大数据风控方案？

1. 大数据风控方案？

总的分为征信大数据挖掘和风控运营两部分：

征信大数据挖掘：
互联网海量大数据中与风控相关的数据
       电商类网站大数据：阿里、京东、苏宁等；
       信用卡类网站大数据：我爱卡、银率卡等；
       社交类网站大数据：新浪微博、腾讯微信等；
       小贷类网站大数据：人人贷、信用宝等；
       支付类网站大数据：易宝、财付通等；
       生活服务类网站大数据：平安一账通等...

     在进行数据处理之前，对业务的理解、对数据的理解非常重要，这决定了要选取哪些数据原料进行数据挖掘，在进入“数据工厂”之前的工作量通常要占到整个过程的60%以上。
　　 在数据原料方面，越来越多的互联网在线动态大数据被添加进来。例如一个虚假的借款申请人信息就可以通过分析网络行为痕迹被识别出来，一个真实的互联网用户总会在网络上留下蛛丝马迹。对征信有用的数据的时效性也非常关键，通常被征信行业公认的有效的动态数据通常是从现在开始倒推24个月的数据。
     通过获得多渠道的大数据原料，利用数学运算和统计学的模型进行分析，从而评估出借款者的信用风险，国内典型的企业是神州融大数据风控平台。用大数据分析进行风险控制是益博睿的核心技术。他们的原始数据来源非常广泛。
     他们的数据工厂的核心技术和机密是他们开发的多个个基于学习机器的分析模型，对每位信贷申请人的超过3000+维度原始信息数据进行分析，并得出可对其行为做出测量的指标，而这一过程在5秒钟内就能全部完成。

风控运营：
贷前营销：1、已有客户开发、新客户开发；2、预审批、申请评分 3、预审批，客户准入、预授信额度估算。
贷中审批：1、欺诈甄别、反欺诈监测； 2、申请再评分； 3、授信审批；4、贷款定价。
贷后管理：1、行为评分模型； 2、额度管理； 3、风险预警、预催收；4、催收评分、催收策略。    
      目前贷款审批线上速度实现了突破，贷款获批率也得到了显著提升，同一类用户，用抵押物、收入流水证明等粗放式的传统风控方式，贷款获批率在15%左右，而使用大数据模型结合人工后获批率可以达到30%以上。至于贷款的逾期率，以12个月违约风险举例，通过神州融线上信贷审批模型筛选的用户，逾期率比没有经过筛选的低一半。
      神州融是第一家在大数据风控系统上发力的互联网金融企业，同时蚂蚁金服旗下的芝麻信用、一些P2P网贷平台都在陆续开始研发大数据信用评估模型。

2. 怎么做大数据风控方案？

创建方案：1、评分建模：风控部分；
2、IT系统：业务系统、审批系统、征信系统、催收系统、账务系统；
3、决策配置工具：即信贷决策引擎；
4、征信大数据的整合模块。
大数据风控系统的优势是大数据驱动，兼容手动、自动审批、决策、后台管理。
大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。    
在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。
大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。

3. 怎么做大数据风控方案？

1、评分建模：风控部分；

2、IT系统：业务系统、审批系统、征信系统、催收系统、账务系统；

3、决策配置工具：即信贷决策引擎；

4、征信大数据的整合模块。

大数据风控系统的优势是大数据驱动，兼容手动、自动审批、决策、后台管理。
阿尔法象风控基于人工智能机器学习的风控模型，比传统基于规则的模型更先进、快速、准确，可达到亚秒级授信；
自动化风控决策引擎，形成以模型为主、规则为辅的审批策略，更高通过率和更低逾期率；
实时模型监控系统，展示每环节用户迁移分布、授信额度、评级分布等，有效监控客户数据；
提供量身定制服务，制定适合不同客户类别的产品策略，辅助银行精准营销。

4. 怎么做大数据风控方案

总的分为征信大数据挖掘和风控运营两部分：

征信大数据挖掘：
互联网海量大数据中与风控相关的数据
       电商类网站大数据：阿里、京东、苏宁等；
       信用卡类网站大数据：我爱卡、银率卡等；
       社交类网站大数据：新浪微博、腾讯微信等；
       小贷类网站大数据：人人贷、信用宝等；
       支付类网站大数据：易宝、财付通等；
       生活服务类网站大数据：平安一账通等...

     在进行数据处理之前，对业务的理解、对数据的理解非常重要，这决定了要选取哪些数据原料进行数据挖掘，在进入“数据工厂”之前的工作量通常要占到整个过程的60%以上。
　　 在数据原料方面，越来越多的互联网在线动态大数据被添加进来。例如一个虚假的借款申请人信息就可以通过分析网络行为痕迹被识别出来，一个真实的互联网用户总会在网络上留下蛛丝马迹。对征信有用的数据的时效性也非常关键，通常被征信行业公认的有效的动态数据通常是从现在开始倒推24个月的数据。
     通过获得多渠道的大数据原料，利用数学运算和统计学的模型进行分析，从而评估出借款者的信用风险，国内典型的企业是神州融大数据风控平台。用大数据分析进行风险控制是益博睿的核心技术。他们的原始数据来源非常广泛。
     他们的数据工厂的核心技术和机密是他们开发的多个个基于学习机器的分析模型，对每位信贷申请人的超过3000+维度原始信息数据进行分析，并得出可对其行为做出测量的指标，而这一过程在5秒钟内就能全部完成。

