大数据风控平台 架构,壹诺信用总结大数据风控五大特点

在架构上，创新应用模型共享架构，从而实现小批量和大批量数据分析的快速平衡，实现稳定性、速度、资源节约等多项目标。延伸资料:据悉，平安医保科技AI大数据风控系统已在全国12个省市落地应用，为各省市医保局提供医保风控大数据采集、存储、处理、分析和服务的整体解决方案，实现数据驱动运营和决策。

大数据风控是指利用大数据建立模型，对借款人进行风险控制和风险预警。与传统的经验式风控不同，大数据风控通过收集大量借款人或借款公司的各种指标进行数据建模，更加科学有效。随着互联网的快速发展，大数据风控成为可能。要实现稳健经营，建立完善的全面风险管理体系，有效实施P2P点对点借贷平台，必须具备以下要素:1。有效的风险管理组织架构，从公司治理层面保证风险管理的有效实施。

随着科技的发展和社会的进步，大数据、人工智能等新兴技术开始进入我们的生活。我们已经从信息时代进入了大数据时代，大数据是一个非常火热的技术。如今，大数据已经涉及到各行各业的方方面面。但是目前很多人对大数据不是很清楚。先说大数据的架构知识。1.大数据架构的特点一般来说，大数据的架构比较复杂。大数据的应用和发展过于偏向底层，学习难度大，涉及面广，制约了大数据的普及。

2.大数据在工作中的应用大数据在工作中的应用有三种。第一个跟业务有关，比如用户画像，风险控制。第二个跟决策有关，数据科学领域，懂统计学和算法，这是数据科学家的范畴。第三个跟工程有关，怎么实现，怎么实现，解决什么业务问题，这是数据工程师的工作。这说明大数据是一门很高深的学问。

与传统银行风控相比，大数据风控是否比传统风控有优势？与传统风控相比，大数据风控在建模原理和方法论上没有本质区别。它只是通过互联网的红利，收集更多维度的数据变量，通过分析数据的相关性，强化或取代传统的强因果关系。建模原理和方法论没有本质区别。大数据风控是指利用大数据建立模型，对借款人进行风险控制和风险预警。

大数据风控基于大量的线上数据资源和强大的数据挖掘分析能力。与传统风控相比，具有数据覆盖面更广、处理速度更快的优势。大数据风控能否取代传统风控体系？你可以肯定的回答，永远不会被取代。现在在审计中，大数据只能算是一个参照点，或者是传统风控的辅助作用。而且数据资源也是在传统风控的审计业务基础上收集的。单纯依靠大数据风控，忽视传统风控体系，显然是不靠谱的，也是不可能的。

现在的大数据风控大多是利用多维度的数据来识别借款人风险。借款人风险评估中使用的信用相关数据越多，借款人的信用风险就会揭示得越充分，信用评分也就越客观，越接近借款人的实际风险。伊诺信用结合自身大数据智能风控经验，梳理出大数据风控的五大特征。首先，分析客户的在线申请行为，识别欺诈。风控可以借助SDK或JS收集申请人在各个环节的行为，计算客户阅读条款、填写信息、申请贷款的时间。

第二，利用黑名单和灰名单来识别风险黑名单和灰名单是一个很好的方法，但是征信公司拥有的名单只是整个市场的一部分，很多互联网金融公司不得不接入多个风控公司来获取更多的黑名单以提高搜索率。比如支付清算协会的风险共担系统，中国电子商务协会的反欺诈系统，都是黑名单数据库，第三:用消费记录打分。常用的消费记录有银行卡消费、电商购物、公共事业费记录、商品消费等。