贷款大数据风控

『壹』 大数据风控是什么

大数据风控指的就是大数据风险控制，是指通过运用大数据构建模型的方法进行风险控制和风险提示。通过采集大量企业或个人的各项指标进行数据建模的大数据风控更为科学有效。

大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

大数据风控主要是通过建立数据风险模型，筛选海量数据，提取出对企业有用的数据，再进行分析判断风险性。

(1)贷款大数据风控扩展阅读：

大数据风控能解决的问题：

1、有效提高审核的效率和有效性：

引入大数据风控技术手段分析，通过多维度的信息分析、过滤、交叉验证、汇总，可以形成一张全面的申请人数据画像，辅助审核决策，可以提高审核的效率和有效性。 

2、有效降低信息的不对称：

引入大数据风控技术手段分析，通过多维度的信息分析、过滤、交叉验证、汇总，可以形成一张全面的申请人数据画像，辅助审核决策，可以提高审核的效率和有效性。 

3、有效进行贷后检测：

通过大数据技术手段对贷款人进行多维度动态事件（如保险出险、频繁多头借贷、同类型平台新增逾期等）分析，做到及时预警。

参考资料来源：网络-大数据风控

『贰』 如何将大数据风控运用于消费信贷

传统模式下,商业银行信贷风险管理工作主要以信贷人员的主观判断或定性专评价与定量分析结合属的方式进行。大数据时代,信息资源丰富、变革更新迅猛,给商业银行带来了前所未有的机遇和挑战。商业银行利用自身的信息技术、渠道等优势积累了大量数据资源,如何更好地挖掘数据财富,为商业银行经营发展、风险控制提出了新课题。构建数据仓库、开展数据分析挖掘、强化信息系统运用、做好数据人才培养等多种手段将提升商业银行在大数据时代下的信贷风险防控能力。

『叁』 什么是大数据风控跟贷款怎么结合

所谓大数据风控，就是用大数据的技术对风险因素进行管控，比如“险查查”版，这个权就是用很多风险数据来展现风险值，其中有多头借贷、社保公积金、运营商、学信网、人脸识别等技术，有了多个维度，不同数据，这样就可以尽可能减少信贷风险。

『肆』 上征信了，大数据乱了，被风控了，还能贷款吗

你的年龄，支付宝芝麻的分是多少，是否有过逾期，如有，最长的逾期是多久，是否已还清。

『伍』 征信大数据花了，好像还让风控了，能做贷款么

做不到贷款
只能民间借贷，并且小心被骗。嘿嘿，好多骗子
你自己觉得有人会给你下款，冒着高风险还不是高利，人家可不是做慈善的
一定要用钱找家人朋友去吧

『陆』 金融业务的大数据风控如何识别贷前风险

金融业务的大数据风控如何识别贷前风险？
一、网贷大数据无法消除，只能利用版时间慢慢恢复自权己的网贷数据信用。

二、一般来说大伙儿应用人行征信纪录都是留有查看印痕，这对借款盆友而言是较为不好的，并且绝大多数网络贷款全是没有个人征信记录的，因此个人征信也查不到实际的网络贷款信息，可是如今依然也可以根据微信小程序“蓝冰数据”掌握到自身的本人数据，及其技术专业的评估讲解和诚恳的提升提议。另外也可以掌握到大量的网贷信息、申请办理纪录、失信黑名单信息、网贷黑名单等信息。

三、使用者可查询自己的大数据和信用状况，可获得各种指标，可查询自己的个人信用状况，网黑指数分，黑名单情况，网贷申请记录，申请平台类型，是否逾期，逾期金额，信用卡和网贷授信额度等重要数据信息。

