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壹诺信用:大数据风控应该要注意些什么?

来源:www.inuol.com  作者:李时珍的皮  浏览:23次  时间:2019-01-08


大数据风控作为传统风控方式补充,主要利用行为数据来实施风险控制,用户行为数据可以作为另外的30%客户风控的有效补充。大数据风险控制的作用就是从原来被拒绝的贷款用户中找到合格用户,识别出已经通过审核的高风险客户和欺诈客户。

金融行业中,银行是对信用风险依赖最强的一个主体,银行本质就是经营风险,不同的风险偏好决定了银行的经营水平。在经济结构调整周期过程中,信用风险管理也是各个银行面临的巨大挑战。

1、两种常见的信用风险管理方式

银行信用风险管理有两种方式,第一种方式是从大量申请人中找到合格的贷款客户,将贷款放给这些人。第二种方式是从申请人中识别出有潜在风险的贷款客户,不将贷款发给这些人。可以简单地认为是找到好种子和识别出坏种子

2、识别出潜在风险的人

利用数学模型来识别风险客户,目的是找到欺诈客户和未来不会还款的用户。在识别坏种子时,数学模型和坏种子是关键,数学模型决定风控方式是否科学,数据纬度是否全面,结论是否科学。坏种子是用来修正风控模型参数,提升模型的鲁邦性,同时让模型可以不断完善自己。在预防欺诈用户时,行业共享的黑名单也起到了很大的作用。坏种子对识别出欺诈用户和潜在违约用户十分关键,风控模型是否有效的一个前提就是是否有足够多的坏种子。

3、如何找到合格的贷款人?

银行在找好种子时,一般会对好种子进行一些基本限定,从贷款人的学历、年龄、收入、职业、资产、负债、消费等几个方面进行打分,最后综合评级,依据评估分数进行贷款审批,可以简单地认为是风险定价。

贷款销售人员主要的任务是找到好种子的用户,通过KYC和风险评估等方式的找到潜在合格客户。这个阶段的风险控制可以认为是一个基线控制,经过风险评估之后,会得到客户的评估分数或风险评级。在控制基线之上的客户会被放进来,认为是潜在合格客户;风险管理部门进一步验证,如果审核通过之后,就会依据分数和级别发放贷款。

大数据风控在互联网金融领域应用越来越广泛,其技术和功能也在不断完善中,作为一家专业的大数据风控决策平台,壹诺信用将为客户提供更多查询维度和便捷的信贷工具,实现全周期护航!

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