为什么要用大数据风控？一文读懂背后的应用逻辑

金融科技的核心就是和大数据技术有效结合，利用大数据的能力，促进金融企业在金融业务的全生命周期中，不断提升效率和服务能力。但是金融科技一结合大数据，也不能当成是万能药，大数据目前还有它的局限性，只能作为金融风控的补充手段，下面就结合大数据产业和具体方案聊一下，大数据在金融风控中的应用。

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为什么要用大数据风控？

不论是银行还是消费金融公司，互联网小贷公司等其他金融机构，金融机构普遍有风控需求，底层业务逻辑几乎完全相同，只是面对客群，金融产品、风险偏好存在差异。

银行等传统机构本质上是风险经营。一方面，监管层对金融机构的风控能力提出很高要求， 另一方面，风控直接会影响金融机构的利润水平。

因此，大数据风控直接解决金融机构的核心需求，价值度最大。大数据风控能够能够在用户画像，反欺诈，信用评级等方面大大提高金融机构的效率和风控能力，是金融企业发展过程中必须结合的一项科技手段。

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常用的大数据行业数据

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大数据产业特点介绍

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产业数据资产化

在大数据时代，数据渗透到每个行业，逐渐成为企业资产，也成为大数据产业创新的核心驱动力。自身生产数据的互联网企业具有得天独厚的优势，其可以利用其丰厚的数据资产，挖掘数据的潜在价值，洞察用户的信息行为，推动产业利用数据实现精准和个性化的生产、营销和获利模式。

02

产业技术的高创新性

创新是大数据产业发展的基石。世界上每天都在生成海量数据，如何有效地获取数据、存储数据、整合数据和服务用户，需要大数据产业技术不断革新。具体来讲，包括对大数据的去冗降噪技术、高效率低成本的大数据存储与有效融合技术、非结构化和半结构化数据的高效处理、适合不同行业的大数据挖掘分析工具和开发环境、大幅度降低数据处理、存储和通信能耗等技术的不断优化和创新，为用户提供高效、高质量、个性化的服务。

03

产业决策智能化

大数据产业在推动企业决策智能化发展中起到领头羊的作用。首先是产业自身决策智能化的发展，其次是为行业决策智能化提供数据、技术与管理平台。赛迪的研究报告显示：过去，企业对数据的关注只是存储和传输，而企业利用的数据不足其获得数据的５％，在数据量每年约６０％增长的情况下，企业平均只获取其中２５％～３０％的数据，作为企业战略的数据还远未得到挖掘。随着大数据产业的发展，分布式计算的大数据推动生产组织向去中心、扁平化、自组织、自协调方向演化，促进劳动与资本一体化，并且在决策过程中极大地克服人类的有限理性，推动决策朝着智能化、科学化的方向发展。

04

产业服务个性化

Monetate公司的调查报告显示，与未利用数据分析的企业相比，投入并分析数据的企业增长率为４９％，而通过可量化的个性化实现在线销售额的增长率为１９％。因而，基于数据的分析成为大数据产业提供个性化服务的重要工具。这些产业通过数据挖掘用户的兴趣和偏好，针对个体需求开展个性化定制与云推荐业务，提升产品服务质量，满足用户更高级别的需求，以获得更高的经济收益。

肆

大数据风控的覆盖流程

大数据覆盖信贷领域各个流程，重点是获客、身份验证和授信环节，贷中后环节。

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大数据风控的价值点分析

1.数据

大数据风控中什么是最重要的？

答案是：数据。

数据的大数据风控中的核心中的核心，没有什么比数据直接告诉金融机构某个目标客户是黑名单客户，逾期严重客户更简单和高效的事情了。

数据最好能有海量数据，覆盖足够多的用户；用户数据价值密度高、噪音少，数据清洗容易；用户数据维度多，能够形成丰富的用户画像；自身业务场景能够获取有价值数据 。

2.技术

对于有些金融机构来讲，如果风控标准很严格，其实排查不能准入的客户其实是不难的，但是对于大部分金融机构来讲，风控和业务是互斥的，为了提高业务量，就必须降低准入标准，但是又要防范风险，这就需要借助技术手段，通过反欺诈建模和信用建模方式，对一下白户进行评估，以及评估客户信用水平，以决定是否准入。

技术要求有强大的底层技术架构能力，良好的企业级产品输出能力和大数据清洗和建模能力，未来还需要结合Al等技术，形成智能的风控和反欺诈平台。

3.场景

理财，保险，汽车金融，现金贷等金融服务大数据应用产业，对应的场景不同，对建模的要求也不同，建模能力要求对客户的业务场景非常理解，模型才能适合行业特征。需要经验丰富的建模团队和行业专家队伍；服务过行业标杆客户，了解客户的业务场景；深度理解业务需求。

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大数据风控在信贷中的应用

以中诚信征信系统为例，介绍大数据风控在信贷过程中的流程：

当前的信贷审批流程中，对于资质好，信用好的客户，只要通过“客户信息交叉验证、负面信息扫描，欺诈风险识别”，并在大数据信用评估中分值较高，那么系统自动审批通过；反之，系统会自动拒绝或者申请人工复核。

大数据还处于发展初期，目前比较大的问题还是数据量不够大，不够全，以及如何协调数据开放和公民隐私之间的矛盾，未来还需要结合人工智能和区块链、物联网等技术，实现数据的不可篡改，数据收集及时等能力，从而更好为金融服务。返回搜狐，查看更多

（编辑：威海站长网）

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