大數(shù)據(jù)風(fēng)控在互聯(lián)網(wǎng)金融領(lǐng)域的應(yīng)用

《大數(shù)據(jù)風(fēng)控在互聯(lián)網(wǎng)金融領(lǐng)域的應(yīng)用》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在應(yīng)用文檔-天天文庫。

1、大數(shù)據(jù)風(fēng)控在互聯(lián)網(wǎng)金融領(lǐng)域的應(yīng)用張李遙重慶市第八中學(xué)大數(shù)據(jù)時(shí)代下互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，使得大數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)控制在金融行業(yè)得到了較為廣泛的應(yīng)用。0前，許多金融機(jī)構(gòu)都在各自的風(fēng)險(xiǎn)控制體系中加入大數(shù)據(jù)處理技術(shù)，以提高風(fēng)險(xiǎn)控制系統(tǒng)的準(zhǔn)確度和性能。本文首先介紹Y大數(shù)據(jù)風(fēng)控的基本概念和特點(diǎn);然后，分析了大數(shù)據(jù)風(fēng)控在互聯(lián)網(wǎng)金融領(lǐng)域的應(yīng)用；在此基礎(chǔ)上，引出互聯(lián)網(wǎng)征信和互聯(lián)網(wǎng)借貸案例，詳細(xì)分析大數(shù)據(jù)技術(shù)在金融風(fēng)險(xiǎn)控制中的具體應(yīng)用，最后對(duì)木次研究做出總結(jié)。關(guān)鍵詞：風(fēng)險(xiǎn)控制;大數(shù)據(jù);互聯(lián)網(wǎng)金融;互聯(lián)網(wǎng)金融是指依托大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等互聯(lián)M技術(shù)，實(shí)現(xiàn)金融業(yