大數據理財網

⑴ 資信管理大數據平台一般需要多少投資

大數據（big
data），指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。大數據的5V特點（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）,平台有hadoop，投資還是多的，至少也是百萬級別。

⑵ 推薦幾個理財平台

理財選擇正規大平台很重要，獲得安心收益同時能更好的保障資金安全。度專小滿理財就是原網路屬理財，度小滿理財是度小滿金融（原網路金融）旗下的專業化理財平台，提供基金投資、活期理財和銀行定期理財等多元化理財產品。度小滿理財幫助用戶安心實現財富增長，用戶根據自己的流動性偏好、風險偏好進行選擇適合的理財產品。目前，度小滿理財已持續安全運營近5年時間，往期產品也均完成了本息兌付。

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⑶ 如何利用大數據做金融風控

大數據能夠進行數據變現的商業模式目前就是兩個，一個是精準營銷，典型的場景是商品推薦和精準廣告投放，另外一個是大數據風控，典型的場景是互聯網金融的大數據風控。

金融的本質是風險管理，風控是所有金融業務的核心。典型的金融借貸業務例如抵押貸款、消費貸款、P2P、供應鏈金融、以及票據融資都需要數據風控識別欺詐用戶及評估用戶信用等級。

傳統金融的風控主要利用了信用屬性強大的金融數據，一般採用20個緯度左右的數據，利用評分來識別客戶的還款能力和還款意願。信用相關程度強的數據 緯度為十個左右，包含年齡、職業、收入、學歷、工作單位、借貸情況、房產，汽車、單位、還貸記錄等，金融企業參考用戶提交的數據進行打分，最後得到申請人 的信用評分，依據評分來決定是否貸款以及貸款額度。其他同信用相關的數據還有區域、產品、理財方式、行業、繳款方式、繳款記錄、金額、時間、頻率等。普惠在線

互聯網金融的大數據風控並不是完全改變傳統風控，實際是豐富傳統風控的數據緯度。互聯網風控中，首先還是利用信用屬性強的金融數據，判斷借款人的還 款能力和還款意願，然後在利用信用屬性較弱的行為數據進行補充，一般是利用數據的關聯分析來判斷借款人的信用情況，藉助數據模型來揭示某些行為特徵和信用 風險之間的關系。

互聯網金融公司利用大數據進行風控時，都是利用多維度數據來識別借款人風險。同信用相關的數據越多地被用於借款人風險評估，借款人的信用風險就被揭示的更充分，信用評分就會更加客觀，接近借款人實際風險。

常用的互聯網金融大數據風控方式有以下幾種：

驗證借款人身份
驗證借款人身份的五因素認證是姓名、手機號、身份證號、銀行卡號、家庭地址。企業可以藉助國政通的數據來驗證姓名、身份證號，藉助銀聯數據來驗證銀行卡號和姓名，利用運營商數據來驗證手機號、姓名、身份證號、家庭住址。

如果借款人是欺詐用戶，這五個信息都可以買到。這個時候就需要進行人臉識別了，人臉識別等原理是調用國政通／公安局 API介面，將申請人實時拍攝的照片／視頻同客戶預留在公安的身份證進行識別，通過人臉識別技術驗證申請人是否是借款人本人。

其他的驗證客戶的方式包括讓客戶出示其他銀行的信用卡及刷卡記錄，或者驗證客戶的學歷證書和身份認證。
分析提交的信息來識別欺詐

大部分的貸款申請都從線下移到了線上，特別是在互聯網金融領域，消費貸和學生貸都是以線上申請為主的。
線上申請時，申請人會按照貸款公司的要求填寫多維度信息例如戶籍地址，居住地址，工作單位，單位電話，單位名稱等。如果是欺詐用戶，其填寫的信息往 往會出現一些規律，企業可根據異常填寫記錄來識別欺詐。例如填寫不同城市居住小區名字相同、填寫的不同城市，不同單位的電話相同、不同單位的地址街道相 同、單位名稱相同、甚至居住的樓層和號碼都相同。還有一些填寫假的小區、地址和單位名稱以及電話等。

