㈠ 為什麼要使用大數據風控大數據風控有什麼用呢
風控即風險控制，大數據風控是指通過運用大量多重數據構建模型的方法對風險進行分鄭枝析，以給客戶端進行風險預警和風險控制帶數。
傳統的風控技術，多由各機構自己的風控團隊，以人工的方式進行經驗控制（因為每個團隊不同，風控質量參差不齊，最關鍵人工的無限制是數據處理能力弱，數據喊行敏中的異常分析能力差）；而大數據風控是藉助互聯網海量數據，對數據進行多維度，智能化，標准化處理，數據處理結果越來越精準。
（舉個簡單的例子，你去銀行貸款，傳統的人控，只去看下最近三年的貸款和銀行的流水記錄，但大數據風控，可以調查你最近10年的記錄，再分析你有沒騙貸的可能。）
㈡ 大數據風控是什麼
大數據風控即大數據風險控制，是指通過運用行告伍大數據構建模型的方法對借款人進行風險控制和風險提示。傳統的風控技術，檔或多由各機構自己的風控團隊，以人工的方式進行經驗控制友態。
㈢ 大數據風控到底能不能拯救網路借貸
大數據風控到底能不能拯救網路借貸
自2007年被引入中國，P2P行業在國內已經走過了八個年頭。2013年，P2P行業正式進入爆發式發展階段。與此同時，行業開始出現大面積的風險事件。據網貸之家數據顯示，截止2015年9月24日，P2P行業問題平台數量累計已達653家。另外，有數據披露當前P2P行業的壞賬率正持續走高，一度達到了5%。風險事件的屢見不鮮使得P2P行業在發展的同時也飽受批評，而最為核心的風控更是成為整個行業懸而未解的難題。P2P網路借貸起源於英美，是一種基於互聯網的陌生人借貸模式，後被引入中國。最原始的P2P模式被稱為純線上模式，貸前、貸中、貸後及相關過程中的一切盡調、審核等都在線上完成。但這種模式得以成功的前提是擁有一套完善的徵信體系作為社會基礎。眾所周知，英美國家的民間徵信體系非常健全，民間更是不乏成熟的信用評級機構，為其P2P行業提供了發展的沃土。但是國內不論是社會信用環境還是民間徵信體系的建設都與英美天差地別，因而P2P被引入中國之後，為了適應國內市場，便由原始的純線上模式演變為線上線下相結合的模式。由於線上+線下模式的特殊性，導致國內P2P行業難以效仿西方國家以數據分析來建立風險模型，而是開發出了線上融資、線下風控的風控方式。當前國內的P2P行業風險控制主要在貸前及貸後兩個階段上強化。1、貸前：信用審核貸前的信用審核主要依靠線下完成，需要線下的風控人員或信貸員進行實地走訪，對借款人的實際生活、經營環境進行調查，清晰掌握其收入、負債等資產情況，以此預測出借款人的還款意願及還款能力。P2P雖然基於互聯網，但就目前來看，貸前盡調上使用的方法與傳統的小貸公司脊悄無異。這種模式在中國不完善的徵信環境中得以發展成熟，盡調數據也具備一定參考價值。但其劣勢也顯而易見，一是增加了P2P平台的人力和財力成本;二是對借款人的評估和預判往往依賴於風控人員的主觀判斷，因此從某種意義上來說，該借款項目風險是否把控得當與工作人員的經驗多少有一定關系。2、貸後：擔保增信對於P2P平台而言，一方面由於自身技術能力有限;另一方面則受限於嚴重的信息壁壘，因此在批復放款之後，難以監控借款人的真實經營狀況及借款款項的具體流向，導致項目不良率居高不下。為了最大程度地降低風險，99%的P2P平台都會強化貸後風險管理手段，亦即在最後階段引入擔保機構進行風險共擔。擔保機構會承諾對該筆借款項目進行全額本息擔保，一旦極端風險事件爆發，將由擔保機構對投資人進行本息償付，隨後再進行逾期、壞賬項目的追償及催收等後續工作。由於當前P2P行業普遍採用的風控模式均來源於傳統手段，過於依賴人工，難以有效規避從業人員在信審過程中可能出現的道德風險和詐騙風險。因此，P2P平台雖然在高呼創新風控，但實際上並沒有解決核心問題。換言之，風控難題依然是當前行業發展過程中一道難以跨越的坎。什麼是大數據風控隨著行業的發展，風險積聚問題的嚴峻愈發突出，越來越多的人開始呼籲行業摒棄以個人經驗進行預判的傳統風控模式，而是應該深入挖掘數據建模的可行性，通過完善數據徵信來解決風控難題。