大数据风控建模

㈠ 如何构建大数据风控体系

传统的风控系统比较简单， 一套简单的IT系统结合线上线下征信，征信数据内来源局限，原理简单，风险较容大。
相对于大数据风控系统来说，由于大数据征信评分原因，IT系统相对完善，数据来源来源征信机构及互联网各种平台相关数据。
大体有四部分功能：
1、评分建模，风控部分;
2、IT系统：业务系统、审批系统、征信系统、催收系统、账务系统;
3、决策配置工具，即信dai决策引擎;
4、征信大数据的整合模块。
大数据风控系统优势是大数据驱动，兼容手动、自动审批、决策、dai后管理。

㈡ 大数据风控建模的公司哪些靠谱

推荐看下来布尔数据，
杭州首新网自络科技有限公司的品牌，致力于智能风控这一块，拥有业内专业的AI风控引擎技术，将机器学习的有监督和无监督算法融合为了契合国内市场实际情况的全监督算法。与同行相比具有很明显的产品优势：
全方位风险画像：通过多维度数据之间的关联等全方位刻画客户风险画像。
精细化客户分层：整合多维度特征，模型分等，客户分层，提升精细化风控管理水平。
智能风控策略：适配不同业务场景，提供智能决策参考，快速审查欺诈、申请风险。
定制化需求：实现产品自定义组合，以高灵活行满足各类型机构对风控的不同需求。

㈢ 大数据风控是什么

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（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据风险模型，筛选海量数据，提取出对企业有用的数据，再进行分析判断风险性。

(3)大数据风控建模扩展阅读：

大数据风控能解决的问题：

1、有效提高审核的效率和有效性：

引入大数据风控技术手段分析，通过多维度的信息分析、过滤、交叉验证、汇总，可以形成一张全面的申请人数据画像，辅助审核决策，可以提高审核的效率和有效性。 

2、有效降低信息的不对称：

引入大数据风控技术手段分析，通过多维度的信息分析、过滤、交叉验证、汇总，可以形成一张全面的申请人数据画像，辅助审核决策，可以提高审核的效率和有效性。 

3、有效进行贷后检测：

通过大数据技术手段对贷款人进行多维度动态事件（如保险出险、频繁多头借贷、同类型平台新增逾期等）分析，做到及时预警。

参考资料来源：网络-大数据风控

㈣ 怎么做大数据风控方案

1、评分建模：风控部分；

2、IT系统：业务系统、审批系统、征信系统、催收系统、账务系统；

3、决策配置工具：即信贷决策引擎；

4、征信大数据的整合模块。

大数据风控系统的优势是大数据驱动，兼容手动、自动审批、决策、后台管理。
阿尔法象风控基于人工智能机器学习的风控模型，比传统基于规则的模型更先进、快速、准确，可达到亚秒级授信；
自动化风控决策引擎，形成以模型为主、规则为辅的审批策略，更高通过率和更低逾期率；
实时模型监控系统，展示每环节用户迁移分布、授信额度、评级分布等，有效监控客户数据；
提供量身定制服务，制定适合不同客户类别的产品策略，辅助银行精准营销。

㈤ 大数据如何助力金融机构搭建风控模型

"Mo‌b‌Te‌ch是一家大数据智能科技公司，为金融机构提供不同场景下的解决方案。拿小额贷款的案例来看，他们的一站式风控建模大数据平台，提供数据匹配，特征筛选，模型迭代，自定义模型开发功能，模型管理部署，自动化模型上线API输出等产品服务；提供针对小额借贷，消费金融、车贷等场景的成熟特征，可定制化各类场景衍生特征；覆盖90%android设备。
可在云端轻松构建出独属于自己的数据智能解决方案，也可通过私有化部署，加强数据的安全性。

㈥ 风控建模是什么

风控建模是什么？模型分为两种：

1、一刀切，大于这个阀值的通过，小于这个阀值的拒绝。

2、分级，不确定的人工干预。

一刀切这种模型，首先声明一点，在我的理解，应该没有一家公司有种到，就靠一个模型就完全判定客户好坏，给他放款与否，如果有这家公司的存在，请收下我的膝盖，请大神收我为徒。毕竟我所在的公司不敢这么干。

一般这种一刀切的模型是放在很多的策略规则，反欺诈规则，各种验证规则差不多最后一步步骤的模型，模型给客户一个评分，利用评分划分一个阀值，高于阀值的通过（假设越高分的客户质量越高），低于阀值的拒绝。

