大数据风控特点

① 大数据风控与传统风控有什么不同

传统的风控系统比较简单， 一套简单的IT系统结合线上线下征信，征信数据来源局限，原理简单，风险较大。
相对于大数据风控系统来说，由于大数据征信评分原因，IT系统相对完善，数据来源来源征信机构及互联网各种平台相关数据。
大体有四部分功能：1、评分建模，风控部分；
2、IT系统：业务系统、审批系统、征信系统、催收系统、账务系统；
3、决策配置工具，即信dai决策引擎；
4、征信大数据的整合模块。
大数据风控系统优势是大数据驱动，兼容手动、自动审批、决策、dai后管理。
鉴于大数据风控系统大大降低了风险，目前信dai行业，特别是小微金融机构大数据风控应用趋于普遍。神州融首推出了大数据风控平台、融360等也相继推出了自己的风控系统。

② 大数据风控有哪些优点

风控是金融行业的核心业务，大数据风控是对多维度、大量数据的智能处理，批量标准化的执行流程，通过全方位收集用户的各项数据信息，并进行有效的建模、迭代，对用户信用状况进行评价，可以决定是否放贷以及放贷额度、贷款利率 。大数据风控更能贴合信息发展时代风控业务的发展要求；越来越激烈的行业竞争，也正是现今大数据风控如此火热的重要原因。比如浅橙科技，他们有自主研发的HAS风控体系，以风控技术、大数据应用技术为核心，搭建了大数据机器学习架构，能够用先进的人工智能和机器学习技术进行自主挖掘，迭代更新，为金融机构和用户提供更专业、更智能的服务。
大数据风控优势

01 数据量大

这也是大数据风控宣传的活字招牌。 根据公开资料，蚂蚁金服的风控核心CTU 投入了2200多台服务器，专门用于风险的检测、分析和处置。每天处理2亿条数据，数据维度有10万多个。

02 数据维度多

传统金融风控与大数据风控的显著区别在于对传统金融数据和非传统金融数据的应用。传统的金融数据包括上文中提及的个人社会特征、收入、借贷情况等等。而互金公司的大数据风控，采纳了大量的非传统金融数据。比如阿里巴巴的网购记录，京东的消费记录等等。

03 双重变量降低主观判断误差

大数据风控在运行逻辑上不强调强因果关系，而是看重统计学上的相关性。

除了传统变量（即传统网贷公司房贷审批的经验判断），还纳入了非传统变量，将风控审核的因果关系放宽到相关关系，通过互联网的方式抓取大量数据之后，进行系列数据分析和筛选，并运用到风险审核当中去。这样不仅能简化风控流程，提高审批效率，而且能有效避免因为认为主观判断的失误。

04 适用范围更广

中国的互金服务的客群可简单分为：无信贷历史记录者和差信贷历史记录者。他们没有征信报告或金融服务记录，对传统金融机构而言，他们的风控审核助力有限，同理，学历、居住地、借贷记录这些传统的强金融风控指标可能在面对无信贷记录者和差信贷记录者时都会面临同样的问题。而互金公司可可以通过其他方式补充新的风控数据来源，并且验证这些数据的有效性。

③ 相比银行传统风控，大数据风控对比传统风控有优势吗

有很大的优势，传统的信贷风控主要以人工审批为主，人工审核一般需要2-3周以上时间才能实现放款，效率低下，流程繁琐，互联网金融往往小额量大，放款速度加快至关重要。面对个人信用体系不完善、恶意骗贷、坏账和逾期、债务收回成本较高等诸多挑战，用自动化的数据智能风控体系来提升整个流程的效率是必然的发展趋势。

