什么是大数据风控，P2P大数据风控到底有没有真疗效

相比银行传统风控，大数据风控对比传统风控有优势吗？

相对于传统风控，大数据风控在建模原理和方法论上并无本质区别，只不过是通过互联网的红利，采集到更多维的数据变量，通过分析数据的相关性来加强或者替代传统的强因果关系。

建模原理和方法论上并无本质区别

大数据风控即大数据风险控制，是指通过运用大数据构建模型的方法对借款人进行风险控制和风险提示。

相比传统风控，大数据风控究竟有何优势

以往传统的风控需要N个工作日，而且经常是线下调查+调取央行个人征信记录的方式，耗时耗力。大数据风控基于线上大量的数据资源和强大的数据挖掘及分析能力，与传统风控相比，具有数据覆盖维度更广，处理速度更快的优势。

大数据风控可以取代传统风控系统吗？

可以肯定回答，绝对不会被替代。

现在审核中，大数据只能算作是传统风控的一个参考点或者说是辅助作用。而且数据资源也是在传统风控的审核过的业务基础上采集的。

单纯借助大数据风控，而忽略传统风控系统，显然是不靠谱也是不可能的。

最好是可以以大数据风控为辅助手段，选择具有风险引擎和规则引擎的"双引擎风控"系统，不仅有自主学习能力，POC跑分也远远高于传统的规则单引擎。

大数据风控与传统风控有什么不同？, 信贷大数据风控系统与传统风控系统区别

传统的风控系统比较简单， 一套简单的IT系统结合线上线下征信，征信数据来源局限，原理简单，风险较大。

相对于大数据风控系统来说，由于大数据征信评分原因，IT系统相对完善，数据来源来源征信机构及互联网各种平台相关数据。

大体有四部分功能：1、评分建模，风控部分；

2、IT系统：业务系统、审批系统、征信系统、催收系统、账务系统；

3、决策配置工具，即信dai决策引擎；

4、征信大数据的整合模块。

大数据风控系统优势是大数据驱动，兼容手动、自动审批、决策、dai后管理。

鉴于大数据风控系统大大降低了风险，目前信dai行业，特别是小微金融机构大数据风控应用趋于普遍。神州融首推出了大数据风控平台、融360等也相继推出了自己的风控系统。

阿里巴巴的风控相比较传统银行的风控有何区别？会更有优势吗

您好，专业金融风控平台 “红途风控汇”为您解答：

个人以为，阿里的风控相比传统银行的风控是有差距的。阿里作为一家互联网公司，相关很多法律法规不完善，也就存在很多空子可以钻。而传统银行作为国家调控的主要手段，它的风控显然更成熟也更具安全性。

目前来看，阿里的金融产品还是比较稳健的，因为其收益率并没有超越红线，相比p2p的高收益而言，相对安全。

传统风控手段（经验）会被星桥数据的金融大数据风控替代吗？

应 该 说 是 各 有 千 秋 ， 星 桥 数 据 的 金 融 大 数 据 数 据 信 息 全 面 ， 为 信 贷 类 企 业 跟 个 人 提 供 黑 名 单 查 询 、 身 份 验 证 、 涵 盖 网 上 消 费 痕 迹 、 银 行 流 水 、 社 保 记 录 、 交 税 记 录 等 查 询 、 各 类 反 欺 诈 规 则 等 各 类 大 数 据 金 融 一 体 化 服 务 ， 可 以 说 是 传 统 征 信 的 一 个 有 力 补 充 。

传统风控手段会被大数据风控替代吗？还是大数据只能用来辅助

应该是不会被取代的，或者说短期内不会被取代。二者处于不同的维度，不发生取代关系

有关风控，可以百度 红途 风控交流学习。

中农信贷的大数据风控与传统风控有什么不同？有人专门了解过吗？

中农信贷是用现代科技与人工结合的办理业务，不同之处在于将现代科技技术运用到业务中去了。

大数据风控靠谱吗？

大数据风控目前应该是前沿技术在金融领域的最成熟应用，相对于智能投顾、区块链等还在初期的金融科技应用，大数据风控目前已经在业界逐步普及，从浅橙科技这样的高科技企业，到交易规模比较大的网贷平台，再到做现金贷、消费金融的创业公司，都在通过大数据风控技术来控制贷款规模扩张中的风险。也就是说大数据风控是非常靠谱的。

风险管理是防止工作的漏洞提前做好的各项管理与应急措施，比如资金、融资、资产负债、资产变更等。专职工作是根据体系要求进行进行资金或金融的专项管理，对发现的异常要及时调整控制，并及时上报。基础扎实并有重要业绩的，有前途的。