如果企業發現一些重復的信息和電話號碼，申請人欺詐的可能性就會很高。

分析客戶線上申請行為來識別欺詐

欺詐用戶往往事先准備好用戶基本信息，在申請過程中，快速進行填寫，批量作業，在多家網站進行申請，通過提高申請量來獲得更多的貸款。

企業可以藉助於SDK或JS來採集申請人在各個環節的行為，計算客戶閱讀條款的時間，填寫信息的時間，申請貸款的時間等，如果這些申請時間大大小於 正常客戶申請時間，例如填寫地址信息小於2秒，閱讀條款少於3秒鍾，申請貸款低於20秒等。用戶申請的時間也很關鍵，一般晚上11點以後申請貸款的申請 人，欺詐比例和違約比例較高。

這些異常申請行為可能揭示申請人具有欺詐傾向，企業可以結合其他的信息來判斷客戶是否為欺詐用戶。
利用黑名單和灰名單識別風險

互聯網金融公司面臨的主要風險為惡意欺詐，70%左右的信貸損失來源於申請人的惡意欺詐。客戶逾期或者違約貸款中至少有30%左右可以收回，另外的一些可以通過催收公司進行催收，M2逾期的回收率在20％左右。

市場上有近百家的公司從事個人徵信相關工作，其主要的商業模式是反欺詐識別，灰名單識別，以及客戶徵信評分。反欺詐識別中，重要的一個參考就是黑名單，市場上領先的大數據風控公司擁有將近1000萬左右的黑名單，大部分黑名單是過去十多年積累下來的老賴名單，真正有價值的黑名單在兩百萬左右。

黑名單來源於民間借貸、線上P2P、信用卡公司、小額借貸等公司的歷史違約用戶，其中很大一部分不再有借貸行為，參考價值有限。另外一個主要來源是催收公司，催收的成功率一般小於於30%（M3以上的），會產生很多黑名單。

灰名單是逾期但是還沒有達到違約的客戶（逾期少於3個月的客戶），灰名單也還意味著多頭借貸，申請人在多個貸款平台進行借貸。總借款數目遠遠超過其還款能力。

黑名單和灰名單是很好的風控方式，但是各個徵信公司所擁有的名單僅僅是市場總量的一部分，很多互聯網金融公司不得不接入多個風控公司，來獲得更多的 黑名單來提高查得率。央行和上海經信委正在聯合多家互聯網金融公司建立統一的黑名單平台，但是很多互聯網金融公司都不太願意貢獻自家的黑名單，這些黑名單 是用真金白銀換來的教訓。另外如果讓外界知道了自家平台黑名單的數量，會影響其公司聲譽，降低公司估值，並令投資者質疑其平台的風控水平。

利用移動設備數據識別欺詐
行為數據中一個比較特殊的就是移動設備數據反欺詐，公司可以利用移動設備的位置信息來驗證客戶提交的工作地和生活地是否真實，另外來可以根據設備安裝的應用活躍來識別多頭借貸風險。

欺詐用戶一般會使用模擬器進行貸款申請，移動大數據可以識別出貸款人是否使用模擬器。欺詐用戶也有一些典型特徵，例如很多設備聚集在一個區域，一起 申請貸款。欺詐設備不安裝生活和工具用App，僅僅安裝和貸款有關的App，可能還安裝了一些密碼破譯軟體或者其他的惡意軟體。

欺詐用戶還有可能不停更換SIM卡和手機，利用SIM卡和手機綁定時間和頻次可以識別出部分欺詐用戶。另外欺詐用戶也會購買一些已經淘汰的手機，其機器上面的操作系統已經過時很久，所安裝的App版本都很舊。這些特徵可以識別出一些欺詐用戶。

利用消費記錄來進行評分

大會數據風控除了可以識別出壞人，還可以評估貸款人的還款能力。過去傳統金融依據借款人的收入來判斷其還款能力，但是有些客戶擁有工資以外的收入，例如投資收入、顧問咨詢收入等。另外一些客戶可能從父母、伴侶、朋友那裡獲得其他的財政支持，擁有較高的支付能力。

按照傳統金融的做法，在家不工作照顧家庭的主婦可能還款能力較弱。無法給其提供貸款，但是其丈夫收入很高，家庭日常支出由其太太做主。這種情況，就需要消費數據來證明其還款能力了。

