大數據風險管理csdn

A. 大數據面臨哪些安全與隱私問題

(一)大數據遭受異常流量攻擊
大數據所存儲的數據非常巨大，往往採用分布式的方式進行存儲，而正是由於這種存儲方式，存儲的路徑視圖相對清晰，而數據量過大，導致數據保護，相對簡單，黑客較為輕易利用相關漏洞，實施不法操作，造成安全問題。由於大數據環境下終端用戶非常多，且受眾類型較多，對客戶身份的認證環節需要耗費大量處理能力。由於APT攻擊具有很強的針對性，且攻擊時間長，一旦攻擊成功，大數據分析平台輸出的最終數據均會被獲取，容易造成的較大的信息安全隱患。
(二)大數據信息泄露風險
大數據平台的信息泄露風險在對大數據進行數據採集和信息挖掘的時候，要注重用戶隱私數據的安全問題，在不泄露用戶隱私數據的前提下進行數據挖掘。需要考慮的是在分布計算的信息傳輸和數據交換時保證各個存儲點內的用戶隱私數據不被非法泄露和使用是當前大數據背景下信息安全的主要問題。同時，當前的大數據數據量並不是固定的，而是在應用過程中動態增加的，但是，傳統的數據隱私保護技術大多是針對靜態數據的，所以，如何有效地應對大數據動態數據屬性和表現形式的數據隱私保護也是要注重的安全問題。最後，大數據的數據遠比傳統數據復雜，現有的敏感數據的隱私保護是否能夠滿足大數據復雜的數據信息也是應該考慮的安全問題。
(三)大數據傳輸過程中的安全隱患
數據生命周期安全問題。伴隨著大數據傳輸技術和應用的快速發展，在大數據傳輸生命周期的各個階段、各個環節，越來越多的安全隱患逐漸暴露出來。比如，大數據傳輸環節，除了存在泄漏、篡改等風險外，還可能被數據流攻擊者利用，數據在傳播中可能出現逐步失真等。又如，大數據傳輸處理環節，除數據非授權使用和被破壞的風險外，由於大數據傳輸的異構、多源、關聯等特點，即使多個數據集各自脫敏處理，數據集仍然存在因關聯分析而造成個人信息泄漏的風險。
基礎設施安全問題。作為大數據傳輸匯集的主要載體和基礎設施，雲計算為大數據傳輸提供了存儲場所、訪問通道、虛擬化的數據處理空間。因此，雲平台中存儲數據的安全問題也成為阻礙大數據傳輸發展的主要因素。
個人隱私安全問題。在現有隱私保護法規不健全、隱私保護技術不完善的條件下，互聯網上的個人隱私泄露失去管控，微信、微博、QQ等社交軟體掌握著用戶的社會關系，監控系統記錄著人們的聊天、上網、出行記錄，網上支付、購物網站記錄著人們的消費行為。但在大數據傳輸時代，人們面臨的威脅不僅限於個人隱私泄露，還在於基於大數據傳輸對人的狀態和行為的預測。近年來，國內多省社保系統個人信息泄露、12306賬號信息泄露等大數據傳輸安全事件表明，大數據傳輸未被妥善處理會對用戶隱私造成極大的侵害。因此，在大數據傳輸環境下，如何管理好數據，在保證數據使用效益的同時保護個人隱私，是大數據傳輸時代面臨的巨大挑戰之一。
(四)大數據的存儲管理風險
大數據的數據類型和數據結構是傳統數據不能比擬的，在大數據的存儲平台上，數據量是非線性甚至是指數級的速度增長的，各種類型和各種結構的數據進行數據存儲，勢必會引發多種應用進程的並發且頻繁無序的運行，極易造成數據存儲錯位和數據管理混亂，為大數據存儲和後期的處理帶來安全隱患。當前的數據存儲管理系統，能否滿足大數據背景下的海量數據的數據存儲需求，還有待考驗。不過，如果數據管理系統沒有相應的安全機制升級，出現問題後則為時已晚。

B. 怎麼做大數據風控方案

總的分為徵信大數據挖掘和風控運營兩部分：

徵信大數據挖掘：
互聯網海量大數據中與風控相關的數據
電商類網站大數據：阿里、京東、蘇寧等；
信用卡類網站大數據：我愛卡、銀率卡等；
社交類網站大數據：新浪微博、騰訊微信等；
小貸類網站大數據：人人貸、信用寶等；
支付類網站大數據：易寶、財付通等；
生活服務類網站大數據：平安一賬通等...

