互いに金干物|どうゼロから1仮設大データベンチ

リスクコントロールはファイナンスの心臓であり、データはリスクコントロールの血液である。以前は経験とマクロ経済に頼ってリスクコントロールを実施していたが、データやスコアを活用してリスクコントロールを行っており、現在はビッグデータを活用してリスクコントロールを行っている。
 
2014年から、相互金融業界は広範囲にリスク事件を爆発させ、多くの金融機関は伝統的なリスク管理モデルに疑問を持つようになった。この時、ビッグデータ技術の発展に伴い、信頼性のあるリスクコントロール技術により相互金融業界で脚光を浴びている。「2018年中国ビッグデータのリスクコントロールに関する調査報告書」によると、2017年の中国ビッグデータのリスクコントロールの市場規模は140億元に達した。
 
現在、各インターネット金融企業はすでに採用大データベンチャーこの技術統制手段が、蟻たたいて金服、融360、プライム開発、ポイント融網など均に独立の大データベンチャー制御システムがあり、大データはインターネット金融はもとより伝統ベンチャー金融統制必然的な傾向が、その発展の金融分野に大きな福音をもたらすだろう。
 
ビックデータのリスクコントロールとは何か?ビックデータのリスクコントロールはどのように構築しますか?ここで菌が答えを出します
 
一、ビックデータのリスクコントロールとは何か
統制すなわちビックデータビックデータリスク統制、核心アルゴリズムを指すビッグデータを通じてベンチャーモデルを集め、各種次元データをもとに、结合のインターネット化評点と信用管理の模型、抽出する企業に対する有用なデータを再分析判断は、結局統制とはリスク提示の目的。
 
 
大量データのリスクコントロールは相互金プラットフォームが革新的信用管理とリスク管理の面における新しい考え方である。従来のリスクコントロールに対して,ビッグデータのリスクコントロールはモデリングの原理や方法論に本質的な違いはなく,インターネットを利用した時代の特徴にすぎない。現在、リードしているビックデータのリスクコントロールはまだ小さいデータを使用して、顧客情報をめぐり、財産、安全、守約、消費、社交などの多数の次元から顧客の信用レベルを評価して、顧客の信用データを確立して、それによってリスクの出所を減らす。
 
二、なぜビッグデータでリスクをコントロールするのか
統計によると、現在の銀行の伝統的なリスクコントロールモデルは市場の70%の顧客に有効であるが、残りの30%の顧客にはリスクコントロールモデルの有効性が大きく低下する。ビッグデータ時代の到来は伝統的なリスクコントロールのデータ緯度を豊富し、多次元データを利用して借り手のリスクを識別し、社交、信用、消費、趣味などを含む。顧客データが多ければ多いほど、信用リスクがより十分に明らかになり、信用格付けがより客観的になる。ビックデータのリスクコントロールの中のデータの次元はその他の30%の顧客のリスクコントロールの有効な補充とすることができる。
 
 
大データベンチャー統制の役割は本来から拒否されたお客様で合格の顧客を识别し、すでに審査を通じて顧客のハイリスク顧客や詐欺。相互金融業界の効率とリスク管理能力を大幅に向上させ、有効的に貸倒率を制御し、企業が利益を得ることができる。ビックデータのリスクコントロールは金融業界の発展過程において必ず結合しなければならない科学技術手段である。
 
三、ビックデータのリスクコントロールの応用シーン
ビックデータリスク制御モデルの応用シーンは非常に広範で、インターネット金融の業界に関わる限りビックデータリスク制御の存在は欠かせない。資金の角度から見て、リスクコントロールモデルは顧客の返済能力と返済意思を評価するため、詐欺と不正行為を防止し、顧客の羊毛の抜き取りとプラットフォームの安全などの機能を保証する。
 
業種の次元から見れば、主要消費金融、サプライチェーンを含め、信用を借り、p2pや大データ征信、第3者支給(4者ポリ支給)などの分野別に細分化し、またできる用電気商、ゲーム、社交など、インターネット会社の「伝统」。いずれのインターネット会社もリスクコントロールを必要としているといえる。
 
四、ビックデータのリスクコントロールモデルを構築する三部作
大データベンチャー統制からの客、批准、プライムの守護のため、顧客の価値の向上、リサイクル、深い穴を掘り、顾客の引き止めに、催促しとを脱退し、金融リスクを統制しないは简単な住宅の保証保険、ではなく、完全に一顧客のライフサイクルを守る。
 
