❶ 如何利用大数据做金融风控
风控体系：事前、事中、事后调控整个风控体系包括几个环节：事前：在风险发生之前就要通过对风险舆情的监控发现风险，比如在某些恶意的欺诈团伙即将发动欺诈攻击前就采取措施来提前防御，例如通过规则加紧，把模型阈值调高等方法；事中：信贷借款申请，在线上注册激活的过程中，根据自动风险评估，包括申请欺诈，信用风险等来选择是否拒绝发放贷款；事后：贷款发放以后的风险监控，如果借款人出现与其他平台的新增申请，或者长距离的位置转移，或者手机号停机等信号，可作为贷后风险预警。如何提前在网络中把骗子揪出？最基础的技术：设备指纹在介绍整个风控体系时我认为，对于网络行为或者线上借贷，最最基础或者最最重要的技术是设备指纹。为什么呢？从上图中我们可以看到，网络上的设备模拟或攻击，比如各种各样的自动机器人，实际上是对网络环境造成极大的干扰，在信贷中会导致信用风险的误判。这个是第一道。网络设备最关键的地方是要实现对设备唯一性的保证，第二是抗攻击，抗篡改。网上有各种高手会进行模拟器修改，修改设备的信息和干扰设备的定位等以各种手段来干扰设备的唯一性认定。所以对抗这样的情况的技术要点在于：抗攻击、抗干扰、抗篡改。另一方面能够识别出绝大部分的模拟器。设备定位：基站和WiFi三角定位a.非GPS定位值得注意的是，在模拟器或者智能设备系统里面它可以把GPS定位功能关掉。而如果通过将基站的三角计算或者WIFI的三角计算定位结合起来，定位的精度较高，且不受GPS关闭的影响。这可以应用在信贷贷后管理，用来监测借款人的大范围位置偏移。b.地址的模糊匹配对于位置来讲还有一个重要方面是地址的模糊匹配。在信用卡或者线下放贷中，地址匹配是一个重要的风险审核因素，但是地址审批过程存在一个问题：平台与平台之间因为输入格式不同或者输入错误等问题造成难以匹配，那就需要模糊算法来进行两两匹配，以及数个地址之间进行比对，或者在存量库中搜索出历史中的风险或者相关性名单来进行比对。这其中涉及的技术包括模糊匹配算法和海量地址的管理和实时比对。复杂网络复杂网络有时候大家称之为知识图谱，但这中间有点区别：复杂网络更偏向于从图论的角度进行网络构建后进行实体结构算法分析，知识图谱更偏重于关联关系的展现。网络分析最重要的一点是具有足够的数据量，能够对大部分网络行为进行监控和扫描，同时形成相应的关联关系，这不仅是实体与实体之间、事件与事件的关系，并且体现出“小世界（7步之内都是一家人）”、“幂分布”等特征。
❷ 贷款业务流程中，大数据风控体系如何搭建
"我国的征信体系分为两种。一种是央行征信，另一种是央行牵头开展的百行征信，也就是网贷大数据。
查询央行征信需要本人携带身份证件前往当地的央行网点，自助打印简版的个人征信报告。
而查询百行征信的话就简单的多， 并且由于百行征信的覆盖面广，应用场合多，报告内容相比央行征信要丰富不少，查询起来也很简单。
只需要打开微信，搜索：飞雨快查。点击查询，输入信息即可查询到自己的征信。
相比央行的个人征信报告，个人信用记录的氛围更加广泛，出具的机构也更加多元，像松果查、芝麻信用分等，都属于个人信用记录的一部分，整体而言更类似于网上说的大数据征信，是传统个人征信报告的有益补充。
目前，国家正在构建一张全方位无死角的“信用大网”，联通社会，信息共享，无论是征信报告还是个人信用记录，都是其中的重要组成部分。保护好自己的信用，对每个人来说，信用才是最大的资产与财富。"
❸ 什么是大数据风控跟贷款怎么结合
所谓大数据风控，就是用大数据的技术对风险因素进行管控，比如“险查查”，这个就是用很多风险数据来展现风险值，其中有多头借贷、社保公积金、运营商、学信网、人脸识别等技术，有了多个维度，不同数据，这样就可以尽可能减少信贷风险。
❹ 大数据风控有哪些优点
风控是金融行业的核心业务，大数据风控是对多维度、大量数据的智能处理，批量标准化的执行流程，通过全方位收集用户的各项数据信息，并进行有效的建模、迭代，对用户信用状况进行评价，可以决定是否放贷以及放贷额度、贷款利率 。大数据风控更能贴合信息发展时代风控业务的发展要求；越来越激烈的行业竞争，也正是现今大数据风控如此火热的重要原因。比如浅橙科技，他们有自主研发的HAS风控体系，以风控技术、大数据应用技术为核心，搭建了大数据机器学习架构，能够用先进的人工智能和机器学习技术进行自主挖掘，迭代更新，为金融机构和用户提供更专业、更智能的服务。
大数据风控优势
01 数据量大
这也是大数据风控宣传的活字招牌。 根据公开资料，蚂蚁金服的风控核心CTU 投入了2200多台服务器，专门用于风险的检测、分析和处置。每天处理2亿条数据，数据维度有10万多个。
02 数据维度多
传统金融风控与大数据风控的显著区别在于对传统金融数据和非传统金融数据的应用。传统的金融数据包括上文中提及的个人社会特征、收入、借贷情况等等。而互金公司的大数据风控，采纳了大量的非传统金融数据。比如阿里巴巴的网购记录，京东的消费记录等等。
03 双重变量降低主观判断误差
大数据风控在运行逻辑上不强调强因果关系，而是看重统计学上的相关性。
除了传统变量（即传统网贷公司房贷审批的经验判断），还纳入了非传统变量，将风控审核的因果关系放宽到相关关系，通过互联网的方式抓取大量数据之后，进行系列数据分析和筛选，并运用到风险审核当中去。这样不仅能简化风控流程，提高审批效率，而且能有效避免因为认为主观判断的失误。
04 适用范围更广
中国的互金服务的客群可简单分为：无信贷历史记录者和差信贷历史记录者。他们没有征信报告或金融服务记录，对传统金融机构而言，他们的风控审核助力有限，同理，学历、居住地、借贷记录这些传统的强金融风控指标可能在面对无信贷记录者和差信贷记录者时都会面临同样的问题。而互金公司可可以通过其他方式补充新的风控数据来源，并且验证这些数据的有效性。
❺ 如何利用大数据做金融风控
大数据能够进行数据变现的商业模式目前就是两个，一个是精准营销，典型的场景是商品推荐和精准广告投放，另外一个是大数据风控，典型的场景是互联网金融的大数据风控。
金融的本质是风险管理，风控是所有金融业务的核心。典型的金融借贷业务例如抵押贷款、消费贷款、P2P、供应链金融、以及票据融资都需要数据风控识别欺诈用户及评估用户信用等级。
传统金融的风控主要利用了信用属性强大的金融数据，一般采用20个纬度左右的数据，利用评分来识别客户的还款能力和还款意愿。信用相关程度强的数据 纬度为十个左右，包含年龄、职业、收入、学历、工作单位、借贷情况、房产，汽车、单位、还贷记录等，金融企业参考用户提交的数据进行打分，最后得到申请人 的信用评分，依据评分来决定是否贷款以及贷款额度。其他同信用相关的数据还有区域、产品、理财方式、行业、缴款方式、缴款记录、金额、时间、频率等。普惠在线
互联网金融的大数据风控并不是完全改变传统风控，实际是丰富传统风控的数据纬度。互联网风控中，首先还是利用信用属性强的金融数据，判断借款人的还 款能力和还款意愿，然后在利用信用属性较弱的行为数据进行补充，一般是利用数据的关联分析来判断借款人的信用情况，借助数据模型来揭示某些行为特征和信用 风险之间的关系。
互联网金融公司利用大数据进行风控时，都是利用多维度数据来识别借款人风险。同信用相关的数据越多地被用于借款人风险评估，借款人的信用风险就被揭示的更充分，信用评分就会更加客观，接近借款人实际风险。