在進行數據處理之前，對業務的理解、對數據的理解非常重要，這決定了要選取哪些數據原料進行數據挖掘，在進入「數據工廠」之前的工作量通常要佔到整個過程的60%以上。
在數據原料方面，越來越多的互聯網在線動態大數據被添加進來。例如一個虛假的借款申請人信息就可以通過分析網路行為痕跡被識別出來，一個真實的互聯網用戶總會在網路上留下蛛絲馬跡。對徵信有用的數據的時效性也非常關鍵，通常被徵信行業公認的有效的動態數據通常是從現在開始倒推24個月的數據。
通過獲得多渠道的大數據原料，利用數學運算和統計學的模型進行分析，從而評估出借款者的信用風險，國內典型的企業是神州融大數據風控平台。用大數據分析進行風險控制是益博睿的核心技術。他們的原始數據來源非常廣泛。
他們的數據工廠的核心技術和機密是他們開發的多個個基於學習機器的分析模型，對每位信貸申請人的超過3000+維度原始信息數據進行分析，並得出可對其行為做出測量的指標，而這一過程在5秒鍾內就能全部完成。

風控運營：
貸前營銷：1、已有客戶開發、新客戶開發；2、預審批、申請評分 3、預審批，客戶准入、預授信額度估算。
貸中審批：1、欺詐甄別、反欺詐監測； 2、申請再評分； 3、授信審批；4、貸款定價。
貸後管理：1、行為評分模型； 2、額度管理； 3、風險預警、預催收；4、催收評分、催收策略。
目前貸款審批線上速度實現了突破，貸款獲批率也得到了顯著提升，同一類用戶，用抵押物、收入流水證明等粗放式的傳統風控方式，貸款獲批率在15%左右，而使用大數據模型結合人工後獲批率可以達到30%以上。至於貸款的逾期率，以12個月違約風險舉例，通過神州融線上信貸審批模型篩選的用戶，逾期率比沒有經過篩選的低一半。
神州融是第一家在大數據風控系統上發力的互聯網金融企業，同時螞蟻金服旗下的芝麻信用、一些P2P網貸平台都在陸續開始研發大數據信用評估模型。

C. 大數據背景下房地產稅務風險管理有哪些

大數據助力風險識別從典型特徵定位向綜合風險畫像轉換。目前風險識別工作主要採取人工分析和風險模型互補的模式進行風險疑點的定位，存在主要依靠分析建模人員經驗判斷、風險疑點來源渠道狹窄的問題。大數據背景下的風險識別，將深化對收集數據的處理和應用，加強稅務部門內部數據與互聯網、第三方涉稅信息內在關系的梳理，透過數據間的相關關系深入探尋其風險成因；通過對納稅人涉稅數據的全面分析、深入挖掘、自動關聯，排除常規性事項，發現潛在風險點，形成分納稅人、稅種、行業、事項的綜合風險畫像，明晰稅收流失風險高發環節和相應的風險應對策略，促進稅收風險管理提質增效。

D. 什麼是大數據風控跟貸款怎麼結合

所謂大數據風控，就是用大數據的技術對風險因素進行管控，比如「險查查」，這個回就是用很多答風險數據來展現風險值，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，這樣就可以盡可能減少信貸風險。

E. 大數據風險管理:

大數據作為21世紀的「鑽石礦」，對於互金行業的重要性已經不言而喻，大數據技術在風險控制領域的應用非常廣泛。很多人可能會認為:只要數據量「大」，數據維度「多」，就會有最強大的風控體系和行業最低的壞賬率。而事實上，做大數據風險控制是一件非常細致的事情，擁有數據並不意味著擁有一切，重要的不單是數據本身，分析、處理和應用這些數據才更有價值的。

傳統的信貸風險控制模型里，貸前、貸中、貸後，三個過程中，貸前是審查中最具價值的，而對貸中、貸後環節的重視程度相對較低。而大數據除了可以幫助互聯網金融企業做好傳統的貸前審核，還可以通過大數據技術，對數據維度和數據特徵進行充分的處理，在貸中、貸後環節更具深度更具廣度地做好風險控制。

例如，金融機構使用大數據來監控某一地區的企業經營狀況。如果在一段時間內出現異常，該機構將派人調查原因，這個方法是常見的傳統風控方法。但是大數據的便利,除了減少勞動力成本,更重要的是,通過大數據多維度的交叉核驗，行為數據異常分析，可以發掘更多的判斷依據，然後監測預警。

智眼現金貸系統搭載的AI大數據智能風控通過機器學習及人工智慧處理技術，採用最前沿的建模演算法等，將識別異常交易的速度縮短到『亞秒』級，可以在欺詐交易發生同時就能夠做出判斷，直接攔截異常交易。

大數據可以給出結論，但給不了解釋，只有把數據通過可視化效果呈現出來，並對其進行分析，才能找出真正的答案。我們面對復雜的數據問題時，首先把數據關聯起來，再利用人工智慧、機器學習等各種演算法，從數據的視角洞察消費生活的方方面面，打造精準合理的數據分析結果。