一つの完全な闭环を形成するには、必要分三歩、プライム前、プライムで、プライムだった。
 
1、プライム前は、その姿を見て、その絵の形
プライム前主は接近の融資のルールの制定と分けている。
 
(1)に従う
 
プライムの前段階で、お客様のデータを収集し、必要、分析、応用を洗い、これは一つのとても長いチェーン、運用の伝統のリスクを統制すれば时间や労力。いまがビックデータ技術は、正確な発掘申請者を謳歌できる度情報、人口の属性を含む情報、社交情報、消費の歴史記録などの情報を消費方式、趣味、社交好みなど関連次元情報。と結合ユーザーの画像を一枚、これらの情报のお客様に対する融資資質や返済意思、返済能力が判断し、補助審議決定。不合格の顧客がこの段階を直接にさえぎられて、外に、後期「誤認し」を防ぐようでも、保証のプラットフォームの顧客の質のよい。
 
(2)融資
 
融資は一つのプラットフォームの消費需要の制定、我々としては、一つの基数をできる消費需要を有効な信用の模型と採点ルール。柔軟開放のデータを利用して、技術の導入、全盛期を謳歌度の信用強弱関係採点項目、および専攻の格付けの模型、顧客に対する返済能力、返済の意思など、より深く、より包括的な「解剖分析」と、プラットフォームの融資を決定して全体の格付けである。違う格付けの顾客:まず、ベンチャー係数調整の違う;次には、格付けの顾客群ごと額の上限と下限がなければならない。
 
2、プライムでは、対症療法由表及里、
プライムで二つの部分に分けて一部の反詐欺、もう一つの部分は額の調整。
 
(1)反詐欺
 
反詐欺性、多くの人が多いほうでプライム前に使われます。実際に反詐欺贯全体顧客のライフサイクル、与信としてだけでなく、口座に上陸、登録の一環として反詐欺防護が行われなければならない。現行の诈欺手段は主に借名不良仲介だまし取る詐欺や本人の故意詐欺、他人の間接与信詐欺などを実施する。
 
反詐欺の二つのことを覚悟が必要であり、一つは情報を検証、二行為は分析している。大データベンチャー制御システムでは、多くの先進技術を支え、この側はぼくはいらない。行為を分析し、この過程では、依存するリスクを経験、顧客情報を検証し、一部の行為のデータを予測分析し、顧客の行為に基づいて、ラベルを方法を通じて認識が異なる顧客の群のリスク程度。
 
(2)限度調整
 
この段階のお客様が、少なくとも一度の返済行為があったならば、プラットフォームがお客様の限度をどう調整レベルや息费を考え、保証良質の顧客より低い息费と高いの额を得て、データを顧客の低い必要リスクの高い息费で覆われた。
 
があるにもかかわらずリスクの高い収益とやる気追い求める収益の低リスクは意味のない。額の調整の焦点は、顾客の需要とリスクに対する合理的に知れた。実際できると見て、資金のリスクは、見返りの配分が一定のリスクの下は、全体のベンチャー収益最大。
 
3、プライム後:その唄を嗅いでないその病
プライム锦城告知催促したらとプライム後のモニタリングなど。
 
(1)伝票催促
 
プラットフォームに資金を置いて、回収を確保できなければ、その資金の動きを追跡するため、延滞は催促しチーム稼動が協力を完成すれば延滞回収処理、資産の仕事だった。催促もこだわり、一定の戦略について、まず、違うリスクを狙った顧客群を細分化し、差别化の催促措置の制定。次に、催促した時期に、把握催促の限られた资源のため、必要な一定の分配のルールの資源配分の催促に来ます。
 
(2)プライム後モニタリング
 
最後のプライムに入ってモニタリングコーナー。与信過程で、たとえ前中期統制のリスクをまともにも与信取引の万全を意味するのではない、何たる環境が急変し、返済能力を変え、返済意思などを揺るがす場合が少なくない。ビックデータ技術を利用して、何たるに対する謳歌できる度动态事件や市場情報追跡監視と、早く察し、プライム発見後、何たるのデータの異常、適時プライム後の早期警報を防ぐ効果が債務者の道を走り、クレジット機関の貸倒れ、死账などの状況が発生した。
 
五、结语
プライム前、プライムから、融資後3段階のフルコースモニタリング、全体を贯く大データのベンチャー制御システムは、金融リスクを効果的にコントロールできる。でも、ここで注意しなければならない点も、リスクを統制体制のソ・ガンイル氏が自身の业务を出発し、こそ本当の意味の役割をするよ。
 
以上、当期大データベンチャーに対する統制の分かち合いはここまでとか、いや地方のであれば、またあれ额堂を批判して下さい!