常用的互联网金融大数据风控方式有以下几种：
验证借款人身份
验证借款人身份的五因素认证是姓名、手机号、身份证号、银行卡号、家庭地址。企业可以借助国政通的数据来验证姓名、身份证号，借助银联数据来验证银行卡号和姓名，利用运营商数据来验证手机号、姓名、身份证号、家庭住址。
如果借款人是欺诈用户，这五个信息都可以买到。这个时候就需要进行人脸识别了，人脸识别等原理是调用国政通／公安局 API接口，将申请人实时拍摄的照片／视频同客户预留在公安的身份证进行识别，通过人脸识别技术验证申请人是否是借款人本人。
其他的验证客户的方式包括让客户出示其他银行的信用卡及刷卡记录，或者验证客户的学历证书和身份认证。
分析提交的信息来识别欺诈
大部分的贷款申请都从线下移到了线上，特别是在互联网金融领域，消费贷和学生贷都是以线上申请为主的。
线上申请时，申请人会按照贷款公司的要求填写多维度信息例如户籍地址，居住地址，工作单位，单位电话，单位名称等。如果是欺诈用户，其填写的信息往 往会出现一些规律，企业可根据异常填写记录来识别欺诈。例如填写不同城市居住小区名字相同、填写的不同城市，不同单位的电话相同、不同单位的地址街道相 同、单位名称相同、甚至居住的楼层和号码都相同。还有一些填写假的小区、地址和单位名称以及电话等。
如果企业发现一些重复的信息和电话号码，申请人欺诈的可能性就会很高。
分析客户线上申请行为来识别欺诈
欺诈用户往往事先准备好用户基本信息，在申请过程中，快速进行填写，批量作业，在多家网站进行申请，通过提高申请量来获得更多的贷款。
企业可以借助于SDK或JS来采集申请人在各个环节的行为，计算客户阅读条款的时间，填写信息的时间，申请贷款的时间等，如果这些申请时间大大小于 正常客户申请时间，例如填写地址信息小于2秒，阅读条款少于3秒钟，申请贷款低于20秒等。用户申请的时间也很关键，一般晚上11点以后申请贷款的申请 人，欺诈比例和违约比例较高。
这些异常申请行为可能揭示申请人具有欺诈倾向，企业可以结合其他的信息来判断客户是否为欺诈用户。
利用黑名单和灰名单识别风险
互联网金融公司面临的主要风险为恶意欺诈，70%左右的信贷损失来源于申请人的恶意欺诈。客户逾期或者违约贷款中至少有30%左右可以收回，另外的一些可以通过催收公司进行催收，M2逾期的回收率在20％左右。
市场上有近百家的公司从事个人征信相关工作，其主要的商业模式是反欺诈识别，灰名单识别，以及客户征信评分。反欺诈识别中，重要的一个参考就是黑名单，市场上领先的大数据风控公司拥有将近1000万左右的黑名单，大部分黑名单是过去十多年积累下来的老赖名单，真正有价值的黑名单在两百万左右。
黑名单来源于民间借贷、线上P2P、信用卡公司、小额借贷等公司的历史违约用户，其中很大一部分不再有借贷行为，参考价值有限。另外一个主要来源是催收公司，催收的成功率一般小于于30%（M3以上的），会产生很多黑名单。
灰名单是逾期但是还没有达到违约的客户（逾期少于3个月的客户），灰名单也还意味着多头借贷，申请人在多个贷款平台进行借贷。总借款数目远远超过其还款能力。
黑名单和灰名单是很好的风控方式，但是各个征信公司所拥有的名单仅仅是市场总量的一部分，很多互联网金融公司不得不接入多个风控公司，来获得更多的 黑名单来提高查得率。央行和上海经信委正在联合多家互联网金融公司建立统一的黑名单平台，但是很多互联网金融公司都不太愿意贡献自家的黑名单，这些黑名单 是用真金白银换来的教训。另外如果让外界知道了自家平台黑名单的数量，会影响其公司声誉，降低公司估值，并令投资者质疑其平台的风控水平。
利用移动设备数据识别欺诈
