壹诺科技：大数据风控是如何建设与实践的?

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至今，大数据已经影响到社会的各个领域，作为金融科技的核心组成部分，对金融各业务领域的影响不言而喻。金融科技的应用使得金融产品向线上化、复杂化、智能化方向发展，如何利用大数据技术高效、合理地在业务环节进行必要的风险控制，以规避各类法律、欺诈、违约风险，是我们面临的巨大挑战
多维度大数据风控平台架构
壹诺科技经过多年探索确定了目前的多维度大数据风控服务平台架构，整体分为两个个层次：贷前预警和贷中帮助。
贷前预警，包括黑名单、法院信息、司法刑事案底、银联数据、运营商、借贷信息等各类反欺诈大数据集合的多维度大数据服务。
贷中帮助提供的是帮助风控提升贷后管理的分析能力，包括电商消费分析、行为分析、社交分析、借贷分析等。
大数据风控应用实践
大数据风控服务应用主要在贷前预警和贷中帮助，结合复杂网络、自然语言处理等大数据分析技术，采用了更多的内外部数据，将业务实体及行为进行广泛的互联，通过更多的视角分析风险因素，进而实现风险的发现与预警。
贷前风险预警
贷前风险预警充分体现了大数据风控在产品上研发、落地的工作机制。利用运营商、反欺诈等外部数据，跟金融圈内数据充分结合之后建立了在线运行特殊交易、风险共同体、复杂多样化大数据风险模型，终交付内容是报告形式。贷前预警通过数据可视化方法直观展示预警对象在网络中的风险路径，为人工排查提供依据，使风控人员通过手机就可以直接发现借款人风险预警情况。
贷中风险帮助
当前，金融诈骗呈现出专业化、组织化的趋势。为此，壹诺科技建立了基于风控的可疑行为预警模型，可用于诈骗的发现、异常行为的分析等。壹诺科技有庞大的数据量，采用了复杂网络关系算法，能在较短的时间内给到风控人员借款人的社交网络关系及消费行为分析，筛选整理出数据量多、全面的报告模型，为风控部门甄别诈骗提供了非常有价值的线索。
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