『柒』 我贷款中度被银行风控大数据冻结可以不处理吗

我贷款中额度银行风控大数据总结可以不处理吗？不能处理，主要被银行风控都得处理。

『捌』 申请网贷太多被大数据风控了所有网贷秒拒网贷短期闭屏怎么做

申请多造成征信花呀，甚至可能被拉入黑名单了。网贷始终申请不通过的原因在于自身的网黑指数分变低了，成为了网贷黑名单，自然就无法通过网贷平台的审核了。
长期申请网贷或者近期内网贷有过逾期行为都会造成网黑指数分变低，想要恢复正常的网黑指数分的话，则需要耐心等待1-3个月的时间不去申请网贷，才能慢慢地恢复正常。
申请网贷一定要注意自己的网黑指数分，防止因为盲目申请成为网贷黑名单还不知情。
只需要打开微信，搜索：丁一数据。
点击查询，输入信息即可查询到自己的百行征信数据，该数据源自全国2000多家网贷平台和银联中心，用户可以查询到自身的大数据与信用情况，可以获取各类指标，查询到自己的个人信用情况，网黑指数分，黑名单情况，网贷申请记录，申请平台类型，是否逾期，逾期金额，信用卡与网贷授信预估额度等重要数据信息等。
相比央行的个人征信报告，个人信用记录的氛围更加广泛，出具的机构也更加多元，像丁一数据、芝麻信用分等，都属于个人信用记录的一部分，整体而言更类似于网上说的大数据征信，是传统个人征信报告的有益补充。
目前，国家正在构建一张全方位无死角的“信用大网”，联通社会，信息共享，无论是征信报告还是个人信用记录，都是其中的重要组成部分。保护好自己的信用，对每个人来说，信用才是最大的资产与财富。

『玖』 常用的互联网金融大数据风控方式有哪些

1：验证借款人信息
验证借款人身份的五因素认证是姓名、手机号、身份证号、银行卡号、家庭地址。企业可以通过借助银联数据来验证银行卡号和姓名。
其他的验证客户的方式包括让客户出示其他银行的信用卡及刷卡记录，或者验证客户的学历证书和身份认证。

2：大数据分析提交的信息
大部分的贷款申请都从线下移到了线上，特别是在互联网金融领域，消费贷一般都是以线上申请为主的。
线上申请时，申请人会按照贷款公司的要求填写多维度信息例如户籍地址，居住地址，工作单位，单位电话，单位名称等。如果是欺诈用户，其填写的信息往往会出现一些规律，企业可根据异常填写记录来识别欺诈。例如填写不同城市居住小区名字相同、填写的不同城市，不同单位的电话相同、不同单位的地址街道相同、单位名称相同、甚至居住的楼层和号码都相同。
3：分析客户的消费信息
从客户的电商消费记录、旅游消费记录、以及加油消费记录都可以作为评估其信用的依据。有的互联金融公司专门从事个人电商消费数据分析，只要客户授权其登陆电商网站，其可以借助于工具将客户历史消费数据全部抓取并进行汇总和评分。
4：参考客户的社会属性和行为进行评估
参考过去互联网金融风控的经验发现，拥有伴侣和子女的借款人，其贷款违约率较低；年龄大的人比年龄低的人贷款违约率要高。经常不交公共事业费和物业费的人，其贷款违约率较高。经常换工作，收入不稳定的人贷款违约率较高。经常参加社会公益活动的人，成为各种组织会员的人，其贷款违约率低。经常更换手机号码的人贷款违约率比一直使用一个电话号码的人高很多。

5：调查客户是否进入黑名单
市场上有近百家的公司从事个人征信相关工作，其主要的商业模式是反欺诈识别，灰名单识别，以及客户征信评分。反欺诈识别中，重要的一个参考就是黑名单，市场上领先的大数据风控公司拥有将近1000万左右的黑名单，大部分黑名单是过去十多年积累下来的老赖名单，真正有价值的黑名单在两百万左右。
涉毒涉赌以及涉嫌治安处罚的人，其信用情况不是太好，特别是涉赌和涉毒人员，这些人是高风险人群，一旦获得贷款，其贷款用途不可控，贷款有可能不会得到偿还。