壹诺信用：大数据风控在金融科技中的应用

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壹诺信用：大数据风控在金融科技中的应用
金融科技的核心就是和大数据技术有效结合，利用大数据的能力，促进金融企业在金融业务的全生命周期中，不断提升效率和服务能力。但是金融科技一结合大数据，也不能当成是药，大数据目前还有它的局限性，只能作为金融风控的补充手段，下面就和大家聊一下，大数据在金融风控中的应用。
大数据覆盖信贷领域各个流程，重点是获客、身份验证和授信环节，贷中后环节。
获客环节建立用户画像，跟踪用户完整生命周期;
身份验证环节，通过身份验证，活体识别等技术解决申请人是否本人的问题，关联分析则是利用图关联技术，找出欺诈团伙;
授信环节汇聚多方数据源，通过建模进行风险定价，金融科技服务商输出信用评分给机构使用;
贷中后环节，主要是排查异常客户，及时报警，以及逾期客户失联修复等。
大数据风控的价值点分析：
1.数据
大数据风控中什么是重要的?
答案是：数据。
数据的大数据风控中的核心中的核心，没有什么比数据直接告诉金融机构某个目标客户是黑名单客户，逾期严重客户更简单和高效的事情了。
数据好能有海量数据，覆盖足够多的用户;用户数据价值密度高、噪音少，数据清洗容易;用户数据维度多，能够形成丰富的用户画像;自身业务场景能够获取有价值数据 
。
2.技术
对于有些金融机构来讲，如果风控标准很严格，其实排查不能准入的客户其实是不难的，但是对于大部分金融机构来讲，风控和业务是互斥的， 
为了提高业务量，就必须降低准入标准，但是又要防范风险，这就需要借助技术手段，通过反欺诈建模和信用建模方式，对一下白户进行评估，以及评估客户信用水平，以决定是否准入。
技术要求有强大的底层技术架构能力，良好的企业级产品输出能力和大数据清洗和建模能力，未来还需要结合Al等技术，形成智能的风控和反欺诈平台。
3.场景
理财，保险，汽车金融，现金贷等金融服务，对应的场景不同，对建模的要求也不同，建模能力要求对客户的业务场景非常理解，模型才能适合行业特征。 
需要经验丰富的建模团队和行业专家队伍;服务过行业标杆客户，了解客户的业务场景;深度理解业务需求。
虽然大数据风控手段已经应用到一定水平了，但是另一方面，大数据仍处于发展初期，目前比较大的问题还是数据量不够大，不够全，以及如何协调数据开放和公民隐私之间的矛盾，未来还需要结合人工智能和区块链，物联网等技术，实现数据的不可篡改，数据收集及时等能力，从而更好为金融服务。
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