機器學習是人工智慧的核心能力之一，作為一個人工智慧系統，驚蟄智能風控引擎擁有極強的機器學習能力，可以隨著用戶行為對應人數的增加，不斷調整策略，持續迭代模型，定期進行優化調整。因此，做好大數據風險控制是一件非常細致的事情。它的秘密不在於數據本身，而在於對數據的理解分析，這個就非常需要專業人士處理，不是一個軟體開發程序員，一個金融專業的人能解決的，需要綜合性人才，對金融，互聯網，企業管理和法律會計知等比較了解，一定要有實操風控經驗，至少7年以上。

1，為什麼需要大數據做風控：因為小貸公司無法上傳人行徵信，也無法查詢人行徵信，只能通過其他數據輔助判斷。

2，定義「欺詐」的概念，然後做反欺詐。欺詐每個公司定義不一樣，當然後續的反欺詐措施就不一樣的。我個人認為的欺詐有以下幾個方面：1，身份欺詐，就不是本人申請的，冒用別人身份申請的。2，不管他有沒有還款能力，但是沒有還款意願的群體，說白了就是那些擼貸專業戶，他們有些人可能很有錢但就是不還。因為不上人行徵信，所以有些人敢不還。

剩餘的群體就包含了有還款意願也有還款能力的正常群體和有還款意願但沒還款能力的群體。

3，風控要做什麼：

我認為風控主要做反欺詐即可，也就是把控好上述欺詐定義里的兩點，第一點是比較容易的一點，這里就不多說了，技術比較成熟了。但是第二點就很難去把控。

所以互聯網小貸公司會找一些大數據公司通過各種技術和渠道獲取到很多很多信息，例如你的公積金，社保，電商，網上行為軌跡，火車航班記錄，學信網，其他貸款記錄（多頭記錄），通話記錄，通話詳單，通訊錄，甚至簡訊（現在已經獲取不到了）等等，幾乎你能想到的個人隱私他們都能想辦法得到。但是，這么花里胡哨，有用么？

很多申請人會偽裝，就像有些人面試的時候很牛逼，真正一到公司里卻連試用期都過不了就被淘汰了，這就是因為他在面試的時候偽裝了，或許誇大了自己能力，也可能虛構了自己的經驗等等。貸款申請人也一樣，專業的擼貸人經過多次申請測試，基本能探清楚你設置的一些攔截規則，也知道你們小貸公司想給哪些人群放貸，他們就針對性的去偽裝。這就是為什麼有些公司明明使用了很多大數據，並且將一些有用的欄位入了模，KS還挺高，但最後不良率還是那麼高的一個原因。

而且，現在誰還沒有支付寶和微信賬號？真正有借款需求，有還款意願的好人，基本都很在乎借款利率的高低，他們第一選擇都是借唄和微粒貸（銀行或信用卡的現金貸這里就不說了），而被借唄和微粒貸淘汰的人群才會流入普通小貸。

南方航空的大數據管理，一些平台公司的大數據管理都是有缺陷的，做大數據的人，也沒有專業的法律和金融常識，就進入這個領域負責風險管理，水平有限，當然和這個公司收入來源有直接的關系，企業主要盈利是接受外包數據。

一家企業的風險管理是否健全，主要看這個公司對財務和法律的重視以及管理這個法務部財務部或者合規部風險管理部門的負責人的水平和公司的執行董事的能力。

F. 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、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的操作。

G. 大數據風控是什麼

大數據風控指的就是大數據風險控制，是指通過運用大數據構建模型的方法進行風險控制和風險提示。通過採集大量企業或個人的各項指標進行數據建模的大數據風控更為科學有效。

H. 大數據風控是什麼

大數據風控指的就是大數據風險控制，是指通過運用大數據構建模型的方法進行風險控制和風險提示。通過採集大量企業或個人的各項指標進行數據建模的大數據風控更為科學有效。

大數據（big data），指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

大數據風控主要是通過建立數據風險模型，篩選海量數據，提取出對企業有用的數據，再進行分析判斷風險性。

(8)大數據風險管理csdn擴展閱讀：

大數據風控能解決的問題：

1、有效提高審核的效率和有效性：

引入大數據風控技術手段分析，通過多維度的信息分析、過濾、交叉驗證、匯總，可以形成一張全面的申請人數據畫像，輔助審核決策，可以提高審核的效率和有效性。 

2、有效降低信息的不對稱：

引入大數據風控技術手段分析，通過多維度的信息分析、過濾、交叉驗證、匯總，可以形成一張全面的申請人數據畫像，輔助審核決策，可以提高審核的效率和有效性。 

3、有效進行貸後檢測：

通過大數據技術手段對貸款人進行多維度動態事件（如保險出險、頻繁多頭借貸、同類型平台新增逾期等）分析，做到及時預警。

參考資料來源：網路-大數據風控