大数据和互联网金融光环大数据培训.pdfVIP

光环大数据--大数据培训人工智能培训 大数据和互联网金融_光环大数据培训 随着国家对此的鼓励与推进，国内外各金融与类金融机构、互联网金融企业 纷纷上马大数据应用的探索，冀望大数据可以带来技术上的突破，实现自动化、 着手升级现有风控模型体系、探索新型态基于场景化的消费金融市场、提升催收 效率、建设互联网深层次大面积获客能力，从而彻底提升国家金融行业的国际竞 争力。 大数据和传统数据的差异 谈到大数据，首先应当了解，对金融行业来说，大数据“大”在哪里，和传 统数据在本质上有什么样的不同，才能够更好地理解和更有针对性地应用这宝贵 的新资源。就如同原油也需要经过层层的提炼，才能成为人类可以大量应用的石 油产品，大数据也需要经过精心的筛选和应用设计，才能起到实质的功效。 传统金融机构，在建设信用风险打分模型的数据来源主要有几个方面：第一， 人民银行征信中心数据；第二，客户自己提交的外部个人财力证明数据，如房产 证、汽车行驶证、单位开具的收入证明等；第三，金融机构或集团内部积累的客 户历史数据，如银行的工资流水，历史贷款数据，保险数据等。 大数据和互联网金融间不得不说的故事！ 1.传统数据的优点和缺点 传统数据优点是这些数据和金融的价值相关性高、数据采集规范。然而缺点 是维度较小，并且覆盖的人群有限，对于新形态的互联网模式适应程度较差，也 不容易达到普惠覆盖的目的。 光环大数据 光环大数据--大数据培训人工智能培训 金融机构基于这些高价值数据，纷纷设计出各种信用风险评分模型，最终实 现对客户信用风险的打分评估，是目前较为成熟的运行方式。 2.大数据的特点 大数据时代的客户信息渠道更加多元化，主要包括内部收集和外部渠道，内 部收集指各互联网生态体系内，长期积累的用户数据。外部渠道则是指各种数据 源采集，如通信数据、社保数据、法院失信数据、交通数据、保险数据等等。 其数据特征包括几个方面，第一，数据覆盖面广。各大互联网集团，通过各 种APP 采集积累了用户行为各方面的数据，如搜素历史数据、电商交易数据、支 付交易数据、社交数据，以及各种APP 采集的用户行为数据等等。第二，大量非 结构化的破碎数据导致的数据不准确。数据采集渠道的多元化和非标准化，随之 带来的问题就是，客户信息不准确，同一客户不同维度的信息经常不完整或匹配 不上。第三，数据来源不稳定。不少大数据采集通过灰色渠道收集个人隐私数据， 数据连续性和可持续性欠佳，往往有数据过时或缺失问题。第四，消费数据和信 用数据关联性弱。 尽管市场上常见的大数据机构收集了各种维度的客户行为信息，试图描绘客 户画像，但消费类的数据和客户信用风险以及还款意愿并不直接相关。目前的大 数据公司往往缺少内部征信数据、外部征信数据、个人资产数据等强金融变量数 据，而集中在客户衣食住行和社交信息，要直接拿来作为信用风险评分模型的有 效性依旧有待考验。考虑到大数据和传统金融数据的差异性和互补性，所以更多 的应该是如何通过模型的设计和提炼，使得这些大数据源经过提炼，可以从原油 变成成品石油般广为应用。 大数据在借贷中的应用 光环大数据 光环大数据--大数据培训人工智能培训 1.借贷反欺诈 由于网络借贷和传统金融面对的受众区别，借款人主要来自线上，考虑到目 前网络犯罪的试错成本极低，为数众多的网络借贷平台很容易成为诈骗集团觊觎 的目标，一般根据行业经验，网络借贷平台往往都会有高达九成的借款需求存在 欺诈和骗贷行为风险。因此借贷反欺诈的重点在于从 100 名潜在借款人当中，准 确识别出真正有还款意愿的10 名借款人。 通过技术的防范手段很多元化，一般通过核实手机号、身份证号码、电脑唯 一设备号、手机唯一设备号，可以进行下列过滤识别手段：交叉比对借款人登记 的住家地址、公司地址，以及申请人当时申请的定位地点，如果差距超过10 公 里，风险系数极高；某些地址或大楼，属于申请诈骗高发地址的，风险系数偏高， 会得到一个分值；发现和多个平台同时存在借款记录的，风险系数偏高；手机