这时候还需要提及一点就是，风控，全名是风险控制，风险控制的意思就是控制风险，但是并非完全没有风险，所以阀值的划分上，中心思想是：我能让坏客户进入造成的损失，是可以用好客户的收益除去人工，数据，获客各种杂七杂八的成本覆盖以外，还可以获得一个接受的收益的前提下，我去画下这个阀值。这就意味着，阀值的确定并非高于阀值的客户就一定是好客户，你要都是好客户，那你100个人进来，你就取那个最高分的，那么逾期率肯定低的，但是这样子你们市场部肯定跟你翻脸，老子拉100个客户，你就给一个过，什么意思，搞我啊！为了避免这种风控和市场的斗争，你就需要找到一个权衡客户以及效益的阀值。

客户涉及的成本:（具体数字需要根据自己公司的数据做调整。）

获客成本：你们在该产品渠道投放的获客成本，这估计要跟市场部询问，你也可以估算，这不是精算，并非需要精细到真真切切的具体一个客户的获客成本，大概就可以了，应该你的阀值还会调整的。

资金成本：就是你借出去的钱，是属于那种渠道的资金，需要支付对方的利息，这个可以询问领导。因为每个客户的金额可能不同，无需统计你这批客户的放款金额，可以取一个平均贷款金额再乘以总的放款人数，毕竟你这些客户都是放款，模型要针对的是正在申请的客户。（资金渠道有多个，可以取平均值，或者你想保守一些，平均值取上一些可是可以的。）

人力成本：你都一个阀值确定好坏了，所以这个人力成本，tan90°啊

数据成本：每个客户都要多多少少接入你一些外部数据，客户接入的外部数据，估算一下外部数据的成本。（也可以问下你的领导）

如果以上的成本数据你拿不到，那你就不要做这个利润最大化的活了。我是说真的，毕竟我不知道你们公司这些信息是否可以告诉你。

㈦ 大数据风控是什么

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。

㈧ 大数据风险管理:

大数据作为21世纪的“钻石矿”，对于互金行业的重要性已经不言而喻，大数据技术在风险控制领域的应用非常广泛。很多人可能会认为:只要数据量“大”，数据维度“多”，就会有最强大的风控体系和行业最低的坏账率。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。

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。

例如，金融机构使用大数据来监控某一地区的企业经营状况。如果在一段时间内出现异常，该机构将派人调查原因，这个方法是常见的传统风控方法。但是大数据的便利,除了减少劳动力成本,更重要的是,通过大数据多维度的交叉核验，行为数据异常分析，可以发掘更多的判断依据，然后监测预警。

智眼现金贷系统搭载的AI大数据智能风控通过机器学习及人工智能处理技术，采用最前沿的建模算法等，将识别异常交易的速度缩短到‘亚秒’级，可以在欺诈交易发生同时就能够做出判断，直接拦截异常交易。

大数据可以给出结论，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。

机器学习是人工智能的核心能力之一，作为一个人工智能系统，惊蛰智能风控引擎拥有极强的机器学习能力，可以随着用户行为对应人数的增加，不断调整策略，持续迭代模型，定期进行优化调整。因此，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，这个就非常需要专业人士处理，不是一个软件开发程序员，一个金融专业的人能解决的，需要综合性人才，对金融，互联网，企业管理和法律会计知等比较了解，一定要有实操风控经验，至少7年以上。

1，为什么需要大数据做风控：因为小贷公司无法上传人行征信，也无法查询人行征信，只能通过其他数据辅助判断。

2，定义“欺诈”的概念，然后做反欺诈。欺诈每个公司定义不一样，当然后续的反欺诈措施就不一样的。我个人认为的欺诈有以下几个方面：1，身份欺诈，就不是本人申请的，冒用别人身份申请的。2，不管他有没有还款能力，但是没有还款意愿的群体，说白了就是那些撸贷专业户，他们有些人可能很有钱但就是不还。因为不上人行征信，所以有些人敢不还。

剩余的群体就包含了有还款意愿也有还款能力的正常群体和有还款意愿但没还款能力的群体。

3，风控要做什么：

我认为风控主要做反欺诈即可，也就是把控好上述欺诈定义里的两点，第一点是比较容易的一点，这里就不多说了，技术比较成熟了。但是第二点就很难去把控。

所以互联网小贷公司会找一些大数据公司通过各种技术和渠道获取到很多很多信息，例如你的公积金，社保，电商，网上行为轨迹，火车航班记录，学信网，其他贷款记录（多头记录），通话记录，通话详单，通讯录，甚至短信（现在已经获取不到了）等等，几乎你能想到的个人隐私他们都能想办法得到。但是，这么花里胡哨，有用么？

