什么是风控大数据(大数据分析及清除详解)

seoxin 09-07 11:36 9次浏览

消费金融机构三大要素:场景、风控、流量​(用户数)。而风控的好坏影响着企业盈利水平和获客能力。

什么是大数据风控

风控即风险控制,指指风险管理者采取各种措施和方法,消灭或减少风险事件发生的各种可能性,或者减少风险事件发生时造成的损失。而大数据风控,是指基于大量数据,通过数学建模等技术手段建设大数据风控系统,用于减少风险,降低或消灭风险发生而产生损失。大数据风控常用数据类型及发展趋势

大数据风控

大数据风控可分为:大数据风控应用系统、大数据数据存储及挖掘两大方面。大数据风控应用系统是结合业务,服务某些特定业务场景(用户注册、贷款申请、放款等)的系统。在金融机构中,通常包含(且不限于)反欺诈系统、贷款审批系统、贷后管理系统等。

大数据数据存储及挖掘,主要针对实时产生数据、已有的历史数据进行存储,在已有的数据之上根据不同的业务形态,结合业务特点对已有的数据进行挖掘、提炼、建模等。

大数据风控应用于哪些场景

根据一笔贷款的生命周期,风控分为:贷前风控贷中风控贷后风控

当客户申请贷款时,会根据银保监局下发的相关规范,拒绝不符合要求的客户进行贷款(如,客户年龄小于18岁)。当客户符合贷款申请条件,不同的客户到底给批多少额度的贷款额度、以及贷款利率是多少,也会由风控系统给出对应的额度值及协议化利率。当客户获得贷款后,会根据客户的需求或触发系统对应的策略规则,对客户的贷款进行提额、降额、延期、冻结、解冻等操作。当客户出现逾期时,会根据客户的还款能力及意愿,制定还款策略或催收策略。

因而,风控应用于客户从申请贷款、放款、还款、提额、降额等业务场景。

大数据风控发展趋势

传统的风控,大多是根据金融机构的章程规范等,进行人工审批。因网络的兴起及技术的发展,基于客户上网产生的大量数据(购物、社交等),现代的风控系统大多采用系统化管理,将人工风控的策略及流程,逐步由风控系统自主完成。当某些特定场景系统无法处理时,转为人工处理。大数据风控常用数据类型及发展趋势

大数据风控常用数据类型

大数据风控发展将会呈现智能化快捷性以及灵活性的趋势。如风控系统中比较重要的一个子系统,风控审批系统,当贷款人申请额度没有达到人工审批的金额时,系统会根据风控审批系统中的风控策略、模型规则等,自动审批,并输出结果是通过还是拒绝。同时,针对不同的产品形态(如随借随还、循环额度等),风控系统在贷款人申请时,会输出不同的贷款利率。而系统之所以能做到这些,是根据大数据进行建模,结合每一个贷款人的信息(还款能力、还款意愿、还款历史等),而授信给贷款人对应的贷款额度及贷款利率。

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