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大数据风控对银行信贷审核能做些什么2017-10-30

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数据风控


首先,简单介绍一下银行的风险管理体系。银行风险管理体系建设的根本目的在于保持资产质量稳定,风险抵补能力始终控制在合理水平,进而保证银行充分应对各类风险威胁。

那么,银行又要应对那些风险呢?

1、包括市场风险;

2、信用风险;

3、操作风险

这便是普遍认可的银行业三大风险,为实现这一目标,银行需满足监管机构制定的一系列监管要求。其中信用风险尤为重要,是指借款人或交易对方因种种原因,不愿或无力履行合同条件而构成违约,致使银行遭受损失的可能性。结合目前大数据风控的主要热点,如反欺诈,属于操作风险范畴,而基于大数据的信用评分模型,则属于信用风险范畴。


银行风控 


随着互联网金融的强势发展,在未来,对于行业来讲,大数据风控至关重要,这也会成为企业实力强弱的重要指标之一。未来大数据金融将成为传统金融产业发展的基础,成为当前互联网金融行业转型发展的重要指标之一。

但是,由于征信体系缺陷日益暴露,其覆盖面狭窄,维度有限的弊端使相关金融机构的风控能力建设遭遇瓶颈,国内互联网金融发展迅猛,但随之而来,企业面临的风险也逐渐增加,身份冒用、团伙欺诈、账户盗用、恶意违约等欺诈行为层出不穷。这对大数据风控在国内的发展,既是机遇,又是挑战。大数据风控是对传统银行风控手段的补充,辅助银行进行风险决策,应用场景为:贷前防控、反欺诈服务、信用决策、贷后行为预警、催收管理。


亿美软通全场景数据服务


针对以上为题,亿美软通基于对大数据和数学算法的开创性使用,智能整合高价值数据资源,在风险管理、欺诈预防、优化运营,客户管理方面,提供专业便捷的一体化解决服务方案。实现用户风险的全面评分,并针对其风险状况生成详细的风险分析报告,减少误判率,为企业降低了风控成本,提成风控能力。


亿美大数据 


亿美软通数据服务已为包括京东金融FICO、交通银行、海通证券、哈尔滨银行、太平保险、借贷宝等多家银证险以及互联网消费金融企业提供服务,在努力提升和打磨产品的同时,为企业提供优质的服务。


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