行为数据中一个比较特殊的就是移动设备数据反欺诈，公司可以利用移动设备的位置信息来验证客户提交的工作地和生活地是否真实，另外来可以根据设备安装的应用活跃来识别多头借贷风险。
欺诈用户一般会使用模拟器进行贷款申请，移动大数据可以识别出贷款人是否使用模拟器。欺诈用户也有一些典型特征，例如很多设备聚集在一个区域，一起 申请贷款。欺诈设备不安装生活和工具用App，仅仅安装和贷款有关的App，可能还安装了一些密码破译软件或者其他的恶意软件。
欺诈用户还有可能不停更换SIM卡和手机，利用SIM卡和手机绑定时间和频次可以识别出部分欺诈用户。另外欺诈用户也会购买一些已经淘汰的手机，其机器上面的操作系统已经过时很久，所安装的App版本都很旧。这些特征可以识别出一些欺诈用户。
利用消费记录来进行评分
大会数据风控除了可以识别出坏人，还可以评估贷款人的还款能力。过去传统金融依据借款人的收入来判断其还款能力，但是有些客户拥有工资以外的收入，例如投资收入、顾问咨询收入等。另外一些客户可能从父母、伴侣、朋友那里获得其他的财政支持，拥有较高的支付能力。
按照传统金融的做法，在家不工作照顾家庭的主妇可能还款能力较弱。无法给其提供贷款，但是其丈夫收入很高，家庭日常支出由其太太做主。这种情况，就需要消费数据来证明其还款能力了。
常用的消费记录由银行卡消费、电商购物、公共事业费记录、大宗商品消费等。还可以参考航空记录、手机话费、特殊会员消费等方式。例如头等舱乘坐次数，物业费高低、高尔夫球俱乐部消费，游艇俱乐部会员费用，奢侈品会员，豪车4S店消费记录等消费数据可以作为其信用评分重要参考。
互联网金融的主要客户是屌丝，其电商消费记录、旅游消费记录、以及加油消费记录都可以作为评估其信用的依据。有的互联金融公司专门从事个人电商消费数据分析，只要客户授权其登陆电商网站，其可以借助于工具将客户历史消费数据全部抓取并进行汇总和评分。
参考社会关系来评估信用情况
物以类聚，人与群分。一般情况下，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，
参考借款人常联系的朋友信用评分可以评价借款人的信用情况，一般会采用经常打电话的朋友作为样本，评估经常联系的几个人（不超过6六个人）的信用评分，去掉一个最高分，去掉一个最低分，取其中的平均值来判断借款人的信用。这种方式挑战很大，只是依靠手机号码来判断个人信用可信度不高。一般仅仅用于反欺诈识别，利用其经常通话的手机号在黑名单库里面进行匹配，如果命中，则此申请人的风险较高，需要进一步进行调查。
参考借款人社会属性和行为来评估信用
参考过去互联网金融风控的经验发现，拥有伴侣和子女的借款人，其贷款违约率较低；年龄大的人比年龄低的人贷款违约率要高，其中50岁左右的贷款人违 约率最高，30岁左右的人违约率最低。贷款用于家庭消费和教育的贷款人，其贷款违约率低；声明月收入超过3万的人比声明月收入低于1万5千的人贷款违约率 高；贷款次数多的人，其贷款违约率低于第一次贷款的人。
经常不交公共事业费和物业费的人，其贷款违约率较高。经常换工作，收入不稳定的人贷款违约率较高。经常参加社会公益活动的人，成为各种组织会员的人，其贷款违约率低。经常更换手机号码的人贷款违约率比一直使用一个电话号码的人高很多。
午夜经常上网，很晚发微博，生活不规律，经常在各个城市跑的申请人，其带贷款违约率比其他人高30%。刻意隐瞒自己过去经历和联系方式，填写简单信 息的人，比信息填写丰富的人违约概率高20%。借款时间长的人比借款时间短短人，逾期和违约概率高20%左右。拥有汽车的贷款人比没有汽车的贷款人，贷款 违约率低10%左右。
利用司法信息评估风险
