破译大数据风控魔术

　　今天我为大家分享一篇关于破译大数据风控魔术的文章，希望大家喜欢，大数据大家也越来越离不开了，也希望大家可以做一下相关的笔记，接下来请大家跟着我一起进入本篇文章!课课家提醒你要仔细阅读哦~

　　互联网时代效率为王，传统风控占用大量资源，终被舍弃。不知何时，大数据技术兴起。大量数据多维度、智能、批量处理和标准化的执行，另其在金融风控里占有了一席之地。金融机构间的竞争将大数据风控推的越来越高......

　　数千维度

　　现如今，需要风控的金融机构或多或少都会涉及大数据风控。

　　有观点认为，不少金融机构用大数据概念拔高高度，而实际的技术还不成熟。

　　事实上，金融机构大数据风控做的质量可以从维度的数量上看。

　　学历、手机号、性别、居住地等都是一个维度。也曾有金融机构表示自家风控模型中有2000多个维度。

　　刘玥是一家做大数据风控多年金融机构的首席数据官，曾在谷歌任职多年，有丰富的数据分析经验。

　　“现在，做大数据风控的金融机构，维度数量对外说普遍是1000多，实际上用到的可能不到百分之十。”刘玥直言。

　　据了解，金融机构接入的大数据金融机构越多维度就越多，虽然维度大部分是重复的，但金融机构为了提高档次，一般不会剔除。

　　刘玥称，1000多个维度算是少的，即使上万个维度也不是不可能。

　　最近，刘玥领导的建模团队在规模相当的一家金融机构挖来了一名建模人员，扩充至20人。

　　据这名建模人员透露，上家金融机构建模人员只有两名，自己走了只剩下一名了。

　　事实上，维度再多，模型不丰富，在专业骗贷小分队面前也是虚有......

　　骗贷思维

　　“专业的骗贷团队会向金融机构申请贷款，观察申请结果，然后对的这家金融机构的风控模型进行分析。”刘玥表示，如果以大专学历申请失败，而以本科学历申请成功，这条维度就被分析出来了。

　　有相关业内人士透露，此前出现的大规模骗贷就这在维度泄露或维度被分析出来的情况下出现的。风控模型越简单，维度越少，风险就越大。

　　据此前一本财经报道，骗贷者获取一套虚假资料，只需2000元，却可骗贷20多万。钱一到手，人就消失，成为永久“坏账”。

　　在刘玥看来，金融机构的大数据风控共可以分为四个层次。

　　一、直接购买简单的风控模型，简单直接，具有初级风险的判断。

　　二、自主开发，较为简单，有5-10个维度。

　　三、自主开发，模型复杂，且同时有多个模型，一条信息同时通过几个模型或是经过一个后再经过另一个模型。

　　四、除了第三种模型以外应有的模型以外，增加机器学习算法，用于反欺诈行为。

　　“纯粹依靠大数据风控放贷的只有现金贷产品。”有业内人士表示，这也是现金贷利息高的原因。

　　为时尚早

　　在目前看来，我国数据市场规模巨大，消费需求旺盛，越来越多的数据被记录和整理，用户行为信息日益完善，大数据必定会成为这个时代的关键技术。

　　然而，准确的预测分析虽然能帮助金融机构降低因欺诈、信用违约导致的坏账风险，有效的控制成本，但是目前大数据技术的发展尚属初级阶段，技术尚不成熟。尤其是运用到以风控为核心的金融领域还为时尚早。

　　“我国信用体系不健全，金融机构依托线上风控，并不能实现最佳效果。”厚本金融副总裁欧阳君直言，“线下风控这一模式，在我国仍然会存在并将持续很长一段时间。但是金融机构依然要学习国外先进技术，提高决策效率，做好线上风控。”

　　此前，有多家金融机构曾表示，确实在做大数据风控，但实际应用微乎其微。

　　其中，有金融机构透露，大数据风控只是用户借款的一个门槛，用户通过了大数据的审核后还会进行人工审核。

　　欧阳君称，虽然风险的规避不是百分之百，但是通过大数据概率去做风控，会让金融机构的整体方向好转。

　　然而，准确的预测分析虽然能帮助金融机构降低因欺诈、信用违约导致的坏账风险，有效的控制成本，但是目前大数据技术的发展尚属初级阶段，技术尚不成熟。尤其是运用到以风控为核心的金融领域还为时尚早。

　　“我国信用体系不健全，金融机构依托线上风控，并不能实现最佳效果。”厚本金融副总裁欧阳君直言，“线下风控这一模式，在我国仍然会存在并将持续很长一段时间。但是金融机构依然要学习国外先进技术，提高决策效率，做好线上风控。”

　　此前，有多家金融机构曾表示，确实在做大数据风控，但实际应用微乎其微。

　　其中，有金融机构透露，大数据风控只是用户借款的一个门槛，用户通过了大数据的审核后还会进行人工审核。

　　欧阳君称，虽然风险的规避不是百分之百，但是通过大数据概率去做风控，会让金融机构的整体方向好转。

　　大数据小知识：

　　灵活性

　　大数据存储系统的基础设施规模通常都很大，因此必须经过仔细设计，才能保证存储系统的灵活性，使其能够随着应用分析软件一起扩容及扩展。

　　在大数据存储环境中，已经没有必要再做数据迁移了，因为数据会同时保存在多个部署站点。一个大型的数据存储基础设施一旦开始投入使用，就很难再调整了，因此它必须能够适应各种不同的应用类型和数据场景。

　　应用感知

　　最早一批使用大数据的用户已经开发出了一些针对应用的定制的基础设施，比如针对政府项目开发的系统，还有大型互联网服务商创造的专用服务器等。

　　在主流存储系统领域，应用感知技术的使用越来越普遍，它也是改善系统效率和性能的重要手段，所以，应用感知技术也应该用在大数据存储环境里。

　　针对小用户

　　依赖大数据的不仅仅是那些特殊的大型用户群体，作为一种商业需求，小型企业未来也一定会应用到大数据。我们看到，有些存储厂商已经在开发一些小型的“大数据”存储系统，主要吸引那些对成本比较敏感的用户。

　　小结：大家看完本篇文章有什么想法，请大家下去再找相关的知识巩固哦~还有任何不懂的问题，请登录课课家教育，我们会为您解答!