很多申请人会伪装，就像有些人面试的时候很牛逼，真正一到公司里却连试用期都过不了就被淘汰了，这就是因为他在面试的时候伪装了，或许夸大了自己能力，也可能虚构了自己的经验等等。贷款申请人也一样，专业的撸贷人经过多次申请测试，基本能探清楚你设置的一些拦截规则，也知道你们小贷公司想给哪些人群放贷，他们就针对性的去伪装。这就是为什么有些公司明明使用了很多大数据，并且将一些有用的字段入了模，KS还挺高，但最后不良率还是那么高的一个原因。

而且，现在谁还没有支付宝和微信账号？真正有借款需求，有还款意愿的好人，基本都很在乎借款利率的高低，他们第一选择都是借呗和微粒贷（银行或信用卡的现金贷这里就不说了），而被借呗和微粒贷淘汰的人群才会流入普通小贷。

南方航空的大数据管理，一些平台公司的大数据管理都是有缺陷的，做大数据的人，也没有专业的法律和金融常识，就进入这个领域负责风险管理，水平有限，当然和这个公司收入来源有直接的关系，企业主要盈利是接受外包数据。

一家企业的风险管理是否健全，主要看这个公司对财务和法律的重视以及管理这个法务部财务部或者合规部风险管理部门的负责人的水平和公司的执行董事的能力。

㈨ 金融消费信贷的大数据风控如何做

金融的本质是风控，金融科技的关键在于追求效率与风险的平衡。那么金融消费信贷的大数据风控如何做？从目前市场需求来看，一体化解决方案成为大势所趋。华策数科就是一个典型代表，基于自身科技能力，为金融机构提供全流程服务，涵盖获客、运营、风控、客服和贷后管理等多个业务环节。
华策数科智能信贷风控解决方案通过大数据分析、Smart Engine智能决策引擎、智能评分建模、风控策略、风险制度等多项技术，为企业制定精准高效的定制化风控管理方案。该方案从客户需求出发，结合数据分析与应用技术实现客群精准分类及管理，通过制定反欺诈规则防范金融消费信贷业务的风险。除此之外，华策数科提供全面风险诊断和策略优化建议，构建风险模型并持续监控，定制化输出全流程高效风控管理方案，节约风控成本，实现风控方案快速落地。
华策数科智能信贷风控解决方案能有效提升金融机构自动化审批水平及风险管理能力，以更好地应对日趋复杂的市场环境挑战。

㈩ 大数据风控在金融科技中的应用和问题

大数据风控在金融科技中的应用和问题
一、为什么要用大数据风控？
不论是银行还是消费金融公司，互联网小贷公司等其他金融机构，金融机构普遍有风控需求，底层业务逻辑几乎完全相同，只是面对客群，金融产品、风险偏好存在差异。
银行等传统机构本质上是风险经营。一方面，监管层对金融机构的风控能力提出很高要求， 另一方面，风控直接会影响金融机构的利润水平。
因此，大数据风控直接解决金融机构的核心需求，价值度最大。大数据风控能够能够在用户画像，反欺诈，信用评级等方面大大提高金融机构的效率和风控能力，是金融企业发展过程中必须结合的一项科技手段。
二、大数据产业情况介绍
目前大数据行业主要有三类玩家：
以人行征信、鹏元征信、前海征信、银联智策为主的数据机构，他们特点是和传统的银行，公安部，工商局，航空公司，社保局等国家机关合作，提供公民基本身份证信息、银行卡信息、航空出行信息、企业工商信息等，他们的特点是对外提供数据查询，数据丰富有价值，缺点是风控产品偏弱。以蚂蚁金服、腾讯征信、网络金融为主的互联网公司，他们的特点是各自都有一块基于电商、社交、搜索的巨量数据，同时一些外部数据，形成自己的风控产品和数据输出能力，这些互联网公司刚开始只是和自己的战略合作企业合作输出风控，现在也慢慢对外提供2B的风控产品。同盾科技、百融金服、帮盛科技、聚信立、数美科技等创业技术公司，在互联网巨头还没有对外提供风控技术和传统数据机构风控技术还不强的时候，他们的出现弥补了P2P金融和现金贷对风控产品的巨大需求，他们的数据是整合多方数据源，不断的为2B企业提供风控模型和数据，并且获得了一些网贷数据积累。
三、大数据风控的覆盖流程
大数据覆盖信贷领域各个流程，重点是获客、身份验证和授信环节，贷中后环节。
获客环节建立用户画像，跟踪用户完整生命周期；身份验证环节，通过身份验证，活体识别等技术解决申请人是否本人的问题，关联分析则是利用图关联技术，找出欺诈团伙；授信环节汇聚多方数据源，通过建模进行风险定价，金融科技服务商输出信用评分给机构使用；贷中后环节，主要是排查异常客户，及时报警，以及逾期客户失联修复等。

