貝貝大數據風控

Ⅰ 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。

(1)貝貝大數據風控擴展閱讀：

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

Ⅱ 國內大數據風控方面做的比較好的企業有哪些

國內做企業大數據風控的公司：
布爾數據：政府投資平台，企業風控模型服務供應商。。用前沿的大數據+人工智慧技術，深度挖掘數據價值，為金融機構和政府監管部門提供大數據智能風險管理解決方案。

銳思數據：從事金融資料庫和相關投資研究軟體研發。RESSET企業大數據平台是一個為科研、教育、生產的協同與集成化提供專業服務的企業數據整合檢索平台。

探碼科技：大數據資產化運營服務商。已採集3000萬+企業數據，平台提供全國企業工商信息、企業風險信息、經營狀況信息、知識產權和投融資信息，提供企業數據畫像與企業成長性、投資價值、信用評價報告。打造服務政府部門的企業評價決策支撐平台；幫助機構及園區大幅提升信息管理水平；服務園區機構的企業指數排名及企業數據洞察平台。

蘇州朗動網路：專注企業信用大數據。擁有大數據挖掘，數據建模，行業標準定義和可視化分析技術，擁有企業信用信息查詢APP、企查查、雲聚數據三大產品。

思普企業：政府投融資平台企業大數據服務供應商。為政府投融資平台企業提供實體化轉型咨詢、數字化管理、資產在線經營服務；為國資監管部門提供國資監管大數據平台服務；為實體企業提供企業管理數字化服務。

合合信息：智能企業信息大數據服務。實時企業徵信數據，支持存量、新增企業信息查詢，全維度企業動態信息監控，通過特徵選取或關鍵詞搜索目標企業，應用於背景調查、風險管理、供應商管理、企業級客戶獲取。

譽存科技：企業級金融大數據服務商。用前沿的大數據+人工智慧技術，深度挖掘數據價值，為金融機構和政府監管部門提供大數據智能風險管理解決方案。

Ⅲ 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，相對於智能投內顧、區塊鏈等容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。

Ⅳ 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。

Ⅳ 大數據風控多數只是擺設

大數據風控多數只是擺設
互聯網時代效率為王，傳統風控佔用大量資源，終被舍棄。不知何時，大數據技術興起。大量數據多維度、智能、批量處理和標准化的執行，另其在金融風控里佔有了一席之地。金融機構間的競爭將大數據風控推的越來越高……數千維度現如今，需要風控的金融機構或多或少都會涉及大數據風控。有觀點認為，不少金融機構用大數據概念拔高高度，而實際的技術還不成熟。事實上，金融機構大數據風控做的質量可以從維度的數量上看。學歷、手機號、性別、居住地等都是一個維度。也曾有金融機構表示自家風控模型中有2000多個維度。劉玥是一家做大數據風控多年金融機構的首席數據官，曾在谷歌任職多年，有豐富的數據分析經驗。「現在，做大數據風控的金融機構，維度數量對外說普遍是1000多，實際上用到的可能不到百分之十。」劉玥直言。據了解，金融機構接入的大數據金融機構越多維度就越多，雖然維度大部分是重復的，但金融機構為了提高檔次，一般不會剔除。劉玥稱，1000多個維度算是少的，即使上萬個維度也不是不可能。最近，劉玥領導的建模團隊在規模相當的一家金融機構挖來了一名建模人員，擴充至20人。據這名建模人員透露，上家金融機構建模人員只有兩名，自己走了只剩下一名了。事實上，維度再多，模型不豐富，在專業騙貸小分隊面前也是虛有……騙貸思維「專業的騙貸團隊會向金融機構申請貸款，觀察申請結果，然後對的這家金融機構的風控模型進行分析。」劉玥表示，如果以大專學歷申請失敗，而以本科學歷申請成功，這條維度就被分析出來了。有相關業內人士透露，此前出現的大規模騙貸就這在維度泄露或維度被分析出來的情況下出現的。風控模型越簡單，維度越少，風險就越大。據此前一本財經報道，騙貸者獲取一套虛假資料，只需2000元，卻可騙貸20多萬。錢一到手，人就消失，成為永久「壞賬」。在劉玥看來，金融機構的大數據風控共可以分為四個層次。一、直接購買簡單的風控模型，簡單直接，具有初級風險的判斷。二、自主開發，較為簡單，有5-10個維度。三、自主開發，模型復雜，且同時有多個模型，一條信息同時通過幾個模型或是經過一個後再經過另一個模型。四、除了第三種模型以外應有的模型以外，增加機器學習演算法，用於反欺詐行為。「純粹依靠大數據風控放貸的只有現金貸產品。」有業內人士表示，這也是現金貸利息高的原因。為時尚早在目前看來，我國數據市場規模巨大，消費需求旺盛，越來越多的數據被記錄和整理，用戶行為信息日益完善，大數據必定會成為這個時代的關鍵技術。然而，准確的預測分析雖然能幫助金融機構降低因欺詐、信用違約導致的壞賬風險，有效的控製成本，但是目前大數據技術的發展尚屬初級階段，技術尚不成熟。尤其是運用到以風控為核心的金融領域還為時尚早。「我國信用體系不健全，金融機構依託線上風控，並不能實現最佳效果。」厚本金融副總裁歐陽君直言，「線下風控這一模式，在我國仍然會存在並將持續很長一段時間。但是金融機構依然要學習國外先進技術，提高決策效率，做好線上風控。」此前，有多家金融機構曾表示，確實在做大數據風控，但實際應用微乎其微。其中，有金融機構透露，大數據風控只是用戶借款的一個門檻，用戶通過了大數據的審核後還會進行人工審核。歐陽君稱，雖然風險的規避不是百分之百，但是通過大數據概率去做風控，會讓金融機構的整體方向好轉。

