对于大数据风控模型,这几点很重要

在互联网金融行业,现在人们越来越重视大数据风控,主要原因是大数据风控能有效的控制坏账率,从而让企业盈利。

在大数据风控企业中流传着这样一句话,数据决定了数据分析的上线,而大数据模型就是无限接近这个上线,因此大数据模型中构建一个完善的指标体系是一件极其重要的事情。

从分类上看,大数据风控的模型主要有下面这几类指标:

用户申请信息:类似于性别、年龄、工作地址、主要联系人等等

用户使用过程中的信息:类似于IP定位、用户的资料修改的频率

用户第三方数据:类似于电商交易信息、社交网络平台等等数据类型

在了解这些指标之后,我们主要来说一下大数据风控模型的基本流程,数据收集、数据建模、构建数据画像和风险定价。

数据收集主要就是收集上述我们所说的这些指标,通过这些指标,我们就可以进行建模,常用的模型有:

聚类:主要是把相似的文本聚起来,进行统一的处理

分类:根据已经识别到的风险行为或者无风险的行为,去预测正在发生的事情。

离群点检测:主要是查看IP地址,如IP登录中存在着大量失败,这种行为可能是暴力破解,但是如果全部成功,也有可能是机器导致的

建立大数据风控模型之后,就需要构建用户的画像,用户画像最底层的是机器学习,因此需要对用户的数据打标签,好的特征标签能够让用户画像变得丰富,也能帮助提升机器学习算法的效果。

最后我们要做的就是风险定价,现在的互联网金融平台,大多采用多维度定价模式和定制化风险定价系统。

虽然目前来看使用多维度风险定价系统定价的平台还是大多数,但是随着更加智能化的发展,不同人的风控模型不同,定制化的风险定价系统会成为趋势。

相较于传统的风控,大数据风险对片段式和零散的数据具有很好的整合能力,这一点让大数据特别适用于征信行业,因为它可以搜集更对的数据维度,实现征信信息的有效补充。

当前互联网金融平台最关注的是信用风险和诈欺风险,大数据风险模型就能很好的帮助企业去辨别信用和诈欺风险,帮助企业减少损失。

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