大数据在信贷过程中的应用
四、大数据风控的价值点分析

1.数据
大数据风控中什么是最重要的？
答案是：数据。
数据的大数据风控中的核心中的核心，没有什么比数据直接告诉金融机构某个目标客户是黑名单客户，逾期严重客户更简单和高效的事情了。
数据最好能有海量数据，覆盖足够多的用户；用户数据价值密度高、噪音少，数据清洗容易；用户数据维度多，能够形成丰富的用户画像；自身业务场景能够获取有价值数据 。
2.技术
对于有些金融机构来讲，如果风控标准很严格，其实排查不能准入的客户其实是不难的，但是对于大部分金融机构来讲，风控和业务是互斥的，为了提高业务量，就必须降低准入标准，但是又要防范风险，这就需要借助技术手段，通过反欺诈建模和信用建模方式，对一下白户进行评估，以及评估客户信用水平，以决定是否准入。
技术要求有强大的底层技术架构能力，良好的企业级产品输出能力和大数据清洗和建模能力，未来还需要结合Al等技术，形成智能的风控和反欺诈平台。
3.场景
理财，保险，汽车金融，现金贷等金融服务，对应的场景不同，对建模的要求也不同，建模能力要求对客户的业务场景非常理解，模型才能适合行业特征。需要经验丰富的建模团队和行业专家队伍；服务过行业标杆客户，了解客户的业务场景；深度理解业务需求。
五、大数据风控的在信贷中应用
我们以百融系统为例，介绍大数据风控在信贷过程中的流程：

百融大数据风控应用贷款流程
当前的信贷审批流程主要分为人工审核和自动审核，对于客户资质好，信用好的客户，只要能通过负面信息，欺诈信息，信用评估，那么系统自 动审批通过。对负面信息和欺诈风险没有通过的客户，系统可以自动拒绝或者申请人工复核，对于信用评分不高的客户，需要人工介入审核。
六、常用的大数据行业数据
央行征信报告：一般持牌金融机构有央行征信介入权限，包括个人的执业资格记录、行政奖励和处罚记录、法院诉讼和强制执行记录、欠税记录等。司法信息：最高法以及省市各级法院的最新公布名单，包括执行法院、立案时间、执行案号、执行标的、案件状态、执行依据、执行机构、生效法律文书确定的义务、被执行人的履行情况、失信被执行人的行为等信息。公安信息：覆盖公安系统涉案、在逃和有案底人员信息，包括案发时间、案件详情如诈骗案/生产、销售假药案等信息。信用卡信息：银行储蓄卡/信用卡支出、收入、 逾期等信息。航旅信息：包含过去一年中，每个季度的飞行城市、飞行次数、座位层次等数据。社交信息：包含社交账号匹配类型、社交账号性别、社交账号粉丝数等。运营商信息：核查运营商账户在网时长、在网状态、消费档次等信息。网贷黑名单：根据个人姓名和身份证号码验证是否有网贷逾期，黑名单信息。还有驾驶证状态，租车黑名单，电商消费记录等等。
七、大数据行业存在的问题
目前整个大数据行业面临的问题主要是客户隐私泄露问题，像公安，法院等信息由于信息敏感，其实是游走在法律监管空白地带。
在百行征信成立之前，各家数据机构的数据其实没有打通，数据的有效性会打折扣，预计百行征信数据出来之后，因为结合了各家数据之长，数据连贯性会好一些。
各个大数据公司在数据收集和清洗方式不同，会造成数据污染，这样输出的数据会有一定的不准确性。
目前公民数据主要来自于线下收集和网络行为记录，数据的存在一定的滞后性，单纯线下收集的数据存在一定的延迟性。
大数据还处于发展初期，目前比较大的问题还是数据量不够大，不够全，以及如何协调数据开放和公民隐私之间的矛盾，未来还需要结合人工智能和区块链，物联网等技术，实现数据的不可篡改，数据收集及时等能力，从而更好为金融服务。