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壹诺科技:我们熟知的大数据风控到底厉害在哪里?

放大字体  缩小字体 发布日期:2019-03-22   来源:www.inuol.com   作者:壹诺科技 查看手机版   浏览次数:599
在互联网金融行业,不少人可能这样觉得:认为只要数据够大,就能有最厉害的风控体系和行业最低的坏账率,壹诺科技觉得这种理解有些过于简单了。其实,做大数据风控是一个挺细致的事儿,大数据风控,重要的不是

在互联网金融行业,不少人可能这样觉得:认为只要数据够“大”,就能有最厉害的风控体系和行业最低的坏账率,壹诺科技觉得这种理解有些过于简单了。

其实,做大数据风控是一个挺细致的事儿,大数据风控,重要的不是数据本身,而是对数据的理解。做大数据风控的公司,手头的数据源其实都差不多。对于大数据风控来说,数据来源是最基础的。

有人说,互联网金融做的客户,多半是银行不想做不愿做的,它们只是捡了别人不要的东西,哪天银行真想要了,买来就是。

诚然这里面多少有些一厢情愿,不过前半句倒是事实。从一开始,互联网金融就选择了传统信贷所难以下手的市场。

传统的信贷风控模式,贷前,贷中,贷后三部分中最看重的是贷前,而对贷中贷后并不是非常注重。大数据能帮互联网金融做到的比传统风控更棒的部分,就是贷中和贷后。数据终究是死的,本身价值很有限,只有理解数据后,把这些数据进行解释,最后实际运用到平台上去,这才是有价值的。

举个栗子,某家金融机构,使用大数据监控某个区域内企业的流水,如果某段时间流水出现了异常,那么该机构就会派人去调查具体发生了什么事。这种方法在现行的传统风控手段中也是很常规的,但大数据给我们带来的便利除了降低人力成本,更主要的是可以发掘更多的判断依据。尤其在借款人有意隐瞒目前经营状况的时候,一些经营外的数据就有可能产生意义。

试想,如果借款人有打算跑路了,那除了现金流的变化,也会有些其他的变化,比如购买旅行箱,订机票,国外相关网站的浏览。而在贷后方面,大数据的介入除了给我们提供分析手段,更方便了我们对于客户需求的发掘。

壹诺科技认为:做大数据风控真真儿是一个挺细致的事儿,快则快矣,但更重要的不是数据本身,而是对数据的理解,这其中,还是少不了人脑对冷冰冰的数据的处理。

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