Ⅵ 「大數據」做P2P 風控靠譜嗎

「大數據」做P2P 風控靠譜嗎

P2P平台傍上「大數據」聽著美美的，然而事實上絕大多數的P2P平台並沒有大數據資源和分析能力，所謂的風控很可能是天方夜譚。而相對來說，線上、線下相結合的風控模式安全性更高一些。

「大數據」有多火，誰都知道，無論是傳統金融機構，還是電商、P2P，都有意無意地將業務與大數據掛鉤起來。然而，「大數據」並不是萬能的，至少從目前的情況看，如果只是單一地拿「大數據」說話，不見得是件靠譜的事情。

大數據未必能說明徵信

「藉助大數據技術，我們平台建立了全生命風控體系，有效解決了徵信問題。」這是不少P2P網站的宣傳口徑，進一步說，大數據是將過去的數據收集統計，通過數據分析，找出以往風險的著落點和發生難易大小概率，為未來的風險預測和控制提供參考。

然而，真正要實現大數據的這種作用，必須具備兩項條件，一是數據夠多，也就是樣本量要充足；二是數據要有用，無效數據無意義。

我們知道，P2P業務是基於徵信背景的借貸業務，試想一下，當我們在評核一位借款人是否符合借款條件時，都需要考慮哪些依據？比較直接的應該包括這位借款人以往的借款記錄(反映還款意願與能力)、收入是否穩定(反映還款能力)、是否有其他方面的擔保，比如房產的抵押、他人擔保等等，而這些情況從目前來看，要通過大數據採集、分析尚有難度。除了央行徵信報告以及一些平台推出的借款人「黑名單」外，有價值的信息參考還很少。而且很多平台雖然有大量的個人社交數據，但缺乏金融數據、交易數據，這都無法有效建立起自成一體的風控模式。

「前海微眾銀行的業務開展舉步維艱就是最好的證明，他們有著非常豐富的社交數據，但要做貸款業務，這些數據的價值就很有限了。這也是為什麼需要在微信中接入紅包、轉賬、信用卡還款、生活繳費等功能，為的正是獲取客戶的金融數據。」某P2P行業資深人士表示，從目前市場情況看，除了電商具有大數據資源外，其他P2P平台很難擁有大數據。「畢竟，同行之間也有著競爭關系，要做到數據共享、資源共享是很難的。」

此外，也有專家提出，經濟形勢的不可預測性也是大數據風控難以落實的關鍵。一旦經濟形勢下行壓力過大，金融機構也無招架之力，風險控制系統在風險面前毫無意義。

因此，如果P2P平台只是一味地炫耀自己的大數據技術，那麼背後的風控能力究竟有多高就需要打上問號了。現階段，大數據可以是輔助的參考，但尚無法真正解決風控難題。

線上+線下模式安全性更高

相對來說，如果P2P平台的風控措施是線上與線下相結合的方式，安全性會更高一些。直向投資總經理鄭希軍認為，在當前信用體系建設尚不完善的階段，抵押是規避風險的有效措施。直向始終堅持房產抵押借款，按照房產股指的一定成數獲取貸款，即便出現壞賬，通過房產拍賣能夠第一時間向投資者兌付本息，相比信用擔保方式更有保障。

而像生財金融這樣的國資背景平台，資源來源是與線下渠道合作的。比如保必貸的資產都是與擔保公司合作、車必貸和汽車4S店、二手車商合作。這些渠道不僅負有線下手機借款人資料和審核的責任，而且還有擔保的作用，會有一定的保證金對借款人進行擔保，從而保障投資者利益。