④ 大数据风控是什么

大数据风控指的就是大数据风险控制，是指通过运用大数据构建模型的方法进行风险控制和风险提示。通过采集大量企业或个人的各项指标进行数据建模的大数据风控更为科学有效。

大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

大数据风控主要是通过建立数据风险模型，筛选海量数据，提取出对企业有用的数据，再进行分析判断风险性。

(4)大数据风控特点扩展阅读：

大数据风控能解决的问题：

1、有效提高审核的效率和有效性：

引入大数据风控技术手段分析，通过多维度的信息分析、过滤、交叉验证、汇总，可以形成一张全面的申请人数据画像，辅助审核决策，可以提高审核的效率和有效性。 

2、有效降低信息的不对称：

引入大数据风控技术手段分析，通过多维度的信息分析、过滤、交叉验证、汇总，可以形成一张全面的申请人数据画像，辅助审核决策，可以提高审核的效率和有效性。 

3、有效进行贷后检测：

通过大数据技术手段对贷款人进行多维度动态事件（如保险出险、频繁多头借贷、同类型平台新增逾期等）分析，做到及时预警。

参考资料来源：网络-大数据风控

⑤ 什么是大数据风控跟贷款怎么结合

所谓大数据风控，就是用大数据的技术对风险因素进行管控，比如“险查查”，这个回就是用很多答风险数据来展现风险值，其中有多头借贷、社保公积金、运营商、学信网、人脸识别等技术，有了多个维度，不同数据，这样就可以尽可能减少信贷风险。

⑥ 为什么要使用大数据风控大数据风控有什么用呢

风控即风险控制，大数据风控是指通过运用大量多重数据构建模型的方法对风险内进行分析，以给客户端容进行风险预警和风险控制。

传统的风控技术，多由各机构自己的风控团队，以人工的方式进行经验控制（因为每个团队不同，风控质量参差不齐，最关键人工的无限制是数据处理能力弱，数据中的异常分析能力差）；而大数据风控是借助互联网海量数据，对数据进行多维度，智能化，标准化处理，数据处理结果越来越精准。

（举个简单的例子，你去银行贷款，传统的人控，只去看下最近三年的贷款和银行的流水记录，但大数据风控，可以调查你最近10年的记录，再分析你有没骗贷的可能。）

⑦ 相比银行传统风控，大数据风控对比传统风控有优势吗

相比银行传统风控，大数据风控对比传统风控有优势吗？

相对于传统风控，大数据风控在建模原理和方法论上并无本质区别，只不过是通过互联网的红利，采集到更多维的数据变量，通过分析数据的相关性来加强或者替代传统的强因果关系。
建模原理和方法论上并无本质区别
大数据风控即大数据风险控制，是指通过运用大数据构建模型的方法对借款人进行风险控制和风险提示。

相雹谈比传统风控，大数据风控究竟有何优势

以往传统的风控需要N个工作日，而且经常是线下调查+调取央行个人征信记录的方式，耗时耗力。大数据风控基于线上大量的数据资源和强大的数据挖掘及分析能力，与传统风控相比，具有数据覆盖维度更广，处理速度更快的优势。

大数据风控可以取代传统风控系统吗？

可以肯定回答，绝对不会被替代。
现在审核中，大数据只能算作是传统风控的一个参考点或者说是辅助作用。而且数据资源也是在传统风控的审核过的业务基础上采集的。
单纯借助大数据风控，而忽略传统风控系统，显然是不靠谱也是不可能的。
最好是可以以大数据风控为辅助手段，选择具有风险引擎和规则引擎的"双引擎风控"系统，不仅有自主学习能力，POC跑分也远远高于传统的规则单引擎。

大数据风控与传统风控有什么不同？, 信贷大数据风控系统与传统风控系统区别

传统的风控系统比较简单， 一套简单的IT系统结合线上线下征信，征信数据来源局限，原理简单，风险较大。
相对于大数据风控系统来说，由于大数据征信评分原因，IT系统相对完善，数据来源来源征信机构及互联网各种平台相关数据。
大体有四部分功能：1、评分建模，风控部分；
2、IT系统：业务系统、审批系统、征信系统、催收系统、账务系统；
3、决策配置工具，即信dai决策引擎；
4、征信大茄肆搭数据的整合模块。
大数据风控系统优势是大数据驱动，兼容手动、自动审批、决策、dai后管理。
鉴于大数据风控系统大大降低了风险，目前信dai行业，特别是小微金融机构大数据风控应用趋于普遍。神州融首推出了大数据风控平台、融360等也相继推出了自己的风控系统。

阿里巴巴的风控相比较传统银行的风控有何区别？会更有优势吗

您好，专业金融风控平台 “红途风控汇”为您解答：

1. 个人以为，阿里的风控相比传统银行的风控是有差距的。阿里作为一家互联网公司，相关很多法律法规不完善，也就存在很多空子可以钻。而传统银行作为国家调控的主要手段，它的风控显然更成熟也更具安全性。

