大數據風控特點

① 大數據風控與傳統風控有什麼不同

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。

② 大數據風控有哪些優點

風控是金融行業的核心業務，大數據風控是對多維度、大量數據的智能處理，批量標准化的執行流程，通過全方位收集用戶的各項數據信息，並進行有效的建模、迭代，對用戶信用狀況進行評價，可以決定是否放貸以及放貸額度、貸款利率 。大數據風控更能貼合信息發展時代風控業務的發展要求；越來越激烈的行業競爭，也正是現今大數據風控如此火熱的重要原因。比如淺橙科技，他們有自主研發的HAS風控體系，以風控技術、大數據應用技術為核心，搭建了大數據機器學習架構，能夠用先進的人工智慧和機器學習技術進行自主挖掘，迭代更新，為金融機構和用戶提供更專業、更智能的服務。
大數據風控優勢

01 數據量大

這也是大數據風控宣傳的活字招牌。 根據公開資料，螞蟻金服的風控核心CTU 投入了2200多台伺服器，專門用於風險的檢測、分析和處置。每天處理2億條數據，數據維度有10萬多個。

02 數據維度多

傳統金融風控與大數據風控的顯著區別在於對傳統金融數據和非傳統金融數據的應用。傳統的金融數據包括上文中提及的個人社會特徵、收入、借貸情況等等。而互金公司的大數據風控，採納了大量的非傳統金融數據。比如阿里巴巴的網購記錄，京東的消費記錄等等。

03 雙重變數降低主觀判斷誤差

大數據風控在運行邏輯上不強調強因果關系，而是看重統計學上的相關性。

除了傳統變數（即傳統網貸公司房貸審批的經驗判斷），還納入了非傳統變數，將風控審核的因果關系放寬到相關關系，通過互聯網的方式抓取大量數據之後，進行系列數據分析和篩選，並運用到風險審核當中去。這樣不僅能簡化風控流程，提高審批效率，而且能有效避免因為認為主觀判斷的失誤。

04 適用范圍更廣

中國的互金服務的客群可簡單分為：無信貸歷史記錄者和差信貸歷史記錄者。他們沒有徵信報告或金融服務記錄，對傳統金融機構而言，他們的風控審核助力有限，同理，學歷、居住地、借貸記錄這些傳統的強金融風控指標可能在面對無信貸記錄者和差信貸記錄者時都會面臨同樣的問題。而互金公司可可以通過其他方式補充新的風控數據來源，並且驗證這些數據的有效性。

③ 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多挑戰，用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。

④ 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。

(4)大數據風控特點擴展閱讀：

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

⑤ 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。

⑥ 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內進行分析，以給客戶端容進行風險預警和風險控制。

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。）

⑦ 相比銀行傳統風控，大數據風控對比傳統風控有優勢嗎

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。

相雹談比傳統風控，大數據風控究竟有何優勢

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。

大數據風控可以取代傳統風控系統嗎？

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。

大數據風控與傳統風控有什麼不同？, 信貸大數據風控系統與傳統風控系統區別

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。

阿里巴巴的風控相比較傳統銀行的風控有何區別？會更有優勢嗎

您好，專業金融風控平台 「紅途風控匯」為您解答：

1. 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。

2. 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。

傳統風控手段（經驗）會被星橋數據的金融大數據風控替代嗎？

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 。

傳統風控手段會被大數據風控替代嗎？還是大數據只能用來輔助

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。

中農信貸的大數據風控與傳統風控有什麼不同？有人專門了解過嗎？

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。

大數據風控靠譜嗎？

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。

⑧ 大數據如何助力銀行業金融機構輿情防控

金融企業運用大數據和機器學習演算法，對欠款客戶進行人群聚類並根據聚類的結果識別騙貸、惡意欠款、惡意透支、盜刷盜用、對交易有疑問拒絕還款、經濟狀況惡化無力還貸、遺忘還貸等多種欠款類型；從而准確預測客戶的還款概率和金額，從而進行催收策略評估，最大限度降低催收成本。
中國建設銀行資產總行風險管理部/資產保全部副總經理譚興民曾詳盡分析大數據何以幫助銀行提高徵信水平和風險管控能力：
首先，一站式徵信平台可以進行貸前客戶甄別。目前，銀行查詢客戶的情況既費時、費力，又增加銀行費用，而利用企業的一站式徵信平台，則可以最大限度地節省銀行的人力、物力及時間，並確保數據有效、及時、准確。
其次，風險量化平台可以助力貸後風險管控。平台基於企業日常經營數據，結合平台數據模型，採用動態、實時的雲端數據抓取技術，對企業的發展進行分析和評測，給出風險量化分數，並第一時間發現企業的生產經營異動，在風險觸發前3到6個月預警，使銀行等金融機構能夠及時採取相應措施，防止和減少損失發生。
同時，利用「企業族譜」查詢，對不良貸款進行監控。如一些企業通過關聯交易轉移利潤、製造虧損的假象，為不償還銀行貸款尋找理由；或者通過關聯交易製造虛假業績，為繼續獲得銀行貸款提供依據，這些假象通過關聯交易查詢，都可以很快發現蛛絲馬跡，讓企業造假暴露原形，可防止銀行上當受騙。
大數據風控相對於傳統風控來說，建模方式和原理其實是一樣的，其核心是側重在利用更多維的數據，更多互聯網的足跡，更多傳統金融沒有觸及到的數據。比如電商的網頁瀏覽、客戶在app的行為軌跡、甚至GPS的位置信息等，這些信息看似和一個客戶是否可能違約沒有直接關系，但實則通過大量的數據累積，能夠產生出非常有效的識別客戶的能力。
在運行邏輯上，大數據風控不強調較強的因果關系，看重統計學上的相關性是大數據風控區別於傳統金融風控的典型特徵。傳統金融機構強調因果，講究兩個變數之間必須存在邏輯上能夠講通因果。
在數據維度這個層級，傳統金融風控和大數據風控還有一個顯著的區別在於傳統金融數據和非傳統金融數據的應用。傳統的金融數據包括上文中提及的個人社會特徵、收入、借貸情況等等。而互金公司的大數據風控，採納了大量的非傳統金融數據。
相對於傳統金融機構，互金公司擴大了非傳統數據獲取的途徑，對於新客戶群體的風險定價，是一種風險數據的補充。當然，這些數據的金融屬性有多強，仍然有待驗證。
巨頭優勢明顯，並不代表創業公司的路已被堵死。大公司不可能面面俱到，布局各種場景。在互聯網巨頭尚未涉及的領域，小步快跑，比巨頭更早的搶下賽道，拿到數據，並且優化自己的數據應用能力，成為創業公司殺出重圍的一條路徑。