贝贝大数据风控

Ⅰ 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。

(1)贝贝大数据风控扩展阅读：

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

Ⅱ 国内大数据风控方面做的比较好的企业有哪些

国内做企业大数据风控的公司：
布尔数据：政府投资平台，企业风控模型服务供应商。。用前沿的大数据+人工智能技术，深度挖掘数据价值，为金融机构和政府监管部门提供大数据智能风险管理解决方案。

锐思数据：从事金融数据库和相关投资研究软件研发。RESSET企业大数据平台是一个为科研、教育、生产的协同与集成化提供专业服务的企业数据整合检索平台。

探码科技：大数据资产化运营服务商。已采集3000万+企业数据，平台提供全国企业工商信息、企业风险信息、经营状况信息、知识产权和投融资信息，提供企业数据画像与企业成长性、投资价值、信用评价报告。打造服务政府部门的企业评价决策支撑平台；帮助机构及园区大幅提升信息管理水平；服务园区机构的企业指数排名及企业数据洞察平台。

苏州朗动网络：专注企业信用大数据。拥有大数据挖掘，数据建模，行业标准定义和可视化分析技术，拥有企业信用信息查询APP、企查查、云聚数据三大产品。

思普企业：政府投融资平台企业大数据服务供应商。为政府投融资平台企业提供实体化转型咨询、数字化管理、资产在线经营服务；为国资监管部门提供国资监管大数据平台服务；为实体企业提供企业管理数字化服务。

合合信息：智能企业信息大数据服务。实时企业征信数据，支持存量、新增企业信息查询，全维度企业动态信息监控，通过特征选取或关键词搜索目标企业，应用于背景调查、风险管理、供应商管理、企业级客户获取。

誉存科技：企业级金融大数据服务商。用前沿的大数据+人工智能技术，深度挖掘数据价值，为金融机构和政府监管部门提供大数据智能风险管理解决方案。

Ⅲ 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，相对于智能投内顾、区块链等容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。

Ⅳ 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。

Ⅳ 大数据风控多数只是摆设

大数据风控多数只是摆设
互联网时代效率为王，传统风控占用大量资源，终被舍弃。不知何时，大数据技术兴起。大量数据多维度、智能、批量处理和标准化的执行，另其在金融风控里占有了一席之地。金融机构间的竞争将大数据风控推的越来越高……数千维度现如今，需要风控的金融机构或多或少都会涉及大数据风控。有观点认为，不少金融机构用大数据概念拔高高度，而实际的技术还不成熟。事实上，金融机构大数据风控做的质量可以从维度的数量上看。学历、手机号、性别、居住地等都是一个维度。也曾有金融机构表示自家风控模型中有2000多个维度。刘玥是一家做大数据风控多年金融机构的首席数据官，曾在谷歌任职多年，有丰富的数据分析经验。“现在，做大数据风控的金融机构，维度数量对外说普遍是1000多，实际上用到的可能不到百分之十。”刘玥直言。据了解，金融机构接入的大数据金融机构越多维度就越多，虽然维度大部分是重复的，但金融机构为了提高档次，一般不会剔除。刘玥称，1000多个维度算是少的，即使上万个维度也不是不可能。最近，刘玥领导的建模团队在规模相当的一家金融机构挖来了一名建模人员，扩充至20人。据这名建模人员透露，上家金融机构建模人员只有两名，自己走了只剩下一名了。事实上，维度再多，模型不丰富，在专业骗贷小分队面前也是虚有……骗贷思维“专业的骗贷团队会向金融机构申请贷款，观察申请结果，然后对的这家金融机构的风控模型进行分析。”刘玥表示，如果以大专学历申请失败，而以本科学历申请成功，这条维度就被分析出来了。有相关业内人士透露，此前出现的大规模骗贷就这在维度泄露或维度被分析出来的情况下出现的。风控模型越简单，维度越少，风险就越大。据此前一本财经报道，骗贷者获取一套虚假资料，只需2000元，却可骗贷20多万。钱一到手，人就消失，成为永久“坏账”。在刘玥看来，金融机构的大数据风控共可以分为四个层次。一、直接购买简单的风控模型，简单直接，具有初级风险的判断。二、自主开发，较为简单，有5-10个维度。三、自主开发，模型复杂，且同时有多个模型，一条信息同时通过几个模型或是经过一个后再经过另一个模型。四、除了第三种模型以外应有的模型以外，增加机器学习算法，用于反欺诈行为。“纯粹依靠大数据风控放贷的只有现金贷产品。”有业内人士表示，这也是现金贷利息高的原因。为时尚早在目前看来，我国数据市场规模巨大，消费需求旺盛，越来越多的数据被记录和整理，用户行为信息日益完善，大数据必定会成为这个时代的关键技术。然而，准确的预测分析虽然能帮助金融机构降低因欺诈、信用违约导致的坏账风险，有效的控制成本，但是目前大数据技术的发展尚属初级阶段，技术尚不成熟。尤其是运用到以风控为核心的金融领域还为时尚早。“我国信用体系不健全，金融机构依托线上风控，并不能实现最佳效果。”厚本金融副总裁欧阳君直言，“线下风控这一模式，在我国仍然会存在并将持续很长一段时间。但是金融机构依然要学习国外先进技术，提高决策效率，做好线上风控。”此前，有多家金融机构曾表示，确实在做大数据风控，但实际应用微乎其微。其中，有金融机构透露，大数据风控只是用户借款的一个门槛，用户通过了大数据的审核后还会进行人工审核。欧阳君称，虽然风险的规避不是百分之百，但是通过大数据概率去做风控，会让金融机构的整体方向好转。

