❶ 如何利用大數據做金融風控
風控體系：事前、事中、事後調控整個風控體系包括幾個環節：事前：在風險發生之前就要通過對風險輿情的監控發現風險，比如在某些惡意的欺詐團伙即將發動欺詐攻擊前就採取措施來提前防禦，例如通過規則加緊，把模型閾值調高等方法；事中：信貸借款申請，在線上注冊激活的過程中，根據自動風險評估，包括申請欺詐，信用風險等來選擇是否拒絕發放貸款；事後：貸款發放以後的風險監控，如果借款人出現與其他平台的新增申請，或者長距離的位置轉移，或者手機號停機等信號，可作為貸後風險預警。如何提前在網路中把騙子揪出？最基礎的技術：設備指紋在介紹整個風控體系時我認為，對於網路行為或者線上借貸，最最基礎或者最最重要的技術是設備指紋。為什麼呢？從上圖中我們可以看到，網路上的設備模擬或攻擊，比如各種各樣的自動機器人，實際上是對網路環境造成極大的干擾，在信貸中會導致信用風險的誤判。這個是第一道。網路設備最關鍵的地方是要實現對設備唯一性的保證，第二是抗攻擊，抗篡改。網上有各種高手會進行模擬器修改，修改設備的信息和干擾設備的定位等以各種手段來干擾設備的唯一性認定。所以對抗這樣的情況的技術要點在於：抗攻擊、抗干擾、抗篡改。另一方面能夠識別出絕大部分的模擬器。設備定位：基站和WiFi三角定位a.非GPS定位值得注意的是，在模擬器或者智能設備系統裡面它可以把GPS定位功能關掉。而如果通過將基站的三角計算或者WIFI的三角計算定位結合起來，定位的精度較高，且不受GPS關閉的影響。這可以應用在信貸貸後管理，用來監測借款人的大范圍位置偏移。b.地址的模糊匹配對於位置來講還有一個重要方面是地址的模糊匹配。在信用卡或者線下放貸中，地址匹配是一個重要的風險審核因素，但是地址審批過程存在一個問題：平台與平台之間因為輸入格式不同或者輸入錯誤等問題造成難以匹配，那就需要模糊演算法來進行兩兩匹配，以及數個地址之間進行比對，或者在存量庫中搜索出歷史中的風險或者相關性名單來進行比對。這其中涉及的技術包括模糊匹配演算法和海量地址的管理和實時比對。復雜網路復雜網路有時候大家稱之為知識圖譜，但這中間有點區別：復雜網路更偏向於從圖論的角度進行網路構建後進行實體結構演算法分析，知識圖譜更偏重於關聯關系的展現。網路分析最重要的一點是具有足夠的數據量，能夠對大部分網路行為進行監控和掃描，同時形成相應的關聯關系，這不僅是實體與實體之間、事件與事件的關系，並且體現出「小世界（7步之內都是一家人）」、「冪分布」等特徵。
❷ 貸款業務流程中，大數據風控體系如何搭建
"我國的徵信體系分為兩種。一種是央行徵信，另一種是央行牽頭開展的百行徵信，也就是網貸大數據。
查詢央行徵信需要本人攜帶身份證件前往當地的央行網點，自助列印簡版的個人徵信報告。
而查詢百行徵信的話就簡單的多， 並且由於百行徵信的覆蓋面廣，應用場合多，報告內容相比央行徵信要豐富不少，查詢起來也很簡單。
只需要打開微信，搜索：飛雨快查。點擊查詢，輸入信息即可查詢到自己的徵信。
相比央行的個人徵信報告，個人信用記錄的氛圍更加廣泛，出具的機構也更加多元，像松果查、芝麻信用分等，都屬於個人信用記錄的一部分，整體而言更類似於網上說的大數據徵信，是傳統個人徵信報告的有益補充。
目前，國家正在構建一張全方位無死角的「信用大網」，聯通社會，信息共享，無論是徵信報告還是個人信用記錄，都是其中的重要組成部分。保護好自己的信用，對每個人來說，信用才是最大的資產與財富。"
❸ 什麼是大數據風控跟貸款怎麼結合
所謂大數據風控，就是用大數據的技術對風險因素進行管控，比如「險查查」，這個就是用很多風險數據來展現風險值，其中有多頭借貸、社保公積金、運營商、學信網、人臉識別等技術，有了多個維度，不同數據，這樣就可以盡可能減少信貸風險。
❹ 大數據風控有哪些優點
風控是金融行業的核心業務，大數據風控是對多維度、大量數據的智能處理，批量標准化的執行流程，通過全方位收集用戶的各項數據信息，並進行有效的建模、迭代，對用戶信用狀況進行評價，可以決定是否放貸以及放貸額度、貸款利率 。大數據風控更能貼合信息發展時代風控業務的發展要求；越來越激烈的行業競爭，也正是現今大數據風控如此火熱的重要原因。比如淺橙科技，他們有自主研發的HAS風控體系，以風控技術、大數據應用技術為核心，搭建了大數據機器學習架構，能夠用先進的人工智慧和機器學習技術進行自主挖掘，迭代更新，為金融機構和用戶提供更專業、更智能的服務。
大數據風控優勢
01 數據量大
這也是大數據風控宣傳的活字招牌。 根據公開資料，螞蟻金服的風控核心CTU 投入了2200多台伺服器，專門用於風險的檢測、分析和處置。每天處理2億條數據，數據維度有10萬多個。
02 數據維度多
傳統金融風控與大數據風控的顯著區別在於對傳統金融數據和非傳統金融數據的應用。傳統的金融數據包括上文中提及的個人社會特徵、收入、借貸情況等等。而互金公司的大數據風控，採納了大量的非傳統金融數據。比如阿里巴巴的網購記錄，京東的消費記錄等等。
03 雙重變數降低主觀判斷誤差
大數據風控在運行邏輯上不強調強因果關系，而是看重統計學上的相關性。
除了傳統變數（即傳統網貸公司房貸審批的經驗判斷），還納入了非傳統變數，將風控審核的因果關系放寬到相關關系，通過互聯網的方式抓取大量數據之後，進行系列數據分析和篩選，並運用到風險審核當中去。這樣不僅能簡化風控流程，提高審批效率，而且能有效避免因為認為主觀判斷的失誤。
04 適用范圍更廣
中國的互金服務的客群可簡單分為：無信貸歷史記錄者和差信貸歷史記錄者。他們沒有徵信報告或金融服務記錄，對傳統金融機構而言，他們的風控審核助力有限，同理，學歷、居住地、借貸記錄這些傳統的強金融風控指標可能在面對無信貸記錄者和差信貸記錄者時都會面臨同樣的問題。而互金公司可可以通過其他方式補充新的風控數據來源，並且驗證這些數據的有效性。
❺ 如何利用大數據做金融風控
大數據能夠進行數據變現的商業模式目前就是兩個，一個是精準營銷，典型的場景是商品推薦和精準廣告投放，另外一個是大數據風控，典型的場景是互聯網金融的大數據風控。
金融的本質是風險管理，風控是所有金融業務的核心。典型的金融借貸業務例如抵押貸款、消費貸款、P2P、供應鏈金融、以及票據融資都需要數據風控識別欺詐用戶及評估用戶信用等級。
傳統金融的風控主要利用了信用屬性強大的金融數據，一般採用20個緯度左右的數據，利用評分來識別客戶的還款能力和還款意願。信用相關程度強的數據 緯度為十個左右，包含年齡、職業、收入、學歷、工作單位、借貸情況、房產，汽車、單位、還貸記錄等，金融企業參考用戶提交的數據進行打分，最後得到申請人 的信用評分，依據評分來決定是否貸款以及貸款額度。其他同信用相關的數據還有區域、產品、理財方式、行業、繳款方式、繳款記錄、金額、時間、頻率等。普惠在線
互聯網金融的大數據風控並不是完全改變傳統風控，實際是豐富傳統風控的數據緯度。互聯網風控中，首先還是利用信用屬性強的金融數據，判斷借款人的還 款能力和還款意願，然後在利用信用屬性較弱的行為數據進行補充，一般是利用數據的關聯分析來判斷借款人的信用情況，藉助數據模型來揭示某些行為特徵和信用 風險之間的關系。
互聯網金融公司利用大數據進行風控時，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。
常用的互聯網金融大數據風控方式有以下幾種：
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。企業可以藉助國政通的數據來驗證姓名、身份證號，藉助銀聯數據來驗證銀行卡號和姓名，利用運營商數據來驗證手機號、姓名、身份證號、家庭住址。
如果借款人是欺詐用戶，這五個信息都可以買到。這個時候就需要進行人臉識別了，人臉識別等原理是調用國政通／公安局 API介面，將申請人實時拍攝的照片／視頻同客戶預留在公安的身份證進行識別，通過人臉識別技術驗證申請人是否是借款人本人。
其他的驗證客戶的方式包括讓客戶出示其他銀行的信用卡及刷卡記錄，或者驗證客戶的學歷證書和身份認證。
分析提交的信息來識別欺詐
大部分的貸款申請都從線下移到了線上，特別是在互聯網金融領域，消費貸和學生貸都是以線上申請為主的。
線上申請時，申請人會按照貸款公司的要求填寫多維度信息例如戶籍地址，居住地址，工作單位，單位電話，單位名稱等。如果是欺詐用戶，其填寫的信息往 往會出現一些規律，企業可根據異常填寫記錄來識別欺詐。例如填寫不同城市居住小區名字相同、填寫的不同城市，不同單位的電話相同、不同單位的地址街道相 同、單位名稱相同、甚至居住的樓層和號碼都相同。還有一些填寫假的小區、地址和單位名稱以及電話等。
如果企業發現一些重復的信息和電話號碼，申請人欺詐的可能性就會很高。
分析客戶線上申請行為來識別欺詐
欺詐用戶往往事先准備好用戶基本信息，在申請過程中，快速進行填寫，批量作業，在多家網站進行申請，通過提高申請量來獲得更多的貸款。
企業可以藉助於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，如果這些申請時間大大小於 正常客戶申請時間，例如填寫地址信息小於2秒，閱讀條款少於3秒鍾，申請貸款低於20秒等。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。
這些異常申請行為可能揭示申請人具有欺詐傾向，企業可以結合其他的信息來判斷客戶是否為欺詐用戶。
利用黑名單和灰名單識別風險
互聯網金融公司面臨的主要風險為惡意欺詐，70%左右的信貸損失來源於申請人的惡意欺詐。客戶逾期或者違約貸款中至少有30%左右可以收回，另外的一些可以通過催收公司進行催收，M2逾期的回收率在20％左右。
市場上有近百家的公司從事個人徵信相關工作，其主要的商業模式是反欺詐識別，灰名單識別，以及客戶徵信評分。反欺詐識別中，重要的一個參考就是黑名單，市場上領先的大數據風控公司擁有將近1000萬左右的黑名單，大部分黑名單是過去十多年積累下來的老賴名單，真正有價值的黑名單在兩百萬左右。
黑名單來源於民間借貸、線上P2P、信用卡公司、小額借貸等公司的歷史違約用戶，其中很大一部分不再有借貸行為，參考價值有限。另外一個主要來源是催收公司，催收的成功率一般小於於30%（M3以上的），會產生很多黑名單。
灰名單是逾期但是還沒有達到違約的客戶（逾期少於3個月的客戶），灰名單也還意味著多頭借貸，申請人在多個貸款平台進行借貸。總借款數目遠遠超過其還款能力。
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。央行和上海經信委正在聯合多家互聯網金融公司建立統一的黑名單平台，但是很多互聯網金融公司都不太願意貢獻自家的黑名單，這些黑名單 是用真金白銀換來的教訓。另外如果讓外界知道了自家平台黑名單的數量，會影響其公司聲譽，降低公司估值，並令投資者質疑其平台的風控水平。
