互联网金融做大数据风控的九种维度
在互联网金融迅猛发展的背景下,风险控制问题已然成为行业焦点,基于大数据的风控
模型正在成为互联网金融领域的热门战场。那么,大数据风控到底是怎么一回事呢?与传统
风控相比,它又是怎样来进行风险识别的呢?本文对此进行了探讨。
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
场景是商品推荐与精准广告投放,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与还款意愿。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。