Ⅵ “大数据”做P2P 风控靠谱吗

“大数据”做P2P 风控靠谱吗

P2P平台傍上“大数据”听着美美的，然而事实上绝大多数的P2P平台并没有大数据资源和分析能力，所谓的风控很可能是天方夜谭。而相对来说，线上、线下相结合的风控模式安全性更高一些。

“大数据”有多火，谁都知道，无论是传统金融机构，还是电商、P2P，都有意无意地将业务与大数据挂钩起来。然而，“大数据”并不是万能的，至少从目前的情况看，如果只是单一地拿“大数据”说话，不见得是件靠谱的事情。

大数据未必能说明征信

“借助大数据技术，我们平台建立了全生命风控体系，有效解决了征信问题。”这是不少P2P网站的宣传口径，进一步说，大数据是将过去的数据收集统计，通过数据分析，找出以往风险的着落点和发生难易大小概率，为未来的风险预测和控制提供参考。

然而，真正要实现大数据的这种作用，必须具备两项条件，一是数据够多，也就是样本量要充足；二是数据要有用，无效数据无意义。

我们知道，P2P业务是基于征信背景的借贷业务，试想一下，当我们在评核一位借款人是否符合借款条件时，都需要考虑哪些依据？比较直接的应该包括这位借款人以往的借款记录(反映还款意愿与能力)、收入是否稳定(反映还款能力)、是否有其他方面的担保，比如房产的抵押、他人担保等等，而这些情况从目前来看，要通过大数据采集、分析尚有难度。除了央行征信报告以及一些平台推出的借款人“黑名单”外，有价值的信息参考还很少。而且很多平台虽然有大量的个人社交数据，但缺乏金融数据、交易数据，这都无法有效建立起自成一体的风控模式。

“前海微众银行的业务开展举步维艰就是最好的证明，他们有着非常丰富的社交数据，但要做贷款业务，这些数据的价值就很有限了。这也是为什么需要在微信中接入红包、转账、信用卡还款、生活缴费等功能，为的正是获取客户的金融数据。”某P2P行业资深人士表示，从目前市场情况看，除了电商具有大数据资源外，其他P2P平台很难拥有大数据。“毕竟，同行之间也有着竞争关系，要做到数据共享、资源共享是很难的。”

此外，也有专家提出，经济形势的不可预测性也是大数据风控难以落实的关键。一旦经济形势下行压力过大，金融机构也无招架之力，风险控制系统在风险面前毫无意义。

因此，如果P2P平台只是一味地炫耀自己的大数据技术，那么背后的风控能力究竟有多高就需要打上问号了。现阶段，大数据可以是辅助的参考，但尚无法真正解决风控难题。

线上+线下模式安全性更高

相对来说，如果P2P平台的风控措施是线上与线下相结合的方式，安全性会更高一些。直向投资总经理郑希军认为，在当前信用体系建设尚不完善的阶段，抵押是规避风险的有效措施。直向始终坚持房产抵押借款，按照房产股指的一定成数获取贷款，即便出现坏账，通过房产拍卖能够第一时间向投资者兑付本息，相比信用担保方式更有保障。

