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互联网金融+大数据风控,互金企业的生存之道
来源:本站原创 时间:2017-05-05 作者:adminx

摘要:大数据风控,它是一个时代的“宠儿”。


       互联网大浪潮如今早已席卷全球,中国互联网模式不断进行着变革,数据资产化、金融平台化日益成型,互联网金融创新模式百花齐放。众所周知,金融的本质是风险管理,依托于大数据,新型的风控理念很快吸引了互联网巨头、信贷机构、金融科技安全服务商、银行机构等纷纷发力参与这场技术的变革。

       一时间,大数据风控成为互联网背景下金融发展的“宠儿”,也成为资本关注的焦点。例如常见的金融借贷业务场景,供应链金融、消费贷款、企业信贷等都需要利用大数据构建智能数据库和模型来识别欺诈用户以及评估用户信用等级,从而提升欺诈交易识别率。“风控一直被视为互联网金融发展的命脉,大数据风控的发展无疑是行业必然趋势,风险控制能力会直接决定平台的生死。安全做得好,金融创新的前景是一片坦途;安全做得差,平台可能被引向穷途末路。”通付盾创始人、董事长兼CEO汪德嘉对此非常重视。


大数据风控


大数据风控vs传统金融风控模式

       实际上,互联网不会颠覆传统金融,两者在本质上并没有区别,它们不是对立关系,而是互为补充。相较传统风控而言,大数据风控更丰富了数据输入维度和数据关联性分析,可全面判断借款人的还款能力和还款意愿,借助数据模型来揭示某些行为特性和信用风险之间的关系,可以充分了解用户经济状况和日常行为,帮助企业识别出恶意欺诈用户。

       随着普惠金融的发展,金融产品的风控面临着更大的挑战,过于保守的风控方法,在很大程度上,错误地拒绝了很多合格贷款人,同时又放过了一些不合格的申请人。大数据挖掘技术和分析开创了互联网金融新模式,充分利用互联网形成的海量数据来挖掘用户需求、评价用户信用、管理金融风险等,通过机器的大规模数据运算完成贷款申请审核,一改传统金融以人工审核为主的模式,有效解决了数据录入和风险评估结果的滞后性,大大降低人为因素干扰,提高了风险评估、分析和预警能力。

       此外,大数据风控可以通过不断优化模型,训练模型各项指标,增强模型的有效性,针对业务运行中出现的新情况进行快速迭代,大大提高数据预测精准度。

 

   然而,大数据风控有很强的技术壁垒,由于物力、人力、技术等方面的不足,很多中小金融机构尚不具备独立构建风控体系的能力。一些中小金融机构则需要通过和专业的第三方金融科技安全服务机构合作,利用其技术优势,结合金融机构业务特征,构建以风控模型为中心,包含深度挖掘、策略规则、风险监控等一整套完善的风控体系,基于大数据处理技术从海量事件中快、准、稳地拦截欺诈行为。


 互联网金融


大数据风控-互联网金融的命脉

       通付盾深耕网络安全及大数据领域多年,铸就了企业强有力的核心竞争力,其完善的精准风控体系正是这些金融机构所需要的,从账号风险防护到应用风险防护,再到信用与欺诈风险防护,纵深金融业务的整个生命周期,让交易变得更安全、更可靠。

       事实上,风控离不开大数据的支撑,当前市场上流通的数据来源十分混乱,不乏掺杂着来自黑产倒卖的各种有效或者无效数据,因此数据的合规性也成为实现精准风控的前提,汪德嘉曾表示,没有用户授权的数据业务是不持久的。不仅仅是合规性,数据的感知和预测、数据的修复和再生,数据交易信任评估能力更是数据服务的核心。

       所谓道高一尺,魔高一丈,紧随信贷市场和企业的发展,总有一部分群体对反欺诈模型进行研究,寻找漏洞来破解风控命门,这就需要大数据风控模型在业务运行中不断丰富和优化,加入更多复杂特征和更多维度的特征,在贷前、贷中、贷后环节制定全面的服务监控体系,帮助信贷企业降低业务风险。

   “风险防控一定要从多维度、合法权威的数据源切入,基于深度学习、关系分析、智能决策、态势感知等特性,在海量数据分析的基础上,构建专业有效的规则、模型,结合时空维度立体探查风险规律,智能分析业务风险,实现行业风险实时预警,及时掌控风险态势,阻断欺诈操作。”汪德嘉表示,不可否认,大数据的引入,给金融领域带来了一股暖流。互联网金融领域的风控挑战依旧严峻,不断地在数据开发及应用的道路上践行,努力实现从量变到质变的过程是我们首当其冲要做的。


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