但私募金融公司特别是小型还是要慎重，法律法规及金融漏洞比较多。 来自职Q用户：吴先生

风控，就是风险控制，包括业务风险，法规风险，财务风险等 来自职Q用户：王先生

大数据风控，就是利用大数据技术（hadoop，spark等）构建大数据数据处理平台。包括数据接入平台，数据仓库，数据处理能力，数据分析展现等。然后利用这些能力，进行用户画像，风险建模达到风险监控，风险预测，风险控制的目的。好的风控策略和风控模型，能够有效风控。

风控一般包括：风险政策，反欺诈，审核

按时间来分可分为：贷前，贷后

如：用户画像，简述如下：

基本信息：姓名，地址，联系人等

交易行为属性：交易次数，逾期行为，

兴趣：爱好，兴趣

征信信息：银行征信，黑名单，外部信用评分

如：风控建模（参数+算法（公式））

利用用户的多个行为指标或原始变量（逾期，信用额度，交易次数）生成衍生变量（6个月交易金额大于前月的月分数，6个月最大逾期，最要是生成个人一定时期来成趋势，稳定的数据），最好基于某种算法（一般是逻辑回归）训练参数，最后形成评分

上述我们都可以应用决策引擎来风控用户下单交易行为

决策层一般会关注整体风控监控，在针对异常日期单独分析。常用风控监控指标有fpd，vintage，迁移率等

字节跳动风控审核专员的工作内容是：对申请贷款的客户进行全方位的尽职调查，严格把控风险；对客户提交贷款资料进行合规性检查；收集其他信息，为贷款决策提供必要的依据；负责贷款的审查、发放、贷后管理及回款控制等所有相关贷款过程。

字节跳动风控审核专员的招聘要求

1、年龄在18周岁以上，大专及以上学历。

2、具备较好的自驱力及责任心。对有争议的广告素材进行风险评级与预警，分析总结各类素材投放情况，输出指导文件。

3、善于发现问题，并具备推动问题解决的能力。参与项目性工作，提升团队效能，比如：质量管理、行业分析、机器审核、AI标注等。

4、有内容风控、广告风控、电商治理、游戏风控等行业的工作经验。根据法律法规对于字节跳动各平台的广告信息进行审核和标注，综合把控各行业广告投放风险。

总的分为征信大数据挖掘和风控运营两部分：

征信大数据挖掘：

互联网海量大数据中与风控相关的数据

电商类网站大数据：阿里、京东、苏宁等；

xyk类网站大数据：我爱卡、银率卡等；

社交类网站大数据：新浪微博、腾讯微信等；

小贷类网站大数据：人人贷、信用宝等；

支付类网站大数据：易宝、财付通等；

生活服务类网站大数据：平安一账通等

在进行数据处理之前，对业务的理解、对数据的理解非常重要，这决定了要选取哪些数据原料进行数据挖掘，在进入“数据工厂”之前的工作量通常要占到整个过程的60%以上。

在数据原料方面，越来越多的互联网在线动态大数据被添加进来。例如一个虚假的借款申请人信息就可以通过分析网络行为痕迹被识别出来，一个真实的互联网用户总会在网络上留下蛛丝马迹。对征信有用的数据的时效性也非常关键，通常被征信行业公认的有效的动态数据通常是从现在开始倒推24个月的数据。

通过获得多渠道的大数据原料，利用数学运算和统计学的模型进行分析，从而评估出借款者的信用风险，国内典型的企业是神州融大数据风控平台。用大数据分析进行风险控制是益博睿的核心技术。他们的原始数据来源非常广泛。

他们的数据工厂的核心技术和机密是他们开发的多个个基于学习机器的分析模型，对每位信贷申请人的超过3000+维度原始信息数据进行分析，并得出可对其行为做出测量的指标，而这一过程在5秒钟内就能全部完成。

风控运营：

贷前营销：1、已有客户开发、新客户开发；2、预审批、申请评分 3、预审批，客户准入、预授信额度估算。

贷中审批：1、欺诈甄别、反欺诈监测； 2、申请再评分； 3、授信审批；4、贷款定价。

贷后管理：1、行为评分模型； 2、额度管理； 3、风险预警、预催收；4、催收评分、催收策略。

目前贷款审批线上速度实现了突破，贷款获批率也得到了显著提升，同一类用户，用抵押物、收入流水证明等粗放式的传统风控方式，贷款获批率在15%左右，而使用大数据模型结合人工后获批率可以达到30%以上。至于贷款的逾期率，以12个月违约风险举例，通过神州融线上信贷审批模型筛选的用户，逾期率比没有经过筛选的低一半。

神州融是第一家在大数据风控系统上发力的互联网金融企业，同时蚂蚁金服旗下的芝麻信用、一些P2P网贷平台都在陆续开始研发大数据信用评估模型。

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