软文写作如何与时事热点相结合技术金融相结合的五大层级

据热云数据报道，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、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。 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。互联网风控中，首先还是利用信用属性强的金融数据，判断借款人的还款能力和还款意愿，然后在利用信用属性较弱的行为数据进行补充，一般是利用数据的关联分析来判断借款人的信用情况，借助数据模型来揭示某些行为特征和信用风险之间的关系。 常用的互联网金融大数据风控方式有以下几种： 一、 验证借款人身份，验证借款人身份的五因素认证是姓名、手机号、身份证号、银行卡号、家庭地址。 二、 分析提交的信息来识别欺诈，如果是欺诈用户，其填写的信息往往会出现一些规律，企业可根据异常填写记录来识别欺诈。 三、 分析客户线上申请行为来识别欺诈，用户申请的时间也很关键，一般晚上11点以后申请贷款的申请人，欺诈比例和违约比例较高。 四、 利用黑名单和灰名单识别风险，黑名单和灰名单是很好的风控方式，但是各个征信公司所拥有的名单仅仅是市场总量的一部分，很多互联网金融公司不得不接入多个风控公司，来获得更多的黑名单来提高查得率。 五、 利用移动设备数据识别欺诈，欺诈用户还有可能不停更换 SIM 卡和手机，利用 SIM 卡和手机绑定时间和频次可以识别出部分欺诈用户。 六、 利用消费记录来进行评分，大数据风控除了可以识别出坏人，还可以评估贷款人的还款能力。 七、 参考社会关系来评估信用情况，物以类聚，人与群分。一般情况下，信用好的人，他的朋友信用也很好。信用不好的人，他的朋友的信用分也很低。 八、 参考借款人社会属性和行为来评估信用。 九、 利用司法信息评估风险。 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。互联网金融企业通过分析申请人的社会行为数据来控制信用风险，将资金借给合格贷款人，保证资金的安全。