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【金融数据】消费金融:大数据风控那点事?

大数据风控同传统风控在本质上没有区别,主要区别在于风控模型数据输入的纬度和数据关联性分析。据统计,目前银行传统的风控模型对市场上70%的客户是有效的,但是对另外30%的用户,其风控模型有效性将大打折扣。 大数据风控作为传统风控方式补充,主要利用行为数据来实施风险控制,用户行为数据可以作为另外的30%客户风控的有效补充。大数据风险控制的作用就是从原来被拒绝的贷款用户中找到合格用户,识别出已经通过审核的高风险客户和欺诈客户。 一、银行信用风险控制的原理 金融行业中,银行是对信用风险依赖最强的一个主体,银行本质

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快播前车之鉴与主动政策风险规避

笔者从事网络安全风险评估与安全评审工作(项目管理过程中的安全审核)多年,经常遇到的一个问题就是:当我发现待上线的产品或业务,可能面临重大的风险的时候,从公司已经签发的安全策略、标准与规范等诸多文件中,找不到对应的条款来强制业务改进,最后给审核意见的时候,就只能说:可能存在XXX风险,建议在产品上做YYY改进(注意关键用词是“建议”,而不是“务必”)。此外,有时这些风险,是来自政策或潜在的法律风险,而法务部一般不会参与项目管理过程中的审核,要么是安全团队传达(一些显而易见的风险),要么是在流程之外请产品团队咨询法务的意见。

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