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大数据+人工智能技术,提升消费信贷风控水平

来源: 人人信 时间: 2017-08-02 15:13 浏览: 32次

在金融科技的浪潮下,互联网金融正在借助大数据技术加快产品和服务模式的创新。无论是营销获客还是风险防控,大数据都发挥着重要的作用。越来越多的互金机构主动将大数据应用于风控场景之中,解决金融服务的关键问题,大数据风控成为了互金机构最需要打造的核心竞争力之一。


借助大数据技术,互金机构可快速提升数据的获取能力,采集到更多维度的数据变量,将海量的社交、网购、位置、金融交易等内外部数据整合,建立以大数据为基础的海量数据库,建立信用评估、反欺诈、风险预测等全业务流程的风险防控机制。


传统金融风险


风险是金融机构业务固有特性,与金融机构相伴而生。金融机构就是生产金融产品、提供金融服务、帮助客户分担风险同时能够有效管理自身风险以获利的机构。


金融机构中常见的6种风险:市场风险、信用风险、流动性风险、操作风险、声誉风险及法律风险。其中最主要的是市场风险和信用风险。


1)市场风险:包括利率风险、汇率风险、股票价格风险及商品价格风险。主要指市场波动而使得投资者不能获得预期收益的风险。

2)信用风险:即交易人员不能完全履行合同造成的风险。包括贷款、掉期、期权及在结算过程中的交易人员违约带来损失的风险。

决定一家金融平台竞争力高低的关键,是其能否有效地平衡风险,建立良好的风险管理体系,以良好的风险定价策略获得利润。


互联网金融出现的新风险


互联网金融是传统金融与互联网技术和信息通信技术有机融合,依托于大数据、云计算、人工智能等新技术,实现资金融通、支付和信息中介等业务的新兴金融业务,其主要业务类型有网络借贷、移动支付、理财、众筹及电商等。


随着互联网金融业务的急剧扩张及金融创新产品的不断涌现,互联网金融从多个方面暴露了大量的风险。主要体现在以下方面:

1) 传统金融行业风险并没有消失,信用风险、流动性风险、法律合规风险、操作风险等同样存在。

2) 互联网金融又有自己独特的风险,比如:欺诈与信用风险、终端安全风险、平台安全风险、网络安全风险等。


互联网金融往往小额而分散,且受众人群较为广泛,一旦出现风险,社会影响巨大。


人人信大数据风控基于海量的跨行业风险数据,有效联结贷前、贷中、贷后环节,整合设备指纹、规则引擎、深度学习技术,建立从信用审核到风险监控、风险预警的全业务流程风控模型,动态预警业务欺诈风险,全面提升互金机构的风险防控水平。


首先,人人信大数据风控在数据来源上,主要包括以下几方面:人人信信用平台提供的高质量海量合规风险数据,为业务风控提供权威支撑;小微金融风险信息共享平台,共享各类型小微金融机构最近几年内的借贷信息及黑名单信息。


其次,在大量多维度、多结构的数据基础之上,对用户设备行为数据和业务数据进行特征挖掘,结合时间、空间、行为等维度立体探查风险规律,深度学习技术智能分析行业风险打造全场景规则策略。对不同风险特征用户进行信用审核信用评级,建立贷前信息审核、贷中监控、贷后预警的自动化风控机制,帮助互金机构提高审核效率、降低风控成本,有效控制恶意欺诈风险。


最后,人人信大数据风控,可以灵活匹配不同业务规则,基于大数据和机器学习等核心技术,面向消费金融线上信用分期业务,提供智能化、自动化信用评估和风险决策系统,在实际应用中不断迭代升级,不断提升大数据风控的实用性、适配性,灵活应对复杂多变的欺诈行为,帮助信贷机构降低风险、减少资金损失。


人人信大数据风控是对金融行业传统风险管理模式的突破,立足大数据应用,帮助互金机构实现信贷风险控制。大数据技术和风控能力受到了金融业广泛的认可。随着大数据和互联网金融日益紧密结合,大数据风控将会成为互金行业的必然趋势,未来发展潜力无限。