而像生财金融这样的国资背景平台，资源来源是与线下渠道合作的。比如保必贷的资产都是与担保公司合作、车必贷和汽车4S店、二手车商合作。这些渠道不仅负有线下手机借款人资料和审核的责任，而且还有担保的作用，会有一定的保证金对借款人进行担保，从而保障投资者利益。

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Ⅶ BAT抢滩大数据风控，为何瞄向了银行业

完成了对C端市场的瓜分之后，BAT等互联网巨头们还是瞄向了B端市场。
在2016年及之前，BAT、网易、京东等互联网巨头们已经在云计算、人工智能等领域推出了诸多针对企业级市场的服务，从如今的趋势来看，被畅谈许久的大数据或将是BAT们争夺的又一块价值洼地。
日前，网络云传出消息为民生银行提供信贷企业的风险管理和预警的云服务。在寻找大数据布局切口的问题上，风控和银行成为BAT们的共同选择。
风控是银行业的七寸，也是大数据的练武场
顾名思义，风控即风险控制，通过建模的方法对借款人进行风险控制和风险提示，消灭或减少风险事件发生的各种可能性，或减少风险事件发生时造成的损失。
现在的商业银行在本质上属于经营风险的特殊企业，通过承担风险，转化风险，并将风险植入金融产品和服务中再加工风险。在国内外商业银行的发展史中，因风险管理不当、资产质量低下而导致倒闭、被政府接管的不乏其例。如何有效的管理风险、规避风险成为商业银行生存与发展的灵魂。
银监会在去年7月份发布的《中国银行业信息科技“十三五”发展规划监管指导意见》成为大数据风控加速落地的催化剂，比如说在服务和应用层面强调基于大数据的营销、风控应用的推广。
动作敏锐的互联网金融早早完成了大数据风控的布局，看起来有些传统的银行业在节奏上似乎有些迟缓。
对于线上的纯数据和信用类贷款平台而言，引入大数据风控产品并没有太多门槛。对于商业银行却不然，尤其是中小银行，对大数据风控技术的应用尚不成熟，其风控模式更多关注的是静态的风险预判，这和中小银行科技水平和风控能力相对较低、数据信息的数量和质量存在缺陷等不无关系。
一般来说，大数据风控有着三个核心要素，即风控模型、场景和资金。商业银行仍然拥有着低成本资金优势，在线下场景也有着长期客户积累，大数据和海量风控因子恰恰是很多商业银行所欠缺的。
反观BAT等互联网巨头，在海量数据、金融云、用户画像、信用体系等方面有着先天的优势，特别是在银行逐渐实现业务电子化、金融监管收紧的情况下，BAT与商业银行在大数据风控方面的合作似乎是水到渠成的。
背靠大数据金库的BAT，如何开局？
BAT在大数据风控方面有着相似的逻辑，依靠自身积累的大数据体系，利用技术打造风控能力，再将这种能力开放给银行等金融客户。
以网络云和民生银行合作的风险预警项目为例，依靠网络云的大数据收集、分析和计算建模能力，为民生银行提供海量非结构化数据的加工处理，和目标企业进行关联，并借助风险识别模型判断产生风险信号，再通过网络云bos服务和API对接银行内部业务，以实现对授信企业的风险监测。其中涉及了网络云在大数据方面的三层应用：
数据挖掘：作为国内最大的搜索引擎，网络拥有大量的公共数据和需求数据，且在样本数据的复杂性、广度、多样性等方面占据优势。尤其在金融领域的数据涵盖了支付、贷款、理财、保险、证券、银行、征信、基金、众筹等各个领域。而银行不良贷款率的增加和信息的不对称有很大的关系，网络在数据层面较于银行自身的积累有着不可比拟的优势。举个例子来说，通过网络的大数据可以对银行的借贷用户进行全方位的追踪，包括搜索习惯、交易信息、个人信用、地理位置等等，将风险控制到最低。
数据处理：网络云推出了“天算”平台，基于网络的大数据和人工智能技术，为企业提供从数据收集、存储、处理分析到应用场景的一站式服务。比如针对金融风控行业的特点,“天算”制定了相应的解决方案,通过网络搜索、地图、社交、交易、政府等各类数据的收集,以人工智能技术、深度学习技术、大数据能力为支撑,实现了对各类金融客户深度场景的定制,如购车贷款、企业贷款、教育贷款、家装贷款等,为金融机构提供安全高效的风控服务。此外网络云BOS提供的云存储服务，实现了银行内部数据和外部大数据的打通。
