利率定价. 而传统的信用测算主要是利用历史 ...
- 大数据风控---美国Capital one商业模式分析
前言 capital one 作为全球消金.互金和银行信用卡中心学习的典范, 国内众多消金和互金的CRO和从业者均出自capital one;带笔者入行的老师也是capital one 的大咖.华人在 ...
- 外卖刷单用户与商户要注意了！大数据风控来了！
[数据猿导读] 近年来,企业在拥抱互联网.拥抱云的过程中,普遍面临着愈演愈烈的欺诈威胁.据了解,目前中国网络欺诈损失占GDP比例多达0.63%,约4000多亿人民币.而大数据的兴起与应用,为企业反欺诈 ...
- 互联网金融时代下机器学习与大数据风控系统
机器学习在互联网金融行业中的应用 在企业数据的应用的场景下,人们最常用的主要是监督学习和无监督学习的模型,在金融行业中一个天然而又典型的应用就是风险控制中对借款人进行信用评估.因此互联网金融企业依托互 ...
- 互联网金融学习总结（4）——大数据风控的九种维度
前言 在互联网金融迅猛发展的背景下,风险控制问题已然成为行业焦点,基于大数据的风控模型正在成为互联网金融领域的热门战场.那么,大数据风控到底是怎么一回事呢?与传统风控相比,它又是怎样来进行风险识别的呢 ...
最新文章
- 计算机丢失faultrep.dll,faultrep.dll是什么文件？
- c语言中count的头文件,求助C语言大佬 ， 只会写到一个.c文件里 ，不会用.h头文件...
- WPF ValidationRule的特点（默认目标-源才校验）
- 99. Leetcode 322. 零钱兑换 (动态规划-完全背包)
- ML之HMM：HMM算法相关论文、关键步骤、测试代码配图集合
- 技术系列课｜从NE264到NE265：视频编码技术缔造美好生活
- Linux的TUN/TAP编程
- 性能测试--jmeter的参数类型【5】
- 232.栈实现队列（力扣leetcode） 博主可答疑该问题
- 数字信号处理实验(一)
- opendrive中的Road
- 基恩士PLC④--MAIN程序实例笔记
- VxRail Cluster Expansion
- 牛顿法来解最大似然估计
- npm run build报错Ineffective mark-compacts near heap limit Allocation failed - JavaScript heap out of
- Hive之配置和使用LZO压缩
- 读书笔记---《编写可读代码的艺术》
- 每日点滴之贰零壹壹年拾壹月贰拾叁日-莫名其妙缺少的磁盘空间
- 简话消融研究是什么意思
- Jeff Dean和李飞飞在清华谈AI：非常Excited，不能一口吃成胖子