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【钱塘号专栏】BAT、网易、京东等是怎么做大数据风控的?

本文作者:蹲在角落数蝈蝈 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BATJ这样的大企业,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。 现在提到互联网金融、Fintech,首先想到的就是大数据风控。随着网易北斗大数据风控平台的上线,业内包括BAT、网易在内的主要国内互联网巨头都开始在大数据和金融衍生应用领域进入了金融科技化阶段,和互联网金融第一阶

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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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【应用】揭秘互联网金融的大数据风控

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。 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个纬度左右的数据,利用评分来识别客户的还款能力和还款意愿。信用相关程度强的数据纬度为十个左右,包含年龄、职业、收入、学历

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互金公司的AI野心,还要经历几重考验?

未来几年小风口可能不断,但大风口只有一个,即人工智能。在互金行业,早已掀起“AI热”,不管有没有数据,有没有场景,几乎所有公司都在宣传自己是应用人工智能的金融科技公司。这里面有虚有实。不过不容否认的是,网络借贷会产生大量数据,也需要大量数据的分析来强化运营,因此网络借贷确实是人工智能非常理想的应用场景,也是目前最成熟的应用领域。 当然,应该看到,发展到现在,金融领域的AI应用还是主要集中在借贷风控环节,在其他方面是否可以有所作为?整个网络借贷要实现全部AI化,还有多少坎需要迈过? 数据不足、经济周期的复

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干货 | 金融大数据风控利用个人信息的边界

以下内容整理自清华大学《数智安全与标准化》课程大作业期末报告同学的汇报内容。 第一部分:大数据风控技术及应用现状 在人民币贷款持续增长,市场环境日趋复杂的情况下,利用大数据进行风控是社会主义市场经济进行金融资源合理配置不可或缺的手段之一。 金融大数据风控指的是金融管理者使用大数据技术,对金融业务的数据进行分析判断业务风险的程度,并有效控制风险带来的影响。 基于大数据的金融风控平台有四个基础模块,包括数据采集与处理模块,数据存储与管理模块,数据挖掘与分析模块以及数据可视化与应用模块。 这些技术在国内业

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信贷风控模型搭建及核心风控模式分类

一、当前风控模式现状 近年来,信用风险管理发展呈现出数据化、模型化、系统化、自动化和智能化的特点。传统的人工专家经验正逐步被模型与算法替代。 因此,科技较为领先的金融服务公司会选择采用模型方式完成对借款人的自动评估与审批。目前,对于信贷审核来说主要基于的风控模式为IPC、信贷工厂、大数据三种,每一种都有自己不同的侧重点。 二、最核心的风控模式分类 1.IPC模式 IPC模式起源于德国邮储银行,该模式重视实地调查和信息验证,主要通过对客户经理调查走访、信息交叉验证等方面。需要对客户经理进行至少2个月以上的专业技术培训,提升客户经理辨别虚假信息能力和编制财务报表的技能,从而防范信用风险。 IPC公司信贷技术的核心,是评估客户偿还贷款的能力。主要包括三个部分:一是考察借款人偿还贷款的能力,二是衡量借款人偿还贷款的意愿,三是银行内部操作风险的控制。每个部分,IPC都进行了针对性的设计。 这种模式主要运用于数据缺失、不具备财务管理环境、银行流水不完整,信用记录空白等的小微企业,其中,信贷员负责整个过程,从接受客户的申请到信用检查、现场信用、风险评估再到匹配贷款、付款催收和逾期付款。对信贷员的专业技能要求较高,信贷员对贷款全流程把关,一定程度上确保了项目的真实性。但又因为是以信贷员为核心,以信贷员的判断为依据,有一定的操作风险与道德风险。 2.信贷工厂模式 信贷工厂模式是新加坡淡马锡控股公司(Temasek Holdings)为解决小微企业信贷流程的弊端,推出了一种改善小微企业信贷流程的“信贷工厂”模式,“信贷工厂”意指银行像工厂标准化制造产品一样对信贷进行批量处理。 具体而言,就是银行对中小企业贷款的设计、申报、审批、发放、风控等业务按照“流水线”作业方式进行批量操作。在信贷工厂模式下,信贷审批发放首先要做到标准化,每个流程都有确定的人员分工,如客户经理、审批人员和贷后监督人员专业化分工。并且为了监控风险采用产业链调查方法,从不同角度对借贷企业进行交叉印证。 信贷工厂模式的特点是效率高,可以进行量化审核。过程之间环环相扣,对每个环节都有专人把控具体的把控。正因为这样,意味着需要消耗大量的人力成本,每个流程都需要对口的人员做支撑。 3.大数据模式 大数据风控模式是指通过对海量的、多样化的、实时的、有价值的数据进行采集、整理、分析和挖掘,并运用大数据技术重新设计征信评价模型算法,多维度刻画信用主体的“画像”,向信息使用者呈现信用主体的违约率和信用状况。 大数据模式是基于互联网的兴起,该模式利用互联网数据的连通性,对触及到的风险的数据进行筛选,大大减少了人工审核的时间成本,同时也保证了数据结果的真实性。 三、P2P公司个人信贷评分卡模型 我们先讨论下如何从实际业务出发,以怎样的开发流程才能建立一个有效、有用、有价值的模型,希望读后能给你一定的启发。

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【钱塘号专栏】揭秘互联网金融的大数据风控

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抛弃爬下来的灰色数据,有门槛的风控怎么做?

大数据文摘作品 作者:魏子敏 金融风控领域的竞争在今年忽然激烈起来。众多初露头角的企业,正在这两个方向展开厮杀--数据获取能力和算法技术。 就在几个月前,前一个赛道开始堵塞。 今年6月,《网络安全法》开始实施。未经授权爬取用户手机或者社保记录,公司法人将依法获刑,最高七年;一批以数据交易为主要业务的公司也正面临调查。 一大波依靠外部数据整合进行风控和反欺诈的企业前景模糊,算法和建模能力在这个领域的重要性渐渐凸显出来,技术起家的一批风控公司开始显露头角。 而失去了灰色数据的金融风控行业,尽管技术上仍旧面临挑

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史上最恐怖爬虫来袭,可爬支付宝、微信、金融放贷信息!

01爬虫凶猛 “同业爬虫?!” 第一次听到这个词,王浩一脸懵逼。 两个月前,王浩的公司转型现金贷,他在市面上四处寻找风控系统和数据源,此时,摩羯科技的商务人员,给他推荐了这个最新的“爬虫产品”。 “对方说,这是一款特别讨巧的产品,用了之后,你基本可以不用其他风控”,当王浩明白其背后的逻辑后,“不得不服”。 如何检验借款人是一个好用户? 最简单的办法,就是看这个用户在其他现金贷平台上的授信额度,“别人放款多少,我就放款多少”。 王浩称,这就相当于别的现金贷平台,帮你做了风控。 同业爬虫是一款专门爬取现金贷数据

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领券