大數據風控產品推廣

1. 怎麼做大數據風控方案

創建方案：

1、評分建模：風控部分；

2、IT系統：業務系統、審批系統、徵信系統、催收系統、賬務系統；

3、決策配置工具：即信貸決策引擎；

4、徵信大數據的整合模塊。

大數據風控系統的優勢是大數據驅動，兼容手動、自動審批、決策、後台管理。

2. 大數據風控有哪些優點

現在的大數據風控大多都是利用多維度數據來識別借款人風險。同信用相關的數據越多地被用於借款人風險評估，借款人的信用風險就被揭示的更充分，信用評分就會更加客觀，接近借款人實際風險。壹諾信用結合自身的大數據智能風控風控經驗整理了大數據風控的5個特點。
第一：分析客戶線上申請行為來識別欺詐
風控可以藉助於SDK或JS來採集申請人在各個環節的行為，計算客戶閱讀條款的時間，填寫信息的時間，申請貸款的時間等。此外，用戶申請的時間也很關鍵，一般晚上11點以後申請貸款的申請人，欺詐比例和違約比例較高。
第二：利用黑名單和灰名單識別風險
黑名單和灰名單是很好的風控方式，但是各個徵信公司所擁有的名單僅僅是市場總量的一部分，很多互聯網金融公司不得不接入多個風控公司，來獲得更多的黑名單來提高查得率。如支付清算協會風險共享系統、中國電子商務協會反欺詐系統等都是黑名單資料庫。
第三：利用消費記錄來進行評分
常用的消費記錄由銀行卡消費、電商購物、公共事業費記錄、大宗商品消費等。還可以參考航空記錄、手機話費、特殊會員消費等方式。
第四：參考借款人社會屬性和行為來評估信用
參考過去互聯網金融風控的經驗發現，擁有伴侶和子女的借款人，其貸款違約率較低;年齡大的人比年齡低的人貸款違約率要高;貸款用於家庭消費和教育的貸款人，其貸款違約率低;貸款次數多的人，其貸款違約率低於第一次貸款的人。
第五：驗證借款人身份
驗證借款人身份的五因素認證是姓名、手機號、身份證號、銀行卡號、家庭地址。
作為大數據在金融科技領域的最佳實踐者，壹諾信用專注於大數據風控、信貸管理、信用信息查詢等一站式服務模式，並實現了數據在消費金融領域的全流程應用，通過大數據與科技力量，有效控制風險，確保每一步操作都安全無憂，最終推動互聯網金融向更加便捷、高效的領域發展!

3. 為什麼要使用大數據風控大數據風控有什麼用呢

風控即風險控制，大數據風控是指通過運用大量多重數據構建模型的方法對風險進行分析，以給客戶端進行風險預警和風險控制。

傳統的風控技術，多由各機構自己的風控團隊，以人工的方式進行經驗控制（因為每個團隊不同，風控質量參差不齊，最關鍵人工的無限制是數據處理能力弱，數據中的異常分析能力差）；而大數據風控是藉助互聯網海量數據，對數據進行多維度，智能化，標准化處理，數據處理結果越來越精準。

（舉個簡單的例子，你去銀行貸款，傳統的人控，只去看下最近三年的貸款和銀行的流水記錄，但大數據風控，可以調查你最近10年的記錄，再分析你有沒騙貸的可能。）

4. 大數據風控用了什麼模型有效性如何

目前貸款的風控因為每一個樣本的收集都需要放款來收集，想想每人放一萬，一個億也就只能放1萬人，所以樣本量不會太大。所以所謂大數據風控主要是大在特徵的數據上。很多時候是用了很多傳統上不怎麼敢用的特徵。比如傳統風控比較害怕missing value 比較害怕不穩定的特徵 這些都是大數據風控需要解決的。說到模型，既然是特徵多，樣本少，那就需要一個非常抗過擬合的模型。另外如果是單獨針對反欺詐而不是信用，因為問題比較非線性，所以需要一個有非線性能力的模型。滿足這兩者要求的都可以。當然上面說到的只是針對預測貸款用戶好壞的二分類問題，至於很多風控領域的其他問題，就有不同的解決方案了。說到有效性。據我所知目前市場上有一些非常小額短期的產品已經可以完全按照一個模型放款並盈利了。完全不需要人參與。這類產品通過小額解決了樣本少的問題。通過短期解決了收集label慢的問題。所以還不太容易推廣到大額長期產品上去。

