貸款大數據風控

『壹』 大數據風控是什麼

大數據風控指的就是大數據風險控制，是指通過運用大數據構建模型的方法進行風險控制和風險提示。通過採集大量企業或個人的各項指標進行數據建模的大數據風控更為科學有效。

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。

大數據風控主要是通過建立數據風險模型，篩選海量數據，提取出對企業有用的數據，再進行分析判斷風險性。

(1)貸款大數據風控擴展閱讀：

大數據風控能解決的問題：

1、有效提高審核的效率和有效性：

引入大數據風控技術手段分析，通過多維度的信息分析、過濾、交叉驗證、匯總，可以形成一張全面的申請人數據畫像，輔助審核決策，可以提高審核的效率和有效性。 

2、有效降低信息的不對稱：

引入大數據風控技術手段分析，通過多維度的信息分析、過濾、交叉驗證、匯總，可以形成一張全面的申請人數據畫像，輔助審核決策，可以提高審核的效率和有效性。 

3、有效進行貸後檢測：

通過大數據技術手段對貸款人進行多維度動態事件（如保險出險、頻繁多頭借貸、同類型平台新增逾期等）分析，做到及時預警。

參考資料來源：網路-大數據風控

『貳』 如何將大數據風控運用於消費信貸

傳統模式下,商業銀行信貸風險管理工作主要以信貸人員的主觀判斷或定性專評價與定量分析結合屬的方式進行。大數據時代,信息資源豐富、變革更新迅猛,給商業銀行帶來了前所未有的機遇和挑戰。商業銀行利用自身的信息技術、渠道等優勢積累了大量數據資源,如何更好地挖掘數據財富,為商業銀行經營發展、風險控制提出了新課題。構建數據倉庫、開展數據分析挖掘、強化信息系統運用、做好數據人才培養等多種手段將提升商業銀行在大數據時代下的信貸風險防控能力。

『叄』 什麼是大數據風控跟貸款怎麼結合

所謂大數據風控，就是用大數據的技術對風險因素進行管控，比如「險查查」版，這個權就是用很多風險數據來展現風險值，其中有多頭借貸、社保公積金、運營商、學信網、人臉識別等技術，有了多個維度，不同數據，這樣就可以盡可能減少信貸風險。

『肆』 上徵信了，大數據亂了，被風控了，還能貸款嗎

你的年齡，支付寶芝麻的分是多少，是否有過逾期，如有，最長的逾期是多久，是否已還清。

『伍』 徵信大數據花了，好像還讓風控了，能做貸款么

做不到貸款
只能民間借貸，並且小心被騙。嘿嘿，好多騙子
你自己覺得有人會給你下款，冒著高風險還不是高利，人家可不是做慈善的
一定要用錢找家人朋友去吧

『陸』 金融業務的大數據風控如何識別貸前風險

金融業務的大數據風控如何識別貸前風險？
一、網貸大數據無法消除，只能利用版時間慢慢恢復自權己的網貸數據信用。

二、一般來說大夥兒應用人行徵信紀錄都是留有查看印痕，這對借款盆友而言是較為不好的，並且絕大多數網路貸款全是沒有個人徵信記錄的，因此個人徵信也查不到實際的網路貸款信息，可是如今依然也可以根據微信小程序「藍冰數據」掌握到自身的本人數據，及其技術專業的評估講解和誠懇的提升提議。另外也可以掌握到大量的網貸信息、申請辦理紀錄、失信黑名單信息、網貸黑名單等信息。

三、使用者可查詢自己的大數據和信用狀況，可獲得各種指標，可查詢自己的個人信用狀況，網黑指數分，黑名單情況，網貸申請記錄，申請平台類型，是否逾期，逾期金額，信用卡和網貸授信額度等重要數據信息。

『柒』 我貸款中度被銀行風控大數據凍結可以不處理嗎

我貸款中額度銀行風控大數據總結可以不處理嗎？不能處理，主要被銀行風控都得處理。

『捌』 申請網貸太多被大數據風控了所有網貸秒拒網貸短期閉屏怎麼做

申請多造成徵信花呀，甚至可能被拉入黑名單了。網貸始終申請不通過的原因在於自身的網黑指數分變低了，成為了網貸黑名單，自然就無法通過網貸平台的審核了。
長期申請網貸或者近期內網貸有過逾期行為都會造成網黑指數分變低，想要恢復正常的網黑指數分的話，則需要耐心等待1-3個月的時間不去申請網貸，才能慢慢地恢復正常。
申請網貸一定要注意自己的網黑指數分，防止因為盲目申請成為網貸黑名單還不知情。
只需要打開微信，搜索：丁一數據。
點擊查詢，輸入信息即可查詢到自己的百行徵信數據，該數據源自全國2000多家網貸平台和銀聯中心，用戶可以查詢到自身的大數據與信用情況，可以獲取各類指標，查詢到自己的個人信用情況，網黑指數分，黑名單情況，網貸申請記錄，申請平台類型，是否逾期，逾期金額，信用卡與網貸授信預估額度等重要數據信息等。
相比央行的個人徵信報告，個人信用記錄的氛圍更加廣泛，出具的機構也更加多元，像丁一數據、芝麻信用分等，都屬於個人信用記錄的一部分，整體而言更類似於網上說的大數據徵信，是傳統個人徵信報告的有益補充。
目前，國家正在構建一張全方位無死角的「信用大網」，聯通社會，信息共享，無論是徵信報告還是個人信用記錄，都是其中的重要組成部分。保護好自己的信用，對每個人來說，信用才是最大的資產與財富。

『玖』 常用的互聯網金融大數據風控方式有哪些

1：驗證借款人信息
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。企業可以通過藉助銀聯數據來驗證銀行卡號和姓名。
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。

2：大數據分析提交的信息
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，消費貸一般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。
3：分析客戶的消費信息
從客戶的電商消費記錄、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。
4：參考客戶的社會屬性和行為進行評估
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。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。

5：調查客戶是否進入黑名單
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。
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。