2. 目前来看，阿里的金融产品还是比较稳健的，因为其收益率并没有超越红线，相比p2p的高收益而言，相对安全。

传统风控手段（经验）会被星桥数据的金融大数据风控替代吗？

应 该 说 是 各 有 千 秋 ， 星 桥 数 据 的 金 融 大 数 据 数 据 信 息 全 面 ， 为 信 贷 类 企 业 跟 个 人颤拿 提 供 黑 名 单 查 询 、 身 份 验 证 、 涵 盖 网 上 消 费 痕 迹 、 银 行 流 水 、 社 保 记 录 、 交 税 记 录 等 查 询 、 各 类 反 欺 诈 规 则 等 各 类 大 数 据 金 融 一 体 化 服 务 ， 可 以 说 是 传 统 征 信 的 一 个 有 力 补 充 。

传统风控手段会被大数据风控替代吗？还是大数据只能用来辅助

应该是不会被取代的，或者说短期内不会被取代。二者处于不同的维度，不发生取代关系
有关风控，可以网络 红途 风控交流学习。

中农信贷的大数据风控与传统风控有什么不同？有人专门了解过吗？

中农信贷是用现代科技与人工结合的办理业务，不同之处在于将现代科技技术运用到业务中去了。

大数据风控靠谱吗？

大数据风控目前应该是前沿技术在金融领域的最成熟应用，相对于智能投顾、区块链等还在初期的金融科技应用，大数据风控目前已经在业界逐步普及，从浅橙科技这样的高科技企业，到交易规模比较大的网贷平台，再到做现金贷、消费金融的创业公司，都在通过大数据风控技术来控制贷款规模扩张中的风险。也就是说大数据风控是非常靠谱的。

⑧ 大数据如何助力银行业金融机构舆情防控

金融企业运用大数据和机器学习算法，对欠款客户进行人群聚类并根据聚类的结果识别骗贷、恶意欠款、恶意透支、盗刷盗用、对交易有疑问拒绝还款、经济状况恶化无力还贷、遗忘还贷等多种欠款类型；从而准确预测客户的还款概率和金额，从而进行催收策略评估，最大限度降低催收成本。
中国建设银行资产总行风险管理部/资产保全部副总经理谭兴民曾详尽分析大数据何以帮助银行提高征信水平和风险管控能力：
首先，一站式征信平台可以进行贷前客户甄别。目前，银行查询客户的情况既费时、费力，又增加银行费用，而利用企业的一站式征信平台，则可以最大限度地节省银行的人力、物力及时间，并确保数据有效、及时、准确。
其次，风险量化平台可以助力贷后风险管控。平台基于企业日常经营数据，结合平台数据模型，采用动态、实时的云端数据抓取技术，对企业的发展进行分析和评测，给出风险量化分数，并第一时间发现企业的生产经营异动，在风险触发前3到6个月预警，使银行等金融机构能够及时采取相应措施，防止和减少损失发生。
同时，利用“企业族谱”查询，对不良贷款进行监控。如一些企业通过关联交易转移利润、制造亏损的假象，为不偿还银行贷款寻找理由；或者通过关联交易制造虚假业绩，为继续获得银行贷款提供依据，这些假象通过关联交易查询，都可以很快发现蛛丝马迹，让企业造假暴露原形，可防止银行上当受骗。
大数据风控相对于传统风控来说，建模方式和原理其实是一样的，其核心是侧重在利用更多维的数据，更多互联网的足迹，更多传统金融没有触及到的数据。比如电商的网页浏览、客户在app的行为轨迹、甚至GPS的位置信息等，这些信息看似和一个客户是否可能违约没有直接关系，但实则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。
在运行逻辑上，大数据风控不强调较强的因果关系，看重统计学上的相关性是大数据风控区别于传统金融风控的典型特征。传统金融机构强调因果，讲究两个变量之间必须存在逻辑上能够讲通因果。
在数据维度这个层级，传统金融风控和大数据风控还有一个显著的区别在于传统金融数据和非传统金融数据的应用。传统的金融数据包括上文中提及的个人社会特征、收入、借贷情况等等。而互金公司的大数据风控，采纳了大量的非传统金融数据。
相对于传统金融机构，互金公司扩大了非传统数据获取的途径，对于新客户群体的风险定价，是一种风险数据的补充。当然，这些数据的金融属性有多强，仍然有待验证。
巨头优势明显，并不代表创业公司的路已被堵死。大公司不可能面面俱到，布局各种场景。在互联网巨头尚未涉及的领域，小步快跑，比巨头更早的抢下赛道，拿到数据，并且优化自己的数据应用能力，成为创业公司杀出重围的一条路径。