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。
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