常用的消費記錄由銀行卡消費、電商購物、公共事業費記錄、大宗商品消費等。還可以參考航空記錄、手機話費、特殊會員消費等方式。例如頭等艙乘坐次數，物業費高低、高爾夫球俱樂部消費，遊艇俱樂部會員費用，奢侈品會員，豪車4S店消費記錄等消費數據可以作為其信用評分重要參考。

互聯網金融的主要客戶是屌絲，其電商消費記錄、旅遊消費記錄、以及加油消費記錄都可以作為評估其信用的依據。有的互聯金融公司專門從事個人電商消費數據分析，只要客戶授權其登陸電商網站，其可以藉助於工具將客戶歷史消費數據全部抓取並進行匯總和評分。

參考社會關系來評估信用情況

物以類聚，人與群分。一般情況下，信用好的人，他的朋友信用也很好。信用不好的人，他的朋友的信用分也很低，

參考借款人常聯系的朋友信用評分可以評價借款人的信用情況，一般會採用經常打電話的朋友作為樣本，評估經常聯系的幾個人（不超過6六個人）的信用評分，去掉一個最高分，去掉一個最低分，取其中的平均值來判斷借款人的信用。這種方式挑戰很大，只是依靠手機號碼來判斷個人信用可信度不高。一般僅僅用於反欺詐識別，利用其經常通話的手機號在黑名單庫裡面進行匹配，如果命中，則此申請人的風險較高，需要進一步進行調查。

參考借款人社會屬性和行為來評估信用

參考過去互聯網金融風控的經驗發現，擁有伴侶和子女的借款人，其貸款違約率較低；年齡大的人比年齡低的人貸款違約率要高，其中50歲左右的貸款人違 約率最高，30歲左右的人違約率最低。貸款用於家庭消費和教育的貸款人，其貸款違約率低；聲明月收入超過3萬的人比聲明月收入低於1萬5千的人貸款違約率 高；貸款次數多的人，其貸款違約率低於第一次貸款的人。

經常不交公共事業費和物業費的人，其貸款違約率較高。經常換工作，收入不穩定的人貸款違約率較高。經常參加社會公益活動的人，成為各種組織會員的人，其貸款違約率低。經常更換手機號碼的人貸款違約率比一直使用一個電話號碼的人高很多。

午夜經常上網，很晚發微博，生活不規律，經常在各個城市跑的申請人，其帶貸款違約率比其他人高30%。刻意隱瞞自己過去經歷和聯系方式，填寫簡單信 息的人，比信息填寫豐富的人違約概率高20%。借款時間長的人比借款時間短短人，逾期和違約概率高20%左右。擁有汽車的貸款人比沒有汽車的貸款人，貸款 違約率低10%左右。

利用司法信息評估風險

涉毒涉賭以及涉嫌治安處罰的人，其信用情況不是太好，特別是涉賭和涉毒人員，這些人是高風險人群，一旦獲得貸款，其貸款用途不可控，貸款有可能不會得到償還。

尋找這些涉毒涉賭的嫌疑人，可以利用當地的公安數據，但是難度較大。也可以採用移動設備的位置信息來進行一定程度的識別。如果設備經常在半夜出現在 賭博場所或賭博區域例如澳門，其申請人涉賭的風險就較高。另外中國有些特定的地區，當地的有一部分人群從事涉賭或涉賭行業，一旦申請人填寫的居住地址或者 移動設備位置信息涉及這些區域，也要引起重視。涉賭和涉毒的人員工作一般也不太穩定或者沒有固定工作收入，如果申請人經常換工作或者經常在某一個階段沒有 收入，這種情況需要引起重視。涉賭和涉毒的人活動規律比較特殊，經常半夜在外面活動，另外也經常住本地賓館，這些信息都可以參考移動大數據進行識別。

總之，互聯網金融的大數據風控採用了用戶社會行為和社會屬性數據，在一定程度上補充了傳統風控數據維度不足的缺點，能夠更加全面識別出欺詐客戶，評價客戶的風險水平。互聯網金融企業通過分析申請人的社會行為數據來控制信用風險，將資金借給合格貸款人，保證資金的安全。

