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传统金融机构该如何看待大数据风控2017-09-07

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近年来,随着国内互联网金融发展,大数据风控已成为当前金融行业的热门话题。上期报道亿美大数据服务助银行化解风控难题的文章讲到,很多金融机构已经开始应用大数据手段进行风险控制,尤其是互金企业及消费金融平台对大数据风控相对更为依赖,但是对于银行等传统金融机构而言,他们的风控人员该如何用好大数据风控呢?

首先还要再明确一下,什么是大数据风控。据百科资料,大数据风控即大数据风险控制,是指通过运用大数据构建模型的方法对借款人进行风险控制和风险提示。具体而言,是通过采集并分析大量数据,找出欺诈者留下的蛛丝马迹,从而预防其欺诈行为发生的风控模式。

传统的风控技术,多由各机构自己的风控团队,以人工的方式进行经验控制。但随着互联网技术不断发展,整个社会大力提速,传统的风控方式已逐渐不能支撑机构的业务扩展;而大数据对多维度、大量数据的智能处理,批量标准化的执行流程,更能贴合信息发展时代风控业务的发展要求。除此之外,与传统风控方式相比,大数据风控的确节省了人员成本的投入。如在验证用户跟银行做交易、填贷款位置信息的时候,会判定这个位置是不是和其工作和居住地址相符,传统的验证方式是查房产证,以及到他居住地实地查看。而现在只要查看手机的运行轨迹就可以,大大减少了风控人员的工作量及审核时间。这也使得现今在部分金融机构中快速授信、快速放款成为了可能。

那么,金融机构在运用大数据进行风控时该如何操作?企业需建立自身的云数据系统、风险评估模型、信用衡量体系、风险定价模型等核心产品,对自身体系内以及体系外用户的海量数据进行搜集分析,直接将数据模型应用到信贷业务中,实现完全以数据驱动产品及业务,实现企业风控的流程化、自动化。具体而言,主要需要四部分流程:数据收集、行为建模、构建画像和风险定价。

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