二是通过大数据、云计算等手段，在风险防范、风险管控方面实现了线上化和批量化。 其中，大数据技术解决了消费金融乃至小微金融领域风控的效率瓶颈。 目前，有能力推动大数据风控的主要为国有大行、股份制银行等大型银行，以及部分城商行等。互联网巨头、三大运营商等由于掌握了庞大的个人数据，也开始加入到这一市场中来。 从国内金融机构应用大数据的情况看，主要将大数据应用在客户画像领域，包括风险管控、运营优化、业务创新、优化营销策略等。 “白名单”主动预授信 在消费金融中，银行、互联网金融等机构开始采用风控前置的白名单邀请制，商业银行将主动授信用于实际业务，这是对以往被动授信模式的颠覆。 就国内商业银行而言，将风险评分等技术手段引入信用贷款风控模型，是一些银行信用贷款业务爆发、不良下降的核心原因。
早期传统金融的风控主要利用了信用属性强大的金融数据，一般采用20个维度左右的数据，利用评分来识别客户的还款能力和还款意愿。 结合中国互联网发展，以及目前的征信监管要求，对可用数据及可用风控类数据做一个全面的梳理。 2.风控数据来源 2.1 数据应用逻辑 常见风控流程中，客户准入时提供的资信材料有限，业务机构风控数据体量不足，仅仅根据内部风险数据进行风险评估会非常片面，无法全面的把控某位客户的风险情况，所以通常需要依赖于第三方供应商提供数据作风控支撑 未来百行能不能有效被使用上还有待观察，但风控人员可先了解其相关的资料。百行征信涉及的模块，主要包括以下方面： 报告相关数据：报告时间；查询原因；查询结果等。 4.2 明确需求 建议：回顾第二节数据应用逻辑关于业务类型、风险类型、风控流程、风险画像等的介绍。
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风控的意义 何为风控？字面含义就是对于风险的控制从而使财务不受到损失。对于任何一家金融机构（包括银行，小贷，P2P等）来说，风控的重要性超过流量、体验、品牌这些人们熟悉的指标。 风控做得好与坏直接决定了一家公司的生与死，而且其试错成本是无穷大的，往往一旦发现风控出了问题的时候就已经无法挽回了。截止到2015年底，全国总共3000多家P2P平台里超过三分之一已经倒闭。 国际上传统的风控方法 风控的核心是要准确预测每一笔借款违约概率。显而易见，这需要量化的工具，也就是模型。 ◆◆◆ 4.风控机构在大数据领域的探索 我们所说的"大数据"并非指绝对的样本量的巨大，而是把常规的信贷征信数据以外的信息统一称为"大数据"。 大数据风控的挑战 伴随着机遇同样也有挑战。就像要有美味的菜肴，我们既需要好的材料，也需要好的厨师，当前大数据在风控中运用的挑战主要还是在数据和人才这两方面。
但机器学习在风控中的作用究竟如何，有哪些关键技术，其优势与缺点又有哪些呢？本期硬创公开课，雷锋网邀请百融金服风险总监郑宏洲，来讲讲机器学习与大数据风控的那些事。 嘉宾介绍： 郑宏洲，百融金服风险总监。 国内商业银行模型团队多年管理经验，专注于大数据机器学习、信贷风险策略、模型评分管理等风控领域。从事大数据分析和信贷风险管理近十年，在金融行业的数据分析、平台架构、模型研究和风险策略等方面有深刻的理解。 机器学习几乎在每一个有数据的场景都有应用。它主要是区别于纯粹人工经验去做决策。 雷锋网：目前来说，机器学习在大数据风控中是怎么样的地位？作用多大？ 大数据风控是量化风控的一种新形式，出现主要的条件是，现代社会是一个信息社会，在信息和数据上极大的膨胀，这给我们有更全面衡量个体风险的机会。 区别于传统风控技术，大数据风控是在方法论上做了相应的革新。风险，即不确定性。风险管理实际上就是做量化风险。大数据风控是将贷款主体各个方面的属性维度做全面风险的量化。
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。 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。 风险评估过程中，如果数据纬度不全，高相关数据没有被考虑进来，对风控模型是一个大的风险。信用风险评估模型缺少了重要风险因素的输入，其评估结果的偏离度就会较大，评估结果失效的可能性就很大。 大数据风控可以从数据纬度和分析角度提升传统风控水平，是一个必要的补充，可以让传统风控更加科学严谨，但是不是取代传统风控的模型和数据。 第二种是利用共享贷款数据机制，第三方企业或者大的P2P，防欺诈联盟共享贷款平台的贷款记录。其他贷款平台可以依据申请人在其他平台的贷款记录来决定是否提供贷款，降低欺诈风险。
摘要：在互联网金融行业，不少人可能这样觉得：认为只要数据够“大”，就能有最牛逼的风控体系和行业最低的坏账率。 在互联网金融行业，不少人可能这样觉得：认为只要数据够“大”，就能有最牛逼的风控体系和行业最低的坏账率。这种理解有些过于简单了。 其实，做大数据风控是一个挺细致的事儿，大数据风控，重要的不是数据本身，而是对数据的理解。 大数据风控模型是什么 指标体系 大数据圈流行一句话：数据决定了数据分析的上限，而模型做的是逼近这个上限。 风控模型 大数据风控更多应用与小微互金贷款，因此更多是还款意愿的控制，欺诈风险会比较高，因此构建好的反欺诈模型就非常重要，目前一般分三种： 1.
