集奥聚合:大数据为金融风控赋能

[摘要]就大数据的应用而言,金融是一个非常典型和重要的领域。一方面,与其他领域相比,金融行业的信息化建设和数据积累都做得比较好,这为大数据的应用提供了基础;另一方面,金融是资金密集型行业,更能直接体现大数据技术的价值。中国的金融大数据发展的怎么样了,用户对金融大数据的核心诉求是什么?带着这样的问题,中国软件网采访了集奥聚合COO吴海斌先生,听取他对金融大数据的看法。
        就大数据的应用而言,金融是一个非常典型和重要的领域。一方面,与其他领域相比,金融行业的信息化建设和数据积累都做得比较好,这为大数据的应用提供了基础;另一方面,金融是资金密集型行业,更能直接体现大数据技术的价值。中国的金融大数据发展的怎么样了?用户对金融大数据的核心诉求是什么?带着这样的问题,中国软件网采访了集奥聚合COO吴海斌先生,听取他对金融大数据的看法。
 
       通过与吴总的交谈,了解到金融大数据的核心是风险管控。对于金融而言,风险控制一直是其关键,而大数据技术的应用,为金融机构提供了全新的风险控制手段,帮助其更好的进行风险控制。那么怎样将大数据应用于金融风控之中呢?主要在三个方面:用户画像、风险评级和反欺诈。

       海量数据精准刻画用户画像

       兵法云“知己知彼,百战不殆”,这也适用于金融风控领域。金融风控的第一步就是要对风险控制对象有清晰的了解,大数据技术的应用,让金融机构进行精准的用户画像,用户画像可以帮助金融机构对用户进行全方位、立体化的分析,分析的维度不仅包括性别、年龄、社交情况等基础数据,也包括贷款情况、信用记录、财产状况等与其金融风险高度相关的数据信息。对用户基本情况尤其是信用状况和还款能力这些信息的掌握,帮助金融机构能及时识别出存在违约风险的用户,构成金融风险管控的第一道关口。在用户画像方面,集奥聚合推出的“集奥方舟智能应用平台”表现优秀,覆盖线上及线下的第三方画像描述数据,有能力对5亿标签用户通过百万个维度进行描述刻画,搭建用户全景行为视图,实现客户需求的全面洞察及分析。
 
 
        数据让风险评级更合理

       一个金融系统的风控核心,无疑是对风险的测量和评价系统,通过系统的评级,对风险进行判定和度量,进而对不同级别的风险采取不同的应对策略。因此,高效合理的风险评级系统,是金融机构能否管控住风险的关键。

       以前的金融系统也会进行风险评级,那么大数据技术的应用,为这一系统带来哪些方面的改变呢?大体上来说,主要是两个方面:一是更丰富合理的风险评级模型,二是让风险评价建立在大量的数据基础之上。大数据的出现,让更多的因素诸如社交、工作履历、人际关系链等进入风险评级系统,金融机构可以基于更广泛的数据,来设计涵盖范围更广的风险评定模型,让其更加合理。与以前的风险评价不同,大数据时代的风险评级,是建立在海量数据基础上的,除了传统的银行数据外,还包括第三方支付机构的数据、电商数据、信用管理机构数据、大数据服务商的数据等。更进一步的,通过数据分析与数据挖掘技术,在大量数据中发现风险因素,这让风险定价变得更加的真实可信。以集奥聚合的大数据风控平台为例,该平台通过模块化、流程化的建模流程,通过对大量数据的分析和挖掘,全面有效地解决贷前、贷中、贷后以及获客营销活动等场景存在的信用及欺诈风险,帮助金融机构构建完善、成熟的抵御欺诈风险和信用风险的大数据解决方案。
 
 
        发现欺诈的蛛丝马迹

       应该说,并不是每个风险案例都是客户蓄意欺诈,可能是其经济能力降低导致履约能力不足。但是,蓄意欺诈依然是一大风险源,甚至是主要风险源。因而,金融风险管控的一个重要工作,就是识别出欺诈风险。

       要识别出欺诈是相当有难度的,一方面是信息缺失,另一方面要从看似没什么关系的信息中发掘风险需要很强的分析能力。如果说以前金融机构要识别出欺诈,或多或少是在碰运气的话,大数据技术的出现让金融机构的欺诈识别变得规范和常规起来。要识别出欺诈风险,首先必须掌握尽可能全面的数据,因为线索很可能隐藏在不被在意的角落,而不是经常需要审查的信息中。大数据时代,让金融机构可以掌握更广泛的信息,为欺诈识别奠定了基础。同时,机器学习尤其是深度学习等人工智能技术在数据分析中的应用,让金融机构获得一个强大的逻辑大脑,并且可以不知疲倦的工作。以集奥大数据风控平台为例,该平台引入多方数据源,提供严谨的规则并通过机器学习优化规则,能对有欺诈嫌疑的申请人进行高效识别。

       大数据时代,通过风险数据的积累以及相关数据分析、挖掘技术的应用,可以很大程度提高金融机构的风险管控能力。无论是通过用户画像来全面掌握用户信息、金融风险的评级、还是欺诈风险的识别,大数据技术都能取得比传统方法更好的效果。可以预见,随着大数据技术的成熟,优秀大数据公司将不断涌现,大数据公司与金融机构的合作也将逐步加深。金融作为一个数据和资金密集型的领域,将向人们展示出大数据的巨大威力。




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