大数据风控有何不同？风控体系要如何搭建？

风险控制是金融的心脏，数据是风险控制的血液。过去，我们主要依靠经验和宏观经济形式来实施风险控制。后来，我们通过数据和评分进行风险控制，现在我们使用大数据进行风险控制。自2014年以来，共同黄金行业开始大规模爆发风险事件，许多金融机构开始质疑传统的风险控制模式。此时，随着大数据技术的发展，它以其可靠的风险控制技术手段受到共同黄金行业的青睐。根据《2018年中国大数据风险控制研究报告》，2017年中国大数据风险控制市场规模达到140亿元。目前，各大互联网金融企业都采用了蚂蚁金服、融360的大数据风险控制技术手段、拍拍贷款和点融网都开发了独立的大数据风险控制系统。大数据是互联网金融乃至传统金融风险控制的必然趋势，其发展将给金融领域带来巨大的好消息。那么什么是大数据风险控制呢？如何构建大数据风险控制？以下盒子细菌将逐一回答：1、什么是大数据风险控制？大数据风险控制是指通过大数据核心算法建立风险模型。在收集各维数据的基础上，结合互联网评分和信用管理模型，提取对企业有用的数据，然后进行分析判断，最终达到风险控制和风险提示的目的。大数据风险控制是共同基金平台创新信用管理和风险管理的新思路。与传统风险控制相比，大数据风险控制在建模原理和方法上没有本质区别，只是利用了互联网时代的特点。目前，领先的大数据风险控制采用小数据，从财产、安全、合同、消费、社会等维度评价客户信誉水平，建立客户信誉数据，降低风险来源。据统计，目前银行传统的风险控制模型对市场上70%的客户有效，但对其他30%的客户，其风险控制模型的有效性将大大降低。大数据时代的到来丰富了传统风险控制的数据纬度，利用社交网络、信用调查、消费、兴趣等多维数据识别借款人的风险。客户数据越多，信用风险就越充分，信用评分就越客观。在大数据中，风险控制中的数据维度可作为其他30%客户风险控制的有效补充。大数据风险控制的作用是从被拒绝的客户中找到合格的客户，识别通过审计的高风险客户和欺诈客户。可大大提高共同基金行业的效率和风险控制能力，有效控制坏账率，使企业盈利。大数据风险控制是金融业发展过程中必须结合的科技手段。三、大数据风险控制的应用场景大数据风险控制模型的应用场景非常广泛，只要涉及互联网金融行业，大数据风险控制的存在是不可或缺的。从资金的角度来看，风险控制模型旨在评估客户的还款能力和还款意愿，防止客户收集羊毛，确保平台的安全。从行业角度来看，主要包括消费金融、供应链金融、信用贷款、P2P、大数据信用调查、第三方支付（第四方聚合支付）等细分领域，也可用于电子商务、游戏、社交网络等“传统”互联网公司。可以说，任何互联网公司都需要风险控制。四、构建大数据风险控制模型三部曲大数据风险控制从客户获取、批准、到贷款维护、客户价值提升、再利用、挖掘、客户保留、收集和退出，使金融风险控制不再是简单的贷款收集，而是完全维护客户的生命周期。要形成一个完整的闭环，需要分三个步骤:贷前、贷中、贷后。1.贷前：望其面目，以画其形贷前，主要包括准入授信规则的制定和划分。(1)在贷前准入阶段，需要收集、清理、分析和应用客户的数据，这是一个很长的链条，如果使用传统的风险控制费时费力。但我们现在拥有大数据技术，可以准确挖掘申请人的多维信息，包括人口属性信息、社会信息、历史消费记录、消费模式、兴趣爱好、社会偏好等相关维度信息。结合这些信息，形成用户肖像，判断客户的贷款资格、还款意愿和还款能力，并协助审查决策。现阶段不合格客户直接被挡在外面，既防止了后期“误杀”，又保证了平台的客户质量，事半功倍。（2）信用信息是根据一个平台的消费者需求制定的。我们可以以消费者需求为基础，建立有效的信用模式和评分规则。利用灵活开放的数据导入技术、多维度的信用关系评分项目和专业的评级模型，对客户的还款能力和还款意愿进行更深入、更全面的“解剖分析”，对平台的信用决策进行整体评级。不同评级的客户：首先，风险因素的调整不同；其次，每个评级的客户群体都应该有上限和下限。2.贷款:从表到内，对症下药贷款分为两部分，一部分是反欺诈，另一部分是额度调整。(1)反欺诈和反欺诈可能会被很多人在贷款前使用。但事实上，反欺诈贯穿于客户的整个生命周期，不仅在信用环节，而且在账户登录和注册环节。目前的欺诈手段主要是冒名欺诈、故意欺诈、不良中介欺骗他人间接实施信贷欺诈等。反欺诈需要做两件事，一是信息验证，二是行为分析。在大数据风险控制系统中，有许多先进的技术支持，所以我们不需要担心这方面。在行为分析过程中，依靠风险控制经验、客户信息验证和部分行为数据进行预测和分析，通过标记识别不同客户群体的风险程度。（2）在这个阶段，大多数客户至少有一次还款行为，因此平台需要考虑如何调整客户的配额等级和利息，以确保高质量的客户获得更低的利息和更高的配额，而数据性能差的客户需要使用更高的利息来覆盖风险。但是，不顾风险，盲目追求高收益，不求低收益，都是毫无意义的。配额调整的重点是合理估计客户的需求和风险。事实上，它可以被视为资金在不同风险回报中的分配，使在一定的风险下，整体风险回报最大化。3.贷后:闻闻五音，以其他疾病为主，主要是账单催收和贷后监控。（1）账单收集平台应释放资金，以确保收回。因此，此时应跟踪资本动态。逾期后，启动收集团队，协助完成逾期处理和资产回收工作。对于催收也要注意一定的策略，首先，针对不同风险的细分客户群体，制定差异化的催收措施。其次，由于催收资源有限，需要按照一定的分配规则分配催收资源。(2)贷后监控最终进入贷后监控环节。在信贷过程中，即使前中期风险控制到位，也不代表信贷交易万无一失，借款人环境变化、还款能力变化、还款意愿动摇等时有发生。利用大数据技术，可以对借款人进行多维动态事件和市场信息的跟踪和监控，快速检测和发现借款人贷后数据的异常情况，及时进行贷后预警，有效防止贷款人逃跑、信贷机构坏账、死账等。五、结论从贷前、贷中、贷后三个阶段全程监控，贯穿始终的大数据风险控制体系，能有效控制金融风险。但是，这里也要提醒大家，风险控制体系的建设要从自己的业务出发，才能发挥其真正的作用。以上，本期大数据风险控制的分享到此为止。如果有什么问题，请批评和纠正！

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