大数据领域就没有不做数据分析的，大数据风控也不例外。 我的观点是风控和其他互联网业务都是互通的，本文介绍下风控中必做的数据分析，用以说明数据分析是一通百通的。 工欲善其事，必先利其器。 01 业务理解 如果一家金融机构聘请你给他们的风控业务做咨询，你知道怎么办吗？ 别告诉我，你想硬搬风控建模比赛的那套东西。不要掉价。 解决方案一定是针对当前业务和用户客群独家定制的。 转化流和行业一般情况做对比，就可以快速了解你的产品设计有没有大的问题。 不同时期业务的重心可能不同，需要关注的转化也可能不同。 vintage分析把不同期的样本放在了一起，可以用来观察不同期客群风险的变化，然后确定是流量本身的变化，还是宏观形形势的变化，还是风控策略的变化等等。 如大家所见，在风控领域所在的数据分析，应该和其他互联网领域的数分并无本质区别。 因为风控和其他业务一样，本质都是用户生命周期管理。基于相同的底层逻辑，数据分析必然也并无二致。
本篇文章只关注个人信用借款的风控。抵押贷，企业贷不在讨论范围中。 ◆ ◆ ◆ 1. 风控的意义 何为风控？字面含义就是对于风险的控制从而使财务不受到损失。 风控做得好与坏直接决定了一家公司的生与死，而且其试错成本是无穷大的，往往一旦发现风控出了问题的时候就已经无法挽回了。截止到2015年底，全国总共3000多家P2P平台里超过三分之一已经倒闭。 风控机构在大数据领域的探索 我们所说的“大数据”并非指绝对的样本量的巨大，而是把常规的信贷征信数据以外的信息统一称为“大数据”。 大数据风控的挑战 伴随着机遇同样也有挑战。就像要有美味的菜肴，我们既需要好的材料，也需要好的厨师，当前大数据在风控中运用的挑战主要还是在数据和人才这两方面。 2015年4月，基于8年累计的行业内最大最长的信贷历史数据，拍拍贷发布了业内第一个基于大数据建模的风控系统—魔镜。自从上线以来，魔镜在有效地控制风险的同时，也极大地提高了风控效率。 ?