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Ⅶ BAT搶灘大數據風控，為何瞄向了銀行業

完成了對C端市場的瓜分之後，BAT等互聯網巨頭們還是瞄向了B端市場。
在2016年及之前，BAT、網易、京東等互聯網巨頭們已經在雲計算、人工智慧等領域推出了諸多針對企業級市場的服務，從如今的趨勢來看，被暢談許久的大數據或將是BAT們爭奪的又一塊價值窪地。
日前，網路雲傳出消息為民生銀行提供信貸企業的風險管理和預警的雲服務。在尋找大數據布局切口的問題上，風控和銀行成為BAT們的共同選擇。
風控是銀行業的七寸，也是大數據的練武場
顧名思義，風控即風險控制，通過建模的方法對借款人進行風險控制和風險提示，消滅或減少風險事件發生的各種可能性，或減少風險事件發生時造成的損失。
現在的商業銀行在本質上屬於經營風險的特殊企業，通過承擔風險，轉化風險，並將風險植入金融產品和服務中再加工風險。在國內外商業銀行的發展史中，因風險管理不當、資產質量低下而導致倒閉、被政府接管的不乏其例。如何有效的管理風險、規避風險成為商業銀行生存與發展的靈魂。
銀監會在去年7月份發布的《中國銀行業信息科技「十三五」發展規劃監管指導意見》成為大數據風控加速落地的催化劑，比如說在服務和應用層面強調基於大數據的營銷、風控應用的推廣。
動作敏銳的互聯網金融早早完成了大數據風控的布局，看起來有些傳統的銀行業在節奏上似乎有些遲緩。
對於線上的純數據和信用類貸款平台而言，引入大數據風控產品並沒有太多門檻。對於商業銀行卻不然，尤其是中小銀行，對大數據風控技術的應用尚不成熟，其風控模式更多關注的是靜態的風險預判，這和中小銀行科技水平和風控能力相對較低、數據信息的數量和質量存在缺陷等不無關系。
一般來說，大數據風控有著三個核心要素，即風控模型、場景和資金。商業銀行仍然擁有著低成本資金優勢，在線下場景也有著長期客戶積累，大數據和海量風控因子恰恰是很多商業銀行所欠缺的。
反觀BAT等互聯網巨頭，在海量數據、金融雲、用戶畫像、信用體系等方面有著先天的優勢，特別是在銀行逐漸實現業務電子化、金融監管收緊的情況下，BAT與商業銀行在大數據風控方面的合作似乎是水到渠成的。
背靠大數據金庫的BAT，如何開局？
BAT在大數據風控方面有著相似的邏輯，依靠自身積累的大數據體系，利用技術打造風控能力，再將這種能力開放給銀行等金融客戶。
以網路雲和民生銀行合作的風險預警項目為例，依靠網路雲的大數據收集、分析和計算建模能力，為民生銀行提供海量非結構化數據的加工處理，和目標企業進行關聯，並藉助風險識別模型判斷產生風險信號，再通過網路雲bos服務和API對接銀行內部業務，以實現對授信企業的風險監測。其中涉及了網路雲在大數據方面的三層應用：
數據挖掘：作為國內最大的搜索引擎，網路擁有大量的公共數據和需求數據，且在樣本數據的復雜性、廣度、多樣性等方面占據優勢。尤其在金融領域的數據涵蓋了支付、貸款、理財、保險、證券、銀行、徵信、基金、眾籌等各個領域。而銀行不良貸款率的增加和信息的不對稱有很大的關系，網路在數據層面較於銀行自身的積累有著不可比擬的優勢。舉個例子來說，通過網路的大數據可以對銀行的借貸用戶進行全方位的追蹤，包括搜索習慣、交易信息、個人信用、地理位置等等，將風險控制到最低。
數據處理：網路雲推出了「天算」平台，基於網路的大數據和人工智慧技術，為企業提供從數據收集、存儲、處理分析到應用場景的一站式服務。比如針對金融風控行業的特點,「天算」制定了相應的解決方案,通過網路搜索、地圖、社交、交易、政府等各類數據的收集,以人工智慧技術、深度學習技術、大數據能力為支撐,實現了對各類金融客戶深度場景的定製,如購車貸款、企業貸款、教育貸款、家裝貸款等,為金融機構提供安全高效的風控服務。此外網路雲BOS提供的雲存儲服務，實現了銀行內部數據和外部大數據的打通。