5. 大數據風控系統方面做的好的企業有哪些

大數據風控方面推薦布爾數據。
布爾數據是一家智能風控產品提供商。擁有業內專業的AI風控引擎技術，將機器演算法的有監督及無監督演算法融合為契合國內市場實際情況的全監督演算法。結合現在主流的多種模型演算法，對多維度數據之間的關聯度進行分析，並以獨有技術經驗和超強的資源整合能力，做到分行業分場景預測，具有極高的准確度和覆蓋度，評分質量高於同行60%。

6. 國內大數據風控模型方面做的好的企業有哪些

在模型方面布爾數據是排的上的。
布爾數據是一家智能風控產品提供商。擁有業內專業的AI風控引擎技術，將機器演算法的有監督及無監督演算法融合為契合國內市場實際情況的全監督演算法。結合現在主流的多種模型演算法，對多維度數據之間的關聯度進行分析，並以獨有技術經驗和超強的資源整合能力，做到分行業分場景預測，具有極高的准確度和覆蓋度，評分質量高於同行60%。

7. 大數據風控方案

傳統的風控系統比較簡單， 一套簡單的IT系統結合線上線下徵信，徵信數據來源局限，原理簡單，風險較大。
相對於大數據風控系統來說，由於大數據徵信評分原因，IT系統相對完善，數據來源來源徵信機構及互聯網各種平台相關數據。
大體有四部分功能：
1、評分建模，風控部分；
2、IT系統：業務系統、審批系統、徵信系統、催收系統、賬務系統；
3、決策配置工具，即信dai決策引擎；
4、徵信大數據的整合模塊。
大數據風控系統優勢是大數據驅動，兼容手動、自動審批、決策、dai後管理。
鑒於大數據風控系統大大降低了風險，目前信dai行業，特別是小微金融機構大數據風控應用趨於普遍。神州融首推出了大數據風控平台、融360等也相繼推出了自己的風控系統。

8. 國內大數據風控方面做的比較好的企業有哪些

網路上用戶的評論中的贊揚、喜好、抱怨等信息其實蘊含著巨大的商機，它是我們窺探競爭對手產品弱點以及發現新的用戶需求與喜好的豐富來源。這些信息對於公關部門、品牌部門、研發部門深入了解用戶狀態與心理非常有幫助。好的口碑傳播可以推動企業的產品銷售，而負面口碑的傳播可以迅速導致企業的危機。

企業形象的構成：產品形象、媒介形象、組織形象、標識形象、人員形象、文化形象、 環境形象、社區形象。

對於一家知名企業，關於網路口碑需要了解以下問題： 用戶意見表達平台中關於自己品牌的言論有哪些？分屬哪些類別？哪些具有重要反饋意義？哪些具有正面價值？哪些具有負面價值？究竟是誰在何時發表的這個意見？有多少人看了這個意見？有多少人回復了這個意見？哪些需要引導？哪些需要應對？哪些需要危機預警？用戶意見表達平台中關於競爭品牌的言論有哪些？分屬哪些類別？哪些具有重要反饋意義？哪些具有正面價值？哪些具有負面價值？哪些需要利用？

實時收集分類整理用戶的各種評價信息是公司口碑監測的重點。

[多瑞科輿情數據分析站系統重點信息預警流程圖]

網民作為消費者的一部分，充分利用了網路內容的公開性、個人私密性以及信息互動性，通過論壇、貼吧、博客、微博、微信等網路媒體自由地抒發、評論對某種消費品品牌的觀點和看法。及時了解企業品牌口碑現狀及輿論導向，把握和引領消費者的評價，已經成為各大企業維護和擴大品牌知名度，改進自己的產品，加速佔領市場的有效戰略和措施。對於一個企業來說，企業的價值就是企業的形象，與企業相關口碑的好壞，直接會影響企業的發展。如何對於自家企業的產品、競爭行業有一個比較清晰和客觀的認識，多瑞科輿情數據分析站提供的企業形象引導在其中就起到了相當大的作用。目前在做新企業形象調研的公司和企業機構很多，但是真正起到實際效果、真正讓客戶滿意的卻並不多見，而在這些少數受到好評的機構當中，多瑞科輿情數據分析站系統將不斷完善這項服務。