宜人贷数据部数据科学家王婷根据自己在行业的实践经验和专业知识，从三方面来分享互联网金融风控中的数据科学。 ? 背景 有了互联网之后，大家可以在线上进行理财借款。 传统风控都是使用一些基于规则的风控手段。线上随着用户量和数据量越来越大，我们会使用一些数据科学技术进行线上反欺诈中规则的提取或智能欺诈风险发现。 但在国内没有权威的征信机构来提供这些数据，对于互联网金融公司来说，收集这样的数据难度非常大。而且传统评分卡的有效特征挖掘非常困难。 欺诈风险：欺诈风险包含了伪冒申请和欺诈交易。 风控建模中的数据科学 ? 在整个风控中，它是一个标准的机器学习流程。除了样本和数据与普通互联网机器学习不一样之外，其它基本都是一致的。 FinGraph是线上风险控统中关键的一环 ? 总结：数据科学在互联网金融风控中发扬 图挖掘技术可以把风控工作，从局部考量提升到全局考量。
投稿来自卧龙大数据（公众号：DataWoLong） 大数据文摘欢迎各类优质稿件 请联系tougao@bigdatadigest.cn 随着普惠金融业务的深入，以及消费金融业务竞争的白热化，针对信用白户的风控显得尤为重要 如何面向信用白户进行快速有效的信用评级，卧龙大数据根据自己的实践经验，就电商、社交数据在风控上的应用价值与大家进行一些分享。 数据匹配率可以达到50%及以上，具有较大的大数据风控分析潜力。 实名制的普及带来的是号码资源稀缺，最大化价值利用是黑产平台的主要特点，这也给我们基于大数据的反欺诈提供了线索。 三、电商社交数据的风控建模应用 信用评估一直是金融领域的重中之重。 附：公司介绍 卧龙大数据专注于用大数据服务金融行业，利用互联网跨域关联数据为金融行业提供风控、营销相关的“数据、技术和解决方案”。
作者：housecheng 腾讯WXG工程师 |导语 解决金融风控数据监控“开发门槛高”“重复工作多”的痛点，实现PSI计算性能十倍速提升。 背景 在金融业务上，质量和稳定是生命线，我们需要对所有已经上线的风控要素，如策略、模型、标签、特征等构建监控。 在过去，我们部署监控的方式为： 风控要素负责同学在要素上线前，通过spark\sql完成对监控指标的运算并例行化； 将监控指标运算结果出库mysql\tbase，用于指标的展示和告警； 告警系统轮询指标是否异常 ，如多数风控要素都涉及PSI计算，只是告警阈值不一样；指标出库、配置告警等同样是重复相似操作。 小结 针对金融风控要素监控的“开发门槛高”“重复工作多”等问题，本文提出了“统一监控计算与检查工具”这一解决方案，本文详细论述了该方案TaskMaker、 Calculator、 Checker等各个模块的设计实现
的产品投递 1、产品名称 数美全业务流程风控体系 2、所属分类 金融科技 · 风控、反欺诈 3、产品介绍 数美依托强大的AI技术与海量基础数据，为金融机构提供覆盖全业务流程的完整风控解决方案。 信贷风控云也提供了一个可视化的规则引擎，该规则引擎集成数美所有的风控数据，并支持客户自定义的风控数据。客户可以利用这些数据，在web控制台灵活地配置各种风控规则策略。 ? 可信度和所有的风险判断结果都会反馈给客户的风控专家团队。 ? 信贷风控云集成了数美所有的风控数据维度，并且支持客户自定义数据，将自定义数据与数美数据联合使用。 对其进行自动的分析挖掘，补充风控数据维度。 这让金融企业面临着来自市场与黑灰产的双重挑战，并因此催生了对新金融风控的需求。 数美将企业沉淀数据与自身数据库相结合，一站式的帮助企业解决欺诈问题。
大数据风控的市场格局 从整体来看，目前国内大数据风控市场上有两种体系：BAT与互联网金融公司内部的大数据风控体系；第三方大数据风控体系。 第二类是针对互联网金融企业和金融机构提供大数据风控服务的第三方大数据风控平台服务商。 由于互联网金融行业对大数据风控技术的需求爆炸性增长，诞生了一批第三方服务商，他们的大数据风控体系具有明显的“开放性”特征，与企业及各类金融机构“共享”或“共建”大数据风控服务。 企业做大数据风控面临的问题 尽管大数据风控已经得到业界认可，但市场上真正将大数据风控做好的公司却寥寥无几，原因是什么呢？ 曾有专家指出，数据底层的技术是大数据风控的核心基础，如果没有过硬的技术实力，大数据风控也就无从谈起。 其次是数据源问题。一些平台在实施大数据风控过程中，收集的数据源很有限。