风控运营：
贷前营销：1、已有客户开发、新客户开发；2、预审批、申请评分 3、预审批，客户准入、预授信额度估算。
贷中审批：1、欺诈甄别、反欺诈监测； 2、申请再评分； 3、授信审批；4、贷款定价。
贷后管理：1、行为评分模型； 2、额度管理； 3、风险预警、预催收；4、催收评分、催收策略。    
      目前贷款审批线上速度实现了突破，贷款获批率也得到了显著提升，同一类用户，用抵押物、收入流水证明等粗放式的传统风控方式，贷款获批率在15%左右，而使用大数据模型结合人工后获批率可以达到30%以上。至于贷款的逾期率，以12个月违约风险举例，通过神州融线上信贷审批模型筛选的用户，逾期率比没有经过筛选的低一半。
      神州融是第一家在大数据风控系统上发力的互联网金融企业，同时蚂蚁金服旗下的芝麻信用、一些P2P网贷平台都在陆续开始研发大数据信用评估模型。

5. 大数据风控是什么？

大数据风控指的就是大数据风险控制，是指通过运用大数据构建模型的方法进行风险控制和风险提示。通过采集大量企业或个人的各项指标进行数据建模的大数据风控更为科学有效。
大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
大数据风控主要是通过建立数据风险模型，筛选海量数据，提取出对企业有用的数据，再进行分析判断风险性。

扩展资料：
大数据风控能解决的问题：
1、有效提高审核的效率和有效性：
引入大数据风控技术手段分析，通过多维度的信息分析、过滤、交叉验证、汇总，可以形成一张全面的申请人数据画像，辅助审核决策，可以提高审核的效率和有效性。 
2、有效降低信息的不对称：
引入大数据风控技术手段分析，通过多维度的信息分析、过滤、交叉验证、汇总，可以形成一张全面的申请人数据画像，辅助审核决策，可以提高审核的效率和有效性。 
3、有效进行贷后检测：
通过大数据技术手段对贷款人进行多维度动态事件（如保险出险、频繁多头借贷、同类型平台新增逾期等）分析，做到及时预警。
参考资料来源：百度百科-大数据风控

6. 大数据风控是什么？

大数据风控的目标解放人工重复劳动，提高风控的效率和稳定性，及早识别出风险（时间就是金钱）。
大数据风控，基于数据表层的信息难于解放人工，往往是事后才发现风险，将其加黑名单、加策略后，其又通过换账号换设备换个外衣躲避，救火式的风控非常被动、低效、低质。基于数据深层次的特征分析才是风控的出路，欺诈的特征找到了，外衣再怎么变换也能自动识别出来。而图数据库技术是大数据关系分析的利器，基于图谱的深层关联关系进行挖掘、推导、聚类等（比如找号、设备、IP、WIFI、通话记录、转账记录等形成的关联图谱），从而深度分析得出风控实体的特征。

7. 为什么要使用大数据风控？

"风控即风险控制，大数据风控是指通过运用大量多重数据构建模型的方法对风险进行分析，以给客户端进行风险预警和风险控制。
传统的风控技术，多由各机构自己的风控团队，以人工的方式进行经验控制（因为每个团队不同，风控质量参差不齐，最关键人工的无限制是数据处理能力弱，数据中的异常分析能力差）；而大数据风控是借助互联网海量数据，对数据进行多维度，智能化，标准化处理，数据处理结果越来越精准。比如阿尔法象系统，他们强调金融技术与业务场景的深度融合，帮助金融机构实现以数据驱动的风险管控、精准营销和运营优化。目前业务已辐射全国，在杭州、上海、河南、成都、福建、广东、海南等全国多个核心城市均设有分支机构。"

8. 大数据风控是什么？

大数据风控指的就是大数据风险控制，是指通过运用大数据构建模型的方法进行风险控制和风险提示。通过采集大量企业或个人的各项指标进行数据建模的大数据风控更为科学有效。
大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
大数据风控主要是通过建立数据风险模型，筛选海量数据，提取出对企业有用的数据，再进行分析判断风险性。

扩展资料：
大数据风控能解决的问题：
1、有效提高审核的效率和有效性：
引入大数据风控技术手段分析，通过多维度的信息分析、过滤、交叉验证、汇总，可以形成一张全面的申请人数据画像，辅助审核决策，可以提高审核的效率和有效性。 
2、有效降低信息的不对称：
引入大数据风控技术手段分析，通过多维度的信息分析、过滤、交叉验证、汇总，可以形成一张全面的申请人数据画像，辅助审核决策，可以提高审核的效率和有效性。 
3、有效进行贷后检测：
通过大数据技术手段对贷款人进行多维度动态事件（如保险出险、频繁多头借贷、同类型平台新增逾期等）分析，做到及时预警。
参考资料来源：百度百科-大数据风控