⑷ 大數據理財靠譜嗎

投資有風險，理財需謹慎。
在注入資金的時候要三思而後行，不要人雲亦雲，內盲目投資
選擇平台是可以容從這幾方面去考察
1、平台基本信息（上線時間、注冊資本、平台背景和項目情況）
2、平台風控保障體系（資金管理、風控保障模式）
3、收益范圍
4、資金流動性情況
目前，建議選擇正規、背景實力強（上市公司，銀行背景等）、風控保障體系好的平台，會比較安全可靠。

⑸ 網上比較好的理財平台有哪些

網上有很多理財平台，選擇時一定要慎重，要注意以下幾點：
1、平台認證不可少
平台認證不必過多，但誠信網站、可信網站、網信認證、工商局備案、公安局備案絕對不能少。這是確保資金安全的第一個屏障。
2、風控措施要完善
通過風控的能力強弱能夠看出一個網路理財平台實力的標准，這句話一點都沒錯。因為風控是網路理財平台的核心，投資者在辨別風控程度的時候，一定要看各種資料是否齊全、風控程序合不合理。
3、本息保障要靠譜
「很多中小型的P2P網路理財平台由於自身的實力和資金局限問題，沒有設立本息保障制度，其實按細分，還有很多平台用保本來彌補保息，這就出現了一下四種P2P平台的保障制度，一是完全沒有保本保息的、二是只保本不保息的、三是有限度保本保息的和完全本息保障四種對於本息的保障制度。在選擇平台的時候，投資者一定要辨別清楚。」
4、虛假廣告要提防
市面上網路理財平台那麼多，推廣的廣告都是層出不窮，有的是打著100%的本息保障，但是當投資者一頭栽進去的時候才發現，連10%都沒有;有的把自己的風險准備金吹得天花龍鳳，但沒有擔保，壞賬率堆積如山高的時候，那就是投資者落淚的時候了，平台除了跑路別無他法，所以面對鋪天蓋地的廣告宣傳，投資者一定要擦亮雙眼。
比較好的理財平台比較推薦陸金所，陸金所有著精準智能的財富管理服務，基於深度學習和大數據分析應用，平台支持自動化組合投資工具，制定定製化且匹配投資者風險偏好的投資組合選擇，能通過差異化和自動化投資助力提升投資回報。

⑹ 用大數據來理財靠譜嗎

用大數據來理財靠譜哦，因為大數據就是一系列行為的整合，多瑞科輿情數據分析站系統大數據應用於很多行業

⑺ 利用大數據人工智慧投資平台靠譜嗎

人工智慧投資平台先已然成為一個熱門詞彙，簡單的理解就是讓機器根據客戶理財需求，給出投資意見，利用人工智慧投資平台選股經過長時間的理論及實踐證明是絕對可行的。對於一位優秀的投資者來說，他獲取正收益的關鍵在於他過去多年積累的豐富投資經驗，通過對經驗的復用，進而做出有效的決策，而這些「經驗」對於機器來說，可以理解為一條條「數據」，在這個大數據時代下，機器所能獲取儲備的數據遠遠要比人多得多；另一方面，情緒是投資的一大天敵，機器可以很大程度剔除情緒的干擾，客觀理性的通過數據進行分析。在大數據時代下，人工智慧投資平台可以比人做的更好，它可以幫助普通投資者短時間內趕超經驗豐富的投資者。德國錦萌平台目前90%以上的策略均是人工智慧驅動的AI投資策略，如果感興趣可以進一步了解。

⑻ 利用大數據分析理財的平台有哪些呢

網貸主要看你選擇的

⑼ 大數據就是互聯網金融的全部嗎

不止，當復前互聯網+金融格局，由傳統制金融機構和非金融機構組成。傳統金融機構主要為傳統金融業務的互聯網創新以及電商化創新、APP軟體等；非金融機構則主要是指利用互聯網技術進行金融運作的電商企業、（P2P）模式的網路借貸平台，眾籌模式的網路投資平台，挖財類（模式）的手機理財APP(理財寶類)，以及第三方支付平台等。更加側重於傳統金融業與互聯網的融合