根據網路的詞條解釋：大數據風控即大數據風險控制，是指通過運用大數據構建模型的方法對借款人進行風險控制和風險提示。迄今為止，大數據風控在互聯網金融領域的經典案例非阿里小貸莫屬橘舉，依託於阿里巴巴龐大的資料庫，阿里小貸通過雲計算來對用戶數據進行分析處理，最終產生用戶的信用數據。阿里資料庫的數據種類之多、容量之大，使得阿里小貸能夠通過現有數據來對用戶違約概率進行較為精準的預測，迅速確定用戶授信，真正實現信貸扁平化。P2P能不能實現大數據風控互聯網金融領域赫赫有名的「校長」曾經明確提出「大數據風控對P2P行業無效」的觀點，原因簡要概括如下：一是經濟形勢的不可預測性，一旦經濟形勢下行壓力過大，金融機構也無完卵，那麼風險管理在系統性風險面前毫無意義。二是P2P行業還難以達到大數據的邏輯標准——足夠大的樣本量，換言之，覆蓋的人群遠遠達不到樣本容量要求的P2P行業拿什麼來做大數據?因此，很長一段時間內大數據雖然概念火熱，基本上很少有P2P平台櫻伍渣能夠真正運用。近日果樹財富高調宣布引進雲風控技術來進行借款人資信審核的新聞，將大數據風控的話題再一次擺到了檯面上，而關於大數據風控在P2P行業到底可不可行的討論又甚囂塵上了。筆者的觀點是：P2P做大數據風控，雖然無法照搬電商模式，但在適當范圍內可以嘗試。假設P2P平台能夠採集到一定基數的真實用戶數據，將可以建立一定容量的資料庫，以此為核心建立數據模型。第一，信用評分模型。平台可以通過評估用戶的歷史收入、資產、職業、年齡等信息，來估算出借款用戶的信用風險分數，以此預測其違約風險。但這種模型的局限性在於歷史數據的時效性及參考性十分有限，因而需要平台對用戶數據變數進行定期監測及更新。第二，違約概率模型。與傳統的人工經驗預判概率相比，P2P平台可以通過積累用戶的歷史數據，從中提煉出借款用戶的違約概率。綜上，不可否認，大數據在P2P行業風控中的應用不僅前景可期，同時也是具備一定可行意義的。一方面，大數據能夠幫助P2P平台擺脫高成本的人工信審現狀;另一方面，數據模型的統一化、標准化能夠改善當前憑個人經驗預判項目風險的風控現狀。從這個角度來看，短期之內大數據風控對於P2P平台的意義在於提高風控水平、降低風控成本、建立高效風控機制。這也是前文提到的果樹財富引入雲風控技術的原因之一，無非是為了低成本引入用戶數據報告，輔助平台核驗用戶資信和違約風險。
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㈣ 相比銀行傳統風控，大數據風控對比傳統風控有優勢嗎
相對於傳統風控，大數據風控在建模原理和方法論上並無本質區別，只不過是通過互聯網的紅利，採集到更多維的數據變數，通過分析數據的相關性來加強或者替代傳統的強因果關系。
建模原理和方法論上並無本質區別
大數據風控即大數據風險控制，是指通過運用大數據構建模型的方法對借款人進行風險控制和風險提示。
以往傳統的風控需要N個工作日，而且經常是線下調查+調取央行個人徵信記錄的方式，耗時耗力。大數據風控基於線上大量的數據資源和強大的數據挖掘及分析能力，與傳統風控相比，具有數據覆蓋維度更廣，處理速度更快的優勢。
可以肯定回答，絕對不會被替代。
現在審核中，大數據只能算作是傳統風控的一個參考點或者說是輔助作用。而且數據資源也是在傳統風控的審核過的業務基礎上採集的。
單純藉助大數據風控，而忽略傳統風控系統，顯然是不靠譜也是不可能的。
最好是可以以大數據風控為輔助手段，選擇具有風險引擎和規則引擎的"雙引擎風控"系統，不僅有自主學習能力，POC跑分也遠遠高於傳統的規則單引擎。
傳統的風控系統比較簡單， 一套簡單的IT系統結合線上線下徵信，徵信數據來源局限，原理簡單，風險較大。
相對於大數據風控系統來說，由於大數據徵信評分原因，IT系統相對完善，數據來源來源徵信機構及互聯網各種平台相關數據。
大體有四部分功能：1、評分建模，風控部分；
2、IT系統：業務系統、審批系統、徵信系統、催收系統、賬務系統；
3、決策配置工具，即信dai決策引擎；
4、徵信大茄肆搭數據的整合模塊。
大數據風控系統優勢是大數據驅動，兼容手動、自動審批、決策、dai後管理。