利用移動設備數據識別欺詐
行為數據中一個比較特殊的就是移動設備數據反欺詐，公司可以利用移動設備的位置信息來驗證客戶提交的工作地和生活地是否真實，另外來可以根據設備安裝的應用活躍來識別多頭借貸風險。
欺詐用戶一般會使用模擬器進行貸款申請，移動大數據可以識別出貸款人是否使用模擬器。欺詐用戶也有一些典型特徵，例如很多設備聚集在一個區域，一起 申請貸款。欺詐設備不安裝生活和工具用App，僅僅安裝和貸款有關的App，可能還安裝了一些密碼破譯軟體或者其他的惡意軟體。
欺詐用戶還有可能不停更換SIM卡和手機，利用SIM卡和手機綁定時間和頻次可以識別出部分欺詐用戶。另外欺詐用戶也會購買一些已經淘汰的手機，其機器上面的操作系統已經過時很久，所安裝的App版本都很舊。這些特徵可以識別出一些欺詐用戶。
利用消費記錄來進行評分
大會數據風控除了可以識別出壞人，還可以評估貸款人的還款能力。過去傳統金融依據借款人的收入來判斷其還款能力，但是有些客戶擁有工資以外的收入，例如投資收入、顧問咨詢收入等。另外一些客戶可能從父母、伴侶、朋友那裡獲得其他的財政支持，擁有較高的支付能力。
按照傳統金融的做法，在家不工作照顧家庭的主婦可能還款能力較弱。無法給其提供貸款，但是其丈夫收入很高，家庭日常支出由其太太做主。這種情況，就需要消費數據來證明其還款能力了。
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。例如頭等艙乘坐次數，物業費高低、高爾夫球俱樂部消費，遊艇俱樂部會員費用，奢侈品會員，豪車4S店消費記錄等消費數據可以作為其信用評分重要參考。
互聯網金融的主要客戶是屌絲，其電商消費記錄、旅遊消費記錄、以及加油消費記錄都可以作為評估其信用的依據。有的互聯金融公司專門從事個人電商消費數據分析，只要客戶授權其登陸電商網站，其可以藉助於工具將客戶歷史消費數據全部抓取並進行匯總和評分。
參考社會關系來評估信用情況
物以類聚，人與群分。一般情況下，信用好的人，他的朋友信用也很好。信用不好的人，他的朋友的信用分也很低，
參考借款人常聯系的朋友信用評分可以評價借款人的信用情況，一般會採用經常打電話的朋友作為樣本，評估經常聯系的幾個人（不超過6六個人）的信用評分，去掉一個最高分，去掉一個最低分，取其中的平均值來判斷借款人的信用。這種方式挑戰很大，只是依靠手機號碼來判斷個人信用可信度不高。一般僅僅用於反欺詐識別，利用其經常通話的手機號在黑名單庫裡面進行匹配，如果命中，則此申請人的風險較高，需要進一步進行調查。
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，其中50歲左右的貸款人違 約率最高，30歲左右的人違約率最低。貸款用於家庭消費和教育的貸款人，其貸款違約率低；聲明月收入超過3萬的人比聲明月收入低於1萬5千的人貸款違約率 高；貸款次數多的人，其貸款違約率低於第一次貸款的人。
經常不交公共事業費和物業費的人，其貸款違約率較高。經常換工作，收入不穩定的人貸款違約率較高。經常參加社會公益活動的人，成為各種組織會員的人，其貸款違約率低。經常更換手機號碼的人貸款違約率比一直使用一個電話號碼的人高很多。
午夜經常上網，很晚發微博，生活不規律，經常在各個城市跑的申請人，其帶貸款違約率比其他人高30%。刻意隱瞞自己過去經歷和聯系方式，填寫簡單信 息的人，比信息填寫豐富的人違約概率高20%。借款時間長的人比借款時間短短人，逾期和違約概率高20%左右。擁有汽車的貸款人比沒有汽車的貸款人，貸款 違約率低10%左右。
利用司法信息評估風險