风控模型：相比于市场上很多纸上谈兵的风控模型，网络的优势在于搭建了已经应用于实战的风控模型，具体体现在网络金融的主动预警捕捉高危行为。网络金融打通了“人+手机+设备+IP”等关联纬度，基于全网行为进行监测，捕捉高危行为特征，在贷前准入方面就开始排查风险，进行反欺诈识别，生产黑名单，对借款人的行为进行预测。并在贷款后对借款人贷后行为进行跟踪和监测，只要触发预警规则，也会激发提醒。由此可以看出，为网络金融提供技术能力和风控能力的网络云，在风控模型上的能力不可小觑。
与此同时，阿里和腾讯也打起了大数据风控的主意，典型的就是蚂蚁金服、微众银行等也在试图对外进行技术开放。但网络的做法给行业带来了新的启示，以云服务的姿态进行大数据能力的输出，和第三方平台纯粹的大数据风控体系相比，云计算、人工智能、大数据结合的服务模式无疑更具备优势。
从大数据农民到大数据商人
觊觎银行业的不只有BAT，还有形形色色的创业者，毕竟百万亿规模的银行业是一个不可多得的蛋糕。不过，民生银行作为股份制银行将云服务应用到贷后管理和信贷决策领域，却给行业带来了更多值得解读的信号。从云服务的角度来讲，金融云在安全层面又一次刷新了历史，但从大数据的角度来看，BAT正从自给自足的“农民”转型成为大数据“商人”。
其实从2014年开始，BAT就开始加速大数据的应用，比如腾讯的社交大数据、阿里的电商大数据以及网络的搜索数据。不过这个阶段，BAT扮演更多的是大数据“农民”的角色，阿里应用大数据进行用户画像主要在电商层面，网络用大数据来改善广告和营销效果，腾讯用大数据来改善运营等等。云服务的大规模应用为大数据的开放提供了良好的“媒介”，BAT也开始进行角色转变。
但在当前的大数据格局中，除了政府所掌握的数据，BAT等互联网巨头成为大数据资源的垄断者之一。可即便如此，数据孤岛仍是围困BAT在大数据方面想象力的重要原因，正如阿里对于社交数据的缺失，腾讯在生活场景数据方面的不足。同样的困局还存在于银行业，目前央行个人征信记录覆盖率仅为35%，这一数字在某种程度上甚至不及BAT所搭建的信用体系和风控模型，尤其体现在数据的维度上。从这个角度或许也能够解释，为何BAT把大数据风控的潜在客户指向了银行业。
大数据应用的云服务化或是结束数据割裂最行之有效的方式，比如说网络云和民生银行的合作方式在服务的标准化和可复制方面并没有太大的门槛，这就意味着未来将适用于更多的企业，而作为云服务的供应方也将从更多维度获取到数据。
数据显示，目前国内大数据的市场份额已经达到了1000亿人民币，预测到2025年中国的大数据产业会是一万亿元的规模，有着近十倍的增长。数据的流通势必将以指数级的形式加速大数据产业的发展，但在诱人的前景背后也面临着标准化、规范化、安全性、公平性等一系列亟待解决的问题。
结语
30多年前，世界著名未来学家阿尔文·托夫勒就在《第三次浪潮》一书中预言，大数据极有可能是继农业革命和工业革命后的“第三次浪潮”。或许其中的过程有些曲折，从银行业和大数据风控身上，我们看到了未来的希望。
Alter，互联网观察者，长期致力于对智能硬件、云计算、VR等行业的观察研究。

Ⅷ 大数据被风控了怎么办

大数据被风控了首先要了解造成风控的原因，比如信贷业务逾期造成的大数据风控时要及时的还款，在结清所有欠款后等待一段时间就可以自行解除风控，这时用户申请各种贷款都不会受到影响。

在平时不论在网上借款还是通过银行借款，在办理借款后一定要按时还款，不要出现逾期还款的情况，而且为了防止逾期情况的出现，用户最好在借款前衡量自己的收入，在收入比较多时才能借款，收入不多时要谨慎借款。

现在越来越多的人在网上借款，这时借款一定要选择正规的平台，比如借呗、网商贷、京东金条、360借条等，在借款时不同的平台需要的条件是不一样的。还有就是在借款时借款利率也有差别。

其实，在正规渠道借款后逾期还款对个人征信也会产生影响，如果个人征信变不良，那么后续申请贷款会被银行拒绝。而且逾期归还后逾期记录还会在征信中保存5年，5年以后才会自动消失。如果一直不还，逾期记录会一直在征信报告中。