金融大数据风控平台，常见的金融大数据风控有哪些

1，常见的金融大数据风控有哪些

主要场景有：P2P 、小贷、现金贷、分期、第三方支付、汽车消费金融风控等等目前国内大数据风控领域做的比较好的企业有通付盾等企业。

常见的金融大数据风控有哪些

2，大数据风控系统在金融领域有没有什么案例

我们公司就是有做大数据风控系统开发，在金融行业也有案例，可以到网站上去看看。大数据风控流程的建立主要分为四个阶段：数据收集、数据建模、构建客户评分体系及监测分析。收集到海量数据后，需经过大量的清洗、探索与抽样，运用灵活策略来交叉匹配并综合分析，构建出客户评分体系。基于先进的风控分析模型，以及准确、稳定、实时更新的丰富数据源，利用精密算法和灵活策略进行综合高效的监测分析，保障业务平台健康稳定运行。

可以接入第三方大数据公司的风控方案，通过对用户行为大数据的挖掘和分析，可以分析到群体用户或个体用户的行为标签，比如，日常消费行为标签、出行标签、兴趣爱好标签、资产理财标签等，通过这些标签可以形成该用户的行为画像，以此来为风控提供决策。比如，透过大数据可以看到该用户经常在高端商城购买奢侈品，并且ta在其他平台的信贷记录中无不良情况，这就在一定程度上表明该用户的收入和消费级别定位，在授信时可以作为参考，从而实现既给ta充分授信，提高ta的消费能力的同时，又把授信风险降到了最低，防止欺诈、拖欠等行为出现。

大数据风控系统在金融领域有没有什么案例

3，常用的互联网金融大数据风控方式有哪些

风控需要不断提升企业创新能力的企业才可以取得先行者的便利，像百融金服这样立志为更多金融企业提供好的服务才可以。

大数据风控最近特别火，而且安全性高，这个行业的代表百融金服等做的都不错。

我知道的一种是开放互补式数据联盟战略，属于百融金服，风控技术研发一直处于领先地位。

百融金服年初成立了国内首家人工智能金融实验室，可能在研发新的风控方式。

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。

百融金服在采用大数据应用搭建基础设施平台过程中，一直致力于追求新的手段，方式很多变多元。

常用的互联网金融大数据风控方式有哪些