大数据能够进行数据变现的商业模式目前就是两个，一个是精准营销，典型的场景是商品推荐和精准广告投放，另外一个是大数据风控，典型的场景是互联网金融的大数据风控。 金融的本质是风险管理，风控是所有金融业务的核心。典型的金融借贷业务例如抵押贷款、消费贷款、P2P、供应链金融、以及票据融资都需要数据风控识别欺诈用户及评估用户信用等级。 其他同信用相关的数据还有区域、产品、理财方式、行业、缴款方式、缴款记录、金额、时间、频率等 互联网金融的大数据风控并不是完全改变传统风控，实际是丰富传统风控的数据纬度。 八、参考借款人社会属性和行为来评估信用 参考过去互联网金融风控的经验发现，拥有伴侣和子女的借款人，其贷款违约率较低；年龄大的人比年龄低的人贷款违约率要高，其中50岁左右的贷款人违约率最高，30岁左右的人违约率最低 总之，互联网金融的大数据风控采用了用户社会行为和社会属性数据，在一定程度上补充了传统风控数据维度不足的缺点，能够更加全面识别出欺诈客户，评价客户的风险水平。
易鑫大数据风控平台综合了机器学习、网络爬虫、指标体系、规则引擎、图数据库、流式计算等核心技术，整合线上线下多维度数据，可支持反欺诈、信用评分、贷前审批、贷中监控、贷后追踪等全方位的金融风控场景。 的产品投递 1、产品名称 易鑫大数据风控平台 2、所属分类 消费金融 金融科技·风控、征信、反欺诈、大数据安全 3、产品介绍 易鑫大数据风控平台综合了机器学习、网络爬虫、指标体系、规则引擎、图数据库、 应用场景1：贷款在线审批 智能风控平台基于大数据进行实时数据收集、数据分析，并进行一系列规则计算、评分建模与智能决策，实现风控前置，帮助客户达到“秒级放贷”。 B 风控手段单一，欺诈专业性强，难以识别 汽车贷款额度大以及政策激励下申请门槛的降低，催生了大量专业欺诈人员，导致欺诈行为识别难度加大。 成立三年多来，易鑫集团发展突飞猛进，目前，已完成智能数据、风控管理、资产管理三大中心的核心布局。2016年，易鑫平台的交易量超过26万台，总交易规模超过270亿元。
本文主要内容 本文详细梳理风控领域的基本概念，并将风控模型的使用场景分为8大板块，逐一解析机器学习在其中的应用。 ? 风控领域的特点 风控领域是新兴的机器学习应用场景之一，其特点非常明显： 负样本占比极少，是均衡学习的算法的主战场之一。有标签样本稀缺，从而使得半监督和无监督算法在风控场景下大放异彩。 ? 风控数据源丰富。围绕着人展开的数据皆可用，而数据多样带来的就是新兴技术的井喷，结构化数据、图像、文本等等多个领域的方法都在风控领域有一定应用。 信用管理与风险 信用贷款的逻辑可以参见这幅漫画 ? 互联网金融风控体系主要由三大部分组成：数据信息、策略体系、人工智能模型。 ? 数据信息：包括用户基本信息、用户行为信息、用户授权信息、外部接入信息。 但在很多真实场景下，数据集往往是不平衡的。也就是说，在数据集中，有一类含有的数据要远远多于其他类的数据。 ? 尤其是在风控场景下，负样本的占比要远远小于正样本的占比。
本文主要内容 本文整理自《智能风控：原理、算法与工程实践》一书。详细梳理风控领域的基本概念，并将风控模型的使用场景分为8大板块，逐一解析机器学习在其中的应用。 image.png 风控领域的特点 风控领域是新兴的机器学习应用场景之一，其特点非常明显： 负样本占比极少，是均衡学习的算法的主战场之一。 风控数据源丰富。围绕着人展开的数据皆可用，而数据多样带来的就是新兴技术的井喷，结构化数据、图像、文本等等多个领域的方法都在风控领域有一定应用。 互联网金融风控体系主要由三大部分组成：数据信息、策略体系、人工智能模型。 image.png 数据信息：包括用户基本信息、用户行为信息、用户授权信息、外部接入信息。 但在很多真实场景下，数据集往往是不平衡的。也就是说，在数据集中，有一类含有的数据要远远多于其他类的数据。 image.png 尤其是在风控场景下，负样本的占比要远远小于正样本的占比。
还有很多和这一术语相近似的术语,如从数据库中发现知识(KDD)、数据分析、数据融合(Data Fusion)以及决策支持等。 数据关联是数据库中存在的一类重要的、可被发现的知识。关联分为简单关联、时序关联和因果关联。关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网。 2 聚类分析 clustering 聚类是把数据按照相似性归纳成若干类别，同一类中的数据彼此相似，不同类中的数据相异。 6 偏差分析 deviation 在偏差中包括很多有用的知识，数据库中的数据存在很多异常情况，发现数据库中数据存在的异常情况是非常重要的。偏差检验的基本方法就是寻找观察结果与参照之间的差别。 2) 理解数据：收集初步的数据，进行各种熟悉数据的活动。包括数据描述，数据探索和数据质量验证等。 3) 准备数据：将最初的原始数据构造成最终适合建模工具处理的数据集。
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