解決關鍵

集團企業有別於一般企業的輿情監測，他其實有若乾的監測主體，每一個企業就是一個監測主體；同時各企業的經營業務可能不同，要充分考慮到系統是否支持對多業務的採集、分析和處理。及時全網獲取互聯網企業品牌、產品評價、所屬行業信息，為企業發展決策提供參考。

解決方案

多瑞科輿情數據分析站系統通過對海量網路輿論信息進行實時的自動輿情採集，輿情分析，輿情匯總，輿情監視，並識別其中的關鍵輿情信息，及時通知到相關人員，對於企業關注的重點信息，可以自行添加目標監測網站，用戶可以很容易地對目標網站進行可視化分析，配置出採集任務文件，加入調度過程，從而可以任意修改，增加，移除監測目標，真正實現第一時間應急響應，為企業形象輿論導向及收集網友意見提供直接支持的一套信息化平台。時刻關注一個公司的企業形象，可以洞察文化的系統概貌和整體水平，也可以評估它在市場競爭中的真正實力。一個企業良好的形象主要表現在：企業環境形象、產品形象、領導和員工的形象，對於多瑞科輿情數據分析站內關鍵詞的設置可以從這些方面著手，例如：「某公司某某董事長」等等。

實施收益

獲取互聯網企業品牌、產品評價、所屬行業信息，為企業發展決策提供參考。

9. 國內大數據風控方面做的比較好的企業有哪些數據的獲得途徑有哪些

大數據風控主要有兩點，一是風控模型，二是數據。模型是各企業的核心機密，無從得知，基本會從信用歷史、職業特徵、收入分析等諸多方面入手；數據由於數據孤島現象，是目前各企業重要的資產。數據來源大致可分為三個方面：一是用戶提交的包括身份信息、職業信息、收入信息等數據；二是外部數據，包括從政府機構獲取的數據以及合作金融、電商等機構提供的第三方數據；三是自身行業生態鏈中產生的數據，如淘寶的購物數據。就我接觸到的行業，大數據風控一是互聯網消費金融公司做消費金融風控，二是用於做大數據徵信進而衍生出小額貸款、互聯網消費分期等業務。國內知名企業有：阿爾法象、螞蟻金服、京東金融等。做個人徵信的知名企業有芝麻信用、前海徵信、考拉徵信，這些企業有自己核心數據；專業做大數據風控的公司基本是初創公司，其風控仍有待檢驗，包括聚信立、Wecash閃銀、量化派等。

10. 大數據風控是什麼

大數據風控指的就是大數據風險控制，是指通過運用大數據構建模型的方法進行風險控制和風險提示。通過採集大量企業或個人的各項指標進行數據建模的大數據風控更為科學有效。

大數據（big data），指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

大數據風控主要是通過建立數據風險模型，篩選海量數據，提取出對企業有用的數據，再進行分析判斷風險性。

(10)大數據風控產品推廣擴展閱讀：

大數據風控能解決的問題：

1、有效提高審核的效率和有效性：

引入大數據風控技術手段分析，通過多維度的信息分析、過濾、交叉驗證、匯總，可以形成一張全面的申請人數據畫像，輔助審核決策，可以提高審核的效率和有效性。 

2、有效降低信息的不對稱：

引入大數據風控技術手段分析，通過多維度的信息分析、過濾、交叉驗證、匯總，可以形成一張全面的申請人數據畫像，輔助審核決策，可以提高審核的效率和有效性。 

3、有效進行貸後檢測：

通過大數據技術手段對貸款人進行多維度動態事件（如保險出險、頻繁多頭借貸、同類型平台新增逾期等）分析，做到及時預警。

參考資料來源：網路-大數據風控