大数据风控是什么?

供稿:hz-xin.com     日期:2024-05-09
为什么要使用大数据风控?大数据风控有什么用呢?

风控即风险控制,大数据风控是指通过运用大量多重数据构建模型的方法对风险进行分析,以给客户端进行风险预警和风险控制。

传统的风控技术,多由各机构自己的风控团队,以人工的方式进行经验控制(因为每个团队不同,风控质量参差不齐,最关键人工的无限制是数据处理能力弱,数据中的异常分析能力差);而大数据风控是借助互联网海量数据,对数据进行多维度,智能化,标准化处理,数据处理结果越来越精准。

(举个简单的例子,你去银行贷款,传统的人控,只去看下最近三年的贷款和银行的流水记录,但大数据风控,可以调查你最近10年的记录,再分析你有没骗贷的可能。)

所谓大数据风控,就是用大数据的技术对风险因素进行管控,比如“险查查”,这个就是用很多风险数据来展现风险值,其中有多头借贷、社保公积金、运营商、学信网、人脸识别等技术,有了多个维度,不同数据,这样就可以尽可能减少信贷风险。

大数据风控的目标解放人工重复劳动,提高风控的效率和稳定性,及早识别出风险(时间就是金钱)。
大数据风控,基于数据表层的信息难于解放人工,往往是事后才发现风险,将其加黑名单、加策略后,其又通过换账号换设备换个外衣躲避,救火式的风控非常被动、低效、低质。基于数据深层次的特征分析才是风控的出路,欺诈的特征找到了,外衣再怎么变换也能自动识别出来。而图数据库技术是大数据关系分析的利器,基于图谱的深层关联关系进行挖掘、推导、聚类等(比如找号、设备、IP、WIFI、通话记录、转账记录等形成的关联图谱),从而深度分析得出风控实体的特征。

大数据风控指的就是大数据风险控制,是指通过运用大数据构建模型的方法进行风险控制和风险提示。通过采集大量企业或个人的各项指标进行数据建模的大数据风控更为科学有效。

大数据风控是一个广义词和一个时代的热词,量化风险控制就是利用数据分析和模型进行风险评估,依据评估分数,预测还款人的还款能力、还款意愿以及欺诈风险。

为什么要使用大数据风控?大数据风控有什么用呢?
答:风控即风险控制,大数据风控是指通过运用大量多重数据构建模型的方法对风险进行分析,以给客户端进行风险预警和风险控制。传统的风控技术,多由各机构自己的风控团队,以人工的方式进行经验控制(因为每个团队不同,风控质量参差不...

揭秘点滴身边大数据风控模型构造
答:首先,自创鹰眼风控系统。整个模型基于对中国实际信用情况的深入研究和多维度的可信数据分析,结合团队多年实地信审经验,在FICO评分模型和信用卡打分卡基础上构建而成。其次,多渠道数据收集、挖掘用户信息。采用用户授权、合作接入...

什么是风控,具体指什么
答:指的是企业对各种可能遇到的风险(如供应商停供、周转资金不够、机器损坏、自然灾害等等)的管控方法、能力。风控是双向评判的,即客户可以评供应商的风控能力、供应商也可以评客户的风控能力,其目的是为了能更好地保护自己...

大数据风控是如何得出的?
答:大数据(big data),指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据风控主要是通过建立数...

如何利用大数据做金融风控
答:大数据能够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,另外一个是大数据风控,典型的场景是互联网金融的大数据风控。金融的本质是风险管理,风控是所有金融业务的核心。典型的金融借贷业务例如抵...

智能风险监控是什么?
答:智能风险监控是一种利用先进的技术和数据分析方法,对风险进行实时、自动化地监测和评估的过程。它结合了人工智能、机器学习、大数据分析等技术,旨在帮助组织和企业实时了解潜在的风险并采取相应的措施来管理和减轻这些风险。智能...

大数据风控用了什么模型?有效性如何?
答:相比于传统金融的风控模式,大数据风控可以通过机器的大规模数据运算,完成大量用户的贷款申请审核工作,提升工作效率。传统金融的审核由人工完成,效率会相对有限;大数据风控可以针对业务运行中出现的新情况、新数据进行快速迭代,...

阿里云的云盾数据风控作用是什么?
答:阿里云盾(云安全)是阿里巴巴集团多年来安全技术研究积累的成果,结合阿里云云计算平台强大的数据分析能力。为中小网站提供如安全漏洞检测、网页木马检测以及面向云服务器用户提供的主机入侵检测、防DDOS等一站式安全服务。阿里云盾...

大数据风控方案
答:一、征信大数据挖掘:互联网海量大数据中与风控相关的数据 电商类网站大数据:阿里、京东、苏宁等;信用卡类网站大数据:我爱卡、银率卡等;社交类网站大数据:新浪微博、腾讯微信等;小贷类网站大数据:人人贷、信用宝等;...

企业大数据之大数据征信及风控应用
答:3.数据价值的深入挖掘,随着大数据和人工智能在征信行业的运用,机器学习,NLP,文本抽取等技术对企业数据的挖掘更加深入。 企业信用数据的行业运用1.信贷风控,金融的核心是风险管理,目前主要由政府信用公示机构,比如国家企业信用查询网,中国...