涉毒涉賭以及涉嫌治安處罰的人，其信用情況不是太好，特別是涉賭和涉毒人員，這些人是高風險人群，一旦獲得貸款，其貸款用途不可控，貸款有可能不會得到償還。
尋找這些涉毒涉賭的嫌疑人，可以利用當地的公安數據，但是難度較大。也可以採用移動設備的位置信息來進行一定程度的識別。如果設備經常在半夜出現在 賭博場所或賭博區域例如澳門，其申請人涉賭的風險就較高。另外中國有些特定的地區，當地的有一部分人群從事涉賭或涉賭行業，一旦申請人填寫的居住地址或者 移動設備位置信息涉及這些區域，也要引起重視。涉賭和涉毒的人員工作一般也不太穩定或者沒有固定工作收入，如果申請人經常換工作或者經常在某一個階段沒有 收入，這種情況需要引起重視。涉賭和涉毒的人活動規律比較特殊，經常半夜在外面活動，另外也經常住本地賓館，這些信息都可以參考移動大數據進行識別。
總之，互聯網金融的大數據風控採用了用戶社會行為和社會屬性數據，在一定程度上補充了傳統風控數據維度不足的缺點，能夠更加全面識別出欺詐客戶，評價客戶的風險水平。互聯網金融企業通過分析申請人的社會行為數據來控制信用風險，將資金借給合格貸款人，保證資金的安全。
❻ 怎麼查詢風控數據
查詢網貸大數據可以通過第三方平台進行查詢。網貸大數據各大平台查詢方式簡單多樣，只要提交姓名，身份證以及手機號就可以獲得一份詳細的查詢報告。
大數據信用查詢、運營商報告查詢、查詢網貸黑名單、網貸申請記錄、逾期記錄、個人貸款記錄，個人網貸記錄，個人多頭借貸記錄，個人互聯網金融P2P平台貸款記錄等各種數據。
拓展資料
一、如何查詢個人信用報告
1、央行查詢個人徵信報告
一般可以去兩個地方，第一個就是央行的當地的總行，直接帶上自己的身份證以及自己的有效的證件，可以直接去銀行總行找客服經理填寫申請表後就可以辦理你要查詢個人徵信的業務了。
2、網上查詢個人信用報告
如果你已經確定自己在網路上進行了幾次貸款，但是想知道這些貸款的記錄有沒有上徵信系統。其實你可以直接上網進行搜索，丁一數據。即可查詢到自己的個人信用評分，找到這個微信小程序即可。如果在網上有逾期記錄或者在多個平台有借貸記錄，那麼你的各種記錄都會被大數據風控，這時你的網貸平台就會頻頻被拒的，甚至連你的花唄借唄也會被關閉。
二、進入網貸黑名單如何消除?
1、去網貸平台查詢自己的詳細借貸記錄，看自己借貸的款項，以免不法分子利用自己的個人信息進行的借貸，如發現不是自己借貸的，而是他人或者不法分子盜用，應該立即報警，然後聯系借貸平台說明情況。
2、查詢完自己的詳細借貸記錄後，然後確認是自己借貸的款項，這時應該把自己拖欠的款項，全部還清然後再聯系相應平台的客服，讓他們平台進行消除。
❼ 金融消費信貸的大數據風控如何做
金融的本質是風控，金融科技的關鍵在於追求效率與風險的平衡。那麼金融消費信貸的大數據風控如何做？從目前市場需求來看，一體化解決方案成為大勢所趨。華策數科就是一個典型代表，基於自身科技能力，為金融機構提供全流程服務，涵蓋獲客、運營、風控、客服和貸後管理等多個業務環節。
華策數科智能信貸風控解決方案通過大數據分析、Smart Engine智能決策引擎、智能評分建模、風控策略、風險制度等多項技術，為企業制定精準高效的定製化風控管理方案。該方案從客戶需求出發，結合數據分析與應用技術實現客群精準分類及管理，通過制定反欺詐規則防範金融消費信貸業務的風險。除此之外，華策數科提供全面風險診斷和策略優化建議，構建風險模型並持續監控，定製化輸出全流程高效風控管理方案，節約風控成本，實現風控方案快速落地。
華策數科智能信貸風控解決方案能有效提升金融機構自動化審批水平及風險管理能力，以更好地應對日趨復雜的市場環境挑戰。