互联网金融二三事，大数据风控更靠谱！

　　大数据风控制是网络金融乃至传统金融风控制的必然趋势。它的发展将给金融领域带来巨大的利益。

　　关于大数据——在一定时间内无法用传统软件工具捕获、管理和处理的数据集合。它是一种信息资产，需要新的处理模式具有更强的决策权、洞察力和流程优化能力，以适应质量、高增长率和多样性。

　　绝大多数微型金融企业，特别是小盘贷款公司，基本上都是通过手工手段管理数据(excel表格，纸质报告)。为了进行有效的分析(或最简单的统计分析)，通常不可能总结和使用基本数据。与原有的借款企业或借款人人工风控相比，大数据风控在降低成本、提高效率、优化客户服务等方面具有较好的作用。

　　二是大数据风控制能解决哪些问题?

　　1.有效提高审计效率和成效

　　在传统的风控审计过程中，申请人的信息调查是最耗时、最费力、最难控制的。根据传统经验，审查也会造成审计结果的偏差和无效。采用大数据风控制技术的手段分析，通过多维信息分析、过滤、交叉验证、总结，可以形成完整的数据形象，协助审核决策，提高审计的效率和效益。

　　2.防范欺诈风险

　　恶意欺诈用户一般不使用真实身份借款，身份身份识别是欺诈的核心。如果身份证、银行卡、姓名、手机四个要素正确，欺诈的概率约为其他组别的1/3。通过大型数据存储用户和各种ID的数据库，在用户借款时进行身份匹配，可以及时识别潜在的欺诈嫌疑用户。这些数据库包括：真实姓名的ID、ID、手机号码、地址、银行卡号码等准真实姓名ID、qq号码、微博号码、设备指纹(pc或手机硬件设备号)及其他匿名ID。

　　3.防范信贷风险

　　主要指偿还能力(经济实力)和偿还意愿(道德风险)。大多数用户在应用阶段并无恶意，这是对借款人信用风险判断的检验，行为数据挖掘是信用风险防范的核心。为了预测借款人的信用风险，更有必要依靠对大量用户行为数据(强变量和弱变量)的分析，从中找出可以重复使用多次的规律。数据显示，客户已采取商业立场或超过一年四个航班有较低的违约率;较低的违约率，在当地生活中花费更多;超过9年使用相同手机号码的用户的违约率仅为6英寸左右;而三线城市则有更多的人在玩高违约率的游戏。

　　4.贷款管理和收集不良

　　在贷款管理方面，通过及时监测借款人信贷的变化，增加共同债务，流动的水的流动，不正常的接触状态和其他数据，采用完全自动的风险识别程序，及早识别风险,提高手工加工效率.消费金融不良资产的产生主要是由于缺乏对Gaohe的道德能力。据统计，70%-80%的不良资产是债务人失去联系造成的。大型数据网络可以重新与债务人建立联系，并通过匿名身份证明和与家人和朋友的联系收回债务，从而降低总的不良率。

　　三、建立大型数据风控制模型

　　利用大数据进行风控时，需要建立自己的云数据系统、风险评估模型、信用计量系统、风险定价模型等核心产品，并对本系统内外的海量数据进行收集和分析。数据模型直接应用于信用业务，产品和业务完全由数据驱动，实现了企业风控的过程和自动化。

　　从大数据技术的角度来看，任何用于信用风险评估的大数据方法都必须始终坚持所开发的模型的三大特征“清晰、准确、稳定”。目前，在大数据中使用机器学习技术开发的模型有些比较清晰，有些比较不清晰。

　　但一般来说，对于大数据和大数据技术，目前在风险控制上，可以开放使用某些规则，但对于信用领域，数据来源应适度保守。这主要是由于对评分开发模型的清晰度要求较高。但尽管如此，在数据处理方面仍有不同的尝试和探索，因为大数据技术的发展可以用来利用信息，将传统信息和各种信息映射到现实生活中的互联网上，大大简化为一种可供借贷机构高效、方便使用的分数。

大数据风控制的发展将给金融领域带来巨大的利益。利用大数据进行风控已成为美国和其他发达国家互联网金融公司的标准配置。在中国，大数据风控制还有很长的路要走。各方有必要共同努力，有效消除大数据风控制的障碍。