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优秀的互联网金融公司,都是怎么玩大数据风控的?

2017-01-11 18:24:11 来源:188财富网 浏览: 评论: [ ]

  现在一提起金融行业、Fintech领域,人工、大数据风控的热度就直线飙升1+8+8+c+f+n+e+t。许多交易规模比较大的互联网金融公司都在努力发展大数据风控技术,以构建提供普惠金融服务的能力。

  那么,这些优秀的互联网金融公司,都是怎么玩大数据风控的呢?

  陆金所:KYC 2.0系统

  精准判断者的风险承受能力

  陆金所自成立起就引进国际领先的第四代风险管理系统,借鉴平安集团经验,形成了成熟的风险管理数据模型。其近日又推出了KYC 2.0系统,力求通过大数据技术、机器学习以及金融工程等方法,建立完整的互联网财富管理平台投资者适当性管理体系,在资金端对投资者进行“精准画像”,并提供智能推荐服务。

  据了解,KYC2.0系统在原有的保守、稳健、平衡、成长、进取五大类型基础上对投资者风险承受力评估结果进行量化,每位用户都会获得专属的风险承受能力分值,又称“坚果财智分”,对投资者风险承受能力的判断更精准。

  点评:量化数据,进行大数据建模原文www.188cf.net

  风控最好的数据还是金融数据,例如年龄、收入、职业、学历、资产、负债等信用数据,这些数据同信用相关度高,可以反映用户的还款能力和还款意愿,这些数据因子在风控模型中必不可少,权重也很高,是风险评估最好的数据。

  所以,陆金所以平安集团经验为基础运用到的大数据风控,使用的是围绕用户周围的信用数据,这些数据的特点是和用户的信用情况高度相关,可以作为一个重要因子进行录入,对其个人进行打分,再对其进行个体分析,最终得到一个综合评分,这就对用户进行了一个精准的风险承受能力评判。

  民贷天下:拓宽数据维度

  实现纯线上智能化服务

  民贷天下基于稳健、安全、规范的风控理念,其风控部门确定了“风控从严”原则,设定了借款审查、贷中管理、贷后跟踪等风控流程。目前,民贷天下正全力推进全智能化,构造一个完整的、从资产端到平台端的全链路大数据风控系统,通过对人工智能、大数据分析、知识图谱、区块链等技术的运用,为平台运营及业务发展提供强大动力。

  在传统数据之外,民贷天下还不断拓展数据维度,如在用户授权下,对用户社交数据、访问时间、相关认证、通讯记录等数据整合分析,并且与蚂蚁金服、芝麻信用、前海征信、同盾等第三方机构紧密合作,进一步丰富对用户的数据画像,使民贷天下的大数据风控系统更加精准,从而实现从客户申请、受理、审核、授信、放款到贷中贷后管理等纯线上智能化服务Uwy

推荐阅读:中业兴融:安全有保障是我们一贯的承诺,2017一起携手前进

  点评:拓宽数据维度,是对传统风控的补充。

  传统风控模型已经不能适应复杂的现代风险管理环境,特别在数据信息录入维度上,影响用户信用评分的信息较多,很多都没有引入到风险评估流程。而大数据风控可以提供全面的数据(数据的广度),强相关数据(数据的深度),实效性数据(数据的鲜活度)。

  民贷天下利用这样的大数据风控,通过与第三方合作等方式,将内部数据以及原有数据打通和整合之后,就会影响风险评估结果,提升信用风险管理水平,客观地反映用户风险水平。这些多维度、全面的信息正是大数据风控的优势所在,同时也是对传统风控一个很好的补充,进一步实现智能化服务1_8_8_财_富_网

  真融宝:以数据介质为主

  构建数据和模型算法的核心技术

  真融宝以数据介质为主,利用分布式计算处理数据,以公众互联网的全网为平台,以全网收集的数据来补充内部网集成的数据。并且在用户数据方面,对每个新进用户建立一份档案,对每名用户投资需求进行了解登记,并对每一笔资金进行多重备份,形成动态的用户资金数据。

  除此之外,真融宝还利用大数据进行决策,将金融活动转化为智能数据处理活动,降低人为因素的干扰,提高风险评估、分析和预警能力,大数据提供的信息使得真融宝的决策更加科学智能化,对于风控的精准度控制起到非常大的帮助作用。

  点评:数据和模型算法,可建立实时风险管理视图。

  大数据的数据采集和计算能力,可以帮助企业建立实时的风险管理视图原文188cf.net。借助于全面多纬度的数据、自我学习能力的风控模型、实时计算结果、坏种子数据,真融宝可以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,提升量化风险评估能力。

  数据、技术、模型、分析将成为信用风险评估的四个关键元素,其背后的力量就是大数据的技术和分析能力。真融宝利用大数据的风控能力,实时输出风险因子信息,提高了风险管理的及时性。

  一直以来,风控都是金融机构的生命线。从陆金所、民贷天下、真融宝这三家互联网金融公司为例,预计在未来,可能每家做借贷类的互联网金融公司都会发展出属于自己的一套大数据风控体系,并且随着互联创业公司的业务数据越来越大,数据基础会逐渐扎实1~8~8~c~f~n~e~t

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