涉毒涉赌以及涉嫌治安处罚的人，其信用情况不是太好，特别是涉赌和涉毒人员，这些人是高风险人群，一旦获得贷款，其贷款用途不可控，贷款有可能不会得到偿还。
寻找这些涉毒涉赌的嫌疑人，可以利用当地的公安数据，但是难度较大。也可以采用移动设备的位置信息来进行一定程度的识别。如果设备经常在半夜出现在 赌博场所或赌博区域例如澳门，其申请人涉赌的风险就较高。另外中国有些特定的地区，当地的有一部分人群从事涉赌或涉赌行业，一旦申请人填写的居住地址或者 移动设备位置信息涉及这些区域，也要引起重视。涉赌和涉毒的人员工作一般也不太稳定或者没有固定工作收入，如果申请人经常换工作或者经常在某一个阶段没有 收入，这种情况需要引起重视。涉赌和涉毒的人活动规律比较特殊，经常半夜在外面活动，另外也经常住本地宾馆，这些信息都可以参考移动大数据进行识别。
总之，互联网金融的大数据风控采用了用户社会行为和社会属性数据，在一定程度上补充了传统风控数据维度不足的缺点，能够更加全面识别出欺诈客户，评价客户的风险水平。互联网金融企业通过分析申请人的社会行为数据来控制信用风险，将资金借给合格贷款人，保证资金的安全。
❻ 怎么查询风控数据
查询网贷大数据可以通过第三方平台进行查询。网贷大数据各大平台查询方式简单多样，只要提交姓名，身份证以及手机号就可以获得一份详细的查询报告。
大数据信用查询、运营商报告查询、查询网贷黑名单、网贷申请记录、逾期记录、个人贷款记录，个人网贷记录，个人多头借贷记录，个人互联网金融P2P平台贷款记录等各种数据。
拓展资料
一、如何查询个人信用报告
1、央行查询个人征信报告
一般可以去两个地方，第一个就是央行的当地的总行，直接带上自己的身份证以及自己的有效的证件，可以直接去银行总行找客服经理填写申请表后就可以办理你要查询个人征信的业务了。
2、网上查询个人信用报告
如果你已经确定自己在网络上进行了几次贷款，但是想知道这些贷款的记录有没有上征信系统。其实你可以直接上网进行搜索，丁一数据。即可查询到自己的个人信用评分，找到这个微信小程序即可。如果在网上有逾期记录或者在多个平台有借贷记录，那么你的各种记录都会被大数据风控，这时你的网贷平台就会频频被拒的，甚至连你的花呗借呗也会被关闭。
二、进入网贷黑名单如何消除?
1、去网贷平台查询自己的详细借贷记录，看自己借贷的款项，以免不法分子利用自己的个人信息进行的借贷，如发现不是自己借贷的，而是他人或者不法分子盗用，应该立即报警，然后联系借贷平台说明情况。
2、查询完自己的详细借贷记录后，然后确认是自己借贷的款项，这时应该把自己拖欠的款项，全部还清然后再联系相应平台的客服，让他们平台进行消除。
❼ 金融消费信贷的大数据风控如何做
金融的本质是风控，金融科技的关键在于追求效率与风险的平衡。那么金融消费信贷的大数据风控如何做？从目前市场需求来看，一体化解决方案成为大势所趋。华策数科就是一个典型代表，基于自身科技能力，为金融机构提供全流程服务，涵盖获客、运营、风控、客服和贷后管理等多个业务环节。
华策数科智能信贷风控解决方案通过大数据分析、Smart Engine智能决策引擎、智能评分建模、风控策略、风险制度等多项技术，为企业制定精准高效的定制化风控管理方案。该方案从客户需求出发，结合数据分析与应用技术实现客群精准分类及管理，通过制定反欺诈规则防范金融消费信贷业务的风险。除此之外，华策数科提供全面风险诊断和策略优化建议，构建风险模型并持续监控，定制化输出全流程高效风控管理方案，节约风控成本，实现风控方案快速落地。
华策数科智能信贷风控解决方案能有效提升金融机构自动化审批水平及风险管理能力，以更好地应对日趋复杂的市场环境挑战。