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银行风控该如何运用好互联网+大数据2017-12-26

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银行风控如何做好互联网+亿美大数据.png

 

大数据(big data)一词正越来越多地被提及,人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据。随着经济社会的发展,大数据可能带来的深刻影响和巨大价值日益被认识,它通过技术的创新与发展,以及数据的全面感知、收集、分析、共享,为我们提供了一种全新的看待世界的方法,其带来的信息风暴正全方位地改变着我们的生活、工作和思维。

 

建设现代化经济体系离不开大数据发展和应用。构建以数据为关键要素的数字经济,就要着力推动实体经济和数字经济融合发展,让大数据成为建设现代化经济体系的重要基石。

 

作为一种资源,企业利用大数据,可以更加敏锐地感知周边的变化,更加深邃地洞察客户、消费者以及合作伙伴们的行为和变化趋势,更加精准地优化企业的运营,更加和谐地与商业伙伴一起开展协同创新。大数据正在重塑企业,重新定义行业,正成为跨界融合发展的驱动力。

 

伴随着互联网和大数据的快速发展,互联网和传统行业的融合开始加速,在互联网浪潮下,传统行业重新找到了发展的新方向。互联网与传统银行业可以融合发展,即形成新型的“互联网+”模式,该模式的本质在于将互联网技术(大数据处理、云计算)融合于银行经营管理的各环节,这不仅仅是简单的将传统业务置于互联网环境中,而是一种多维度、多层次涉及面广的颠覆性创新,是未来助推银行业转型升级的必经之路。在“互联网+”的大背景下,银行业应抓住机遇,积极发挥自身优势,充分利用互联网技术避免空间和信息不对称的限制,加强风险监控,减少不必要的损失,早日实现银行业的转型和升级。

 

商业银行风险管理是指商业银行通过风险识别、风险估价、风险评估和风险处理等环节,预防、回避、分散或转移经营中的风险,从而减少或避免经济损失,保证经营资金安全的行为。我国商业银行在经历了一系列改革之后,风险管理已经取得一定成效,但在当前互联网+的时代,我们该如何将全场景大数据运用于银行风控呢?

 

坏账率、不良贷款是银行业老生常谈的话题,业内人士分析认为,造成信用风险的原因有很多,但归根结底还是风控做的不到位。近几年,互联网+发展迅猛,用户消费理念、消费场景与支付方式出现日新月异的变化,此时传统风控模型已显现出两大局限性:数据覆盖人群不够以及覆盖维度不足。

 

信用评分模型技术的发展,是与消费信贷产业、数据库技术、数理统计、计算机技术、社会征信体系的发展和完善密不可分的,首先来了解一下征信行业的大数据技术:

1、对碎片化数据的整合能力,这种对大数据的理解特别适用于真心行业;

2、收集更多的数据维度,相对于传统征信数据的强相关性,这些大数据征信的数据和消费者的信用状况相关性较弱;

3、实现信用信息的有礼补充,大数据存在稀疏性,大数据技术可以探寻数据稀疏的原因,进而可以获取有价值的消费者信息。

 

  评分模型是基于金融机构信贷违约数据样本专门建立的模型,针对性强,覆盖面广,主要是基于个人卡光的行为偏好数据,利用机器学习和大数据技术,从原始的弱变量中提取能够有效识别好坏用户的潜变量,在加上国际流行的个人信用评分模式,更突显具备有效性、稳定性、高预测能力。载保证数据真实、客观、全面的前提下,综合评估客户的身份匹配、用户行为、收支等级、航旅行为、支付消费、社交行为等数据,以更加准确的评价个人信用风险。

 

  今年以来,金融监管政策频出,银监会称:2017年是我国供给侧结构性改革的深化之年,也是金融业风险防控的关键之年。”

 

为了进一步加强银行业风险防控工作,410日,银监会发布《关于银行业风险防控工作的指导意见》,其中提到将重点防控包括信用风险、流动性风险、债券投资业务、同业业务等十类风险。 

 

据统计,目前银行传统的风控模型覆盖国内70%用户,而对另外30%用户的有效性则非常有限。此外,传统风控模型中所覆盖的用户属性相对简单,现今用户消费场景已从单纯的线下转变为“线上+线下”,而银行掌握的部分信息只能描绘出不完整的用户画像,这便会加大其信用风险发生的概率。

 

大数据风控作为传统风控方式补充,可利用用户行为数据来为风险控制提供决策,为银行解决传统风控模型覆盖不足的痛点,帮助银行加快在线审批及授信状态的实时监控。

 

亿美软通大数据服务已深入信用评估、消费金融及O2O等领域,分别与FICO、京东金融和摩拜单车达成合作。还将深挖数据价值,提升数据处理的专业化能力,致力于为更多消费场景提供服务。


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