風控模型：相比於市場上很多紙上談兵的風控模型，網路的優勢在於搭建了已經應用於實戰的風控模型，具體體現在網路金融的主動預警捕捉高危行為。網路金融打通了「人+手機+設備+IP」等關聯緯度，基於全網行為進行監測，捕捉高危行為特徵，在貸前准入方面就開始排查風險，進行反欺詐識別，生產黑名單，對借款人的行為進行預測。並在貸款後對借款人貸後行為進行跟蹤和監測，只要觸發預警規則，也會激發提醒。由此可以看出，為網路金融提供技術能力和風控能力的網路雲，在風控模型上的能力不可小覷。
與此同時，阿里和騰訊也打起了大數據風控的主意，典型的就是螞蟻金服、微眾銀行等也在試圖對外進行技術開放。但網路的做法給行業帶來了新的啟示，以雲服務的姿態進行大數據能力的輸出，和第三方平台純粹的大數據風控體系相比，雲計算、人工智慧、大數據結合的服務模式無疑更具備優勢。
從大數據農民到大數據商人
覬覦銀行業的不只有BAT，還有形形色色的創業者，畢竟百萬億規模的銀行業是一個不可多得的蛋糕。不過，民生銀行作為股份制銀行將雲服務應用到貸後管理和信貸決策領域，卻給行業帶來了更多值得解讀的信號。從雲服務的角度來講，金融雲在安全層面又一次刷新了歷史，但從大數據的角度來看，BAT正從自給自足的「農民」轉型成為大數據「商人」。
其實從2014年開始，BAT就開始加速大數據的應用，比如騰訊的社交大數據、阿里的電商大數據以及網路的搜索數據。不過這個階段，BAT扮演更多的是大數據「農民」的角色，阿里應用大數據進行用戶畫像主要在電商層面，網路用大數據來改善廣告和營銷效果，騰訊用大數據來改善運營等等。雲服務的大規模應用為大數據的開放提供了良好的「媒介」，BAT也開始進行角色轉變。
但在當前的大數據格局中，除了政府所掌握的數據，BAT等互聯網巨頭成為大數據資源的壟斷者之一。可即便如此，數據孤島仍是圍困BAT在大數據方面想像力的重要原因，正如阿里對於社交數據的缺失，騰訊在生活場景數據方面的不足。同樣的困局還存在於銀行業，目前央行個人徵信記錄覆蓋率僅為35%，這一數字在某種程度上甚至不及BAT所搭建的信用體系和風控模型，尤其體現在數據的維度上。從這個角度或許也能夠解釋，為何BAT把大數據風控的潛在客戶指向了銀行業。
大數據應用的雲服務化或是結束數據割裂最行之有效的方式，比如說網路雲和民生銀行的合作方式在服務的標准化和可復制方面並沒有太大的門檻，這就意味著未來將適用於更多的企業，而作為雲服務的供應方也將從更多維度獲取到數據。
數據顯示，目前國內大數據的市場份額已經達到了1000億人民幣，預測到2025年中國的大數據產業會是一萬億元的規模，有著近十倍的增長。數據的流通勢必將以指數級的形式加速大數據產業的發展，但在誘人的前景背後也面臨著標准化、規范化、安全性、公平性等一系列亟待解決的問題。
結語
30多年前，世界著名未來學家阿爾文·托夫勒就在《第三次浪潮》一書中預言，大數據極有可能是繼農業革命和工業革命後的「第三次浪潮」。或許其中的過程有些曲折，從銀行業和大數據風控身上，我們看到了未來的希望。
Alter，互聯網觀察者，長期致力於對智能硬體、雲計算、VR等行業的觀察研究。

Ⅷ 大數據被風控了怎麼辦

大數據被風控了首先要了解造成風控的原因，比如信貸業務逾期造成的大數據風控時要及時的還款，在結清所有欠款後等待一段時間就可以自行解除風控，這時用戶申請各種貸款都不會受到影響。

在平時不論在網上借款還是通過銀行借款，在辦理借款後一定要按時還款，不要出現逾期還款的情況，而且為了防止逾期情況的出現，用戶最好在借款前衡量自己的收入，在收入比較多時才能借款，收入不多時要謹慎借款。

現在越來越多的人在網上借款，這時借款一定要選擇正規的平台，比如借唄、網商貸、京東金條、360借條等，在借款時不同的平台需要的條件是不一樣的。還有就是在借款時借款利率也有差別。

其實，在正規渠道借款後逾期還款對個人徵信也會產生影響，如果個人徵信變不良，那麼後續申請貸款會被銀行拒絕。而且逾期歸還後逾期記錄還會在徵信中保存5年，5年以後才會自動消失。如果一直不還，逾期記錄會一直在徵信報告中。