鑒於大數據風控系統大大降低了風險，目前信dai行業，特別是小微金融機構大數據風控應用趨於普遍。神州融首推出了大數據風控平台、融360等也相繼推出了自己的風控系統。
您好，專業金融風控平台 「紅途風控匯」為您解答：
個人以為，阿里的風控相比傳統銀行的風控是有差距的。阿里作為一家互聯網公司，相關很多法律法規不完善，也就存在很多空子可以鑽。而傳統銀行作為國家調控的主要手段，它的風控顯然更成熟也更具安全性。
目前來看，阿里的金融產品還是比較穩健的，因為其收益率並沒有超越紅線，相比p2p的高收益而言，相對安全。
應 該 說 是 各 有 千 秋 ， 星 橋 數 據 的 金 融 大 數 據 數 據 信 息 全 面 ， 為 信 貸 類 企 業 跟 個 人顫拿 提 供 黑 名 單 查 詢 、 身 份 驗 證 、 涵 蓋 網 上 消 費 痕 跡 、 銀 行 流 水 、 社 保 記 錄 、 交 稅 記 錄 等 查 詢 、 各 類 反 欺 詐 規 則 等 各 類 大 數 據 金 融 一 體 化 服 務 ， 可 以 說 是 傳 統 征 信 的 一 個 有 力 補 充 。
應該是不會被取代的，或者說短期內不會被取代。二者處於不同的維度，不發生取代關系
有關風控，可以網路 紅途 風控交流學習。
中農信貸是用現代科技與人工結合的辦理業務，不同之處在於將現代科技技術運用到業務中去了。
大數據風控目前應該是前沿技術在金融領域的最成熟應用，相對於智能投顧、區塊鏈等還在初期的金融科技應用，大數據風控目前已經在業界逐步普及，從淺橙科技這樣的高科技企業，到交易規模比較大的網貸平台，再到做現金貸、消費金融的創業公司，都在通過大數據風控技術來控制貸款規模擴張中的風險。也就是說大數據風控是非常靠譜的。
㈤ 關於大數據相關的風險概述 關於大數據相關的風險概述內容是什麼
1、數據建設風險操作，主要指在工程建設過程櫻歲中，對關鍵系統、關鍵組件進行變更升級等操作。
2、數據管理風險操作，主要指數據生產運營過程中，對數據模型和數據實例進行定義調整敏坦、變更等造成數據異常的操作。
3、數據開放風險操作，主要指數據能力開放過程中，導致數據共享服務中斷。
4、或者涉及違規對企業外部提供數據能力和API服務的操作。
5、數據應用風險操作，主要指數據應用服務提供過程中，對數據應用功能及服務內容進行上線變更、回溯更新，導致出現數據展示錯誤或者影響客戶服務感知的操作。
6、數據安全風險操作，主要指在數據全生命周期中，導致對個人用戶隱私信息。
7、或者企業運營管理機密信息出現數據泄露、數據丟失、數據篡改等安全問題脊拿睜的操作。
㈥ 相比銀行傳統風控，大數據風控對比傳統風控有優勢嗎
有很大的優勢，傳統的信貸風控主要以人工審批為主，人工審核一般需要2-3周以上時間才能實現放款，效率低下，流程繁瑣，互聯網金融往往小胡廳脊額量大，放款速度加快至關重要。面對個人信用體系不完善、惡意騙貸、壞賬和逾期、債務收回成本較高等諸褲滲多挑戰，用伏談自動化的數據智能風控體系來提升整個流程的效率是必然的發展趨勢。
㈦ 大數據風控是什麼
大數據風控的目標解放人工重復勞動，提高風控的效率和穩定性，及早識別出風險（時間就是金錢）。
大數據風控，基於數據表層的信息難於解放人工，往往是事後才發現風險，耐罩將其加黑名單、加策略後，其又通過換賬號換設備換個外衣躲避，救火式的風控非常被動、低效、低質。基於數據深層次的特徵分析才是風控的出路，欺詐的特徵找到了，外衣再怎麼變換也能自動識別出來。而圖資料庫技術是大數據關系分析的利攜旁器，基於圖譜的深層關聯關系進行挖掘、推導、聚類等（比如找號、設備、IP、WIFI、通話記錄、轉賬記錄等形成的關聯圖譜），從而深度分析得出風控實體的特昌隱鬧征。
㈧ 什麼是大數據風控跟貸款怎麼結合
所謂迅攜大數據風控，就是用大數據的技術對風險因素進行管控，比如「險查查」，這個就是用很多風險數據來展現風險彎逗值，其中有多頭借貸、社保公積金、運營商、學信網、人臉識別等技術，有了多個維度，不同數據，這樣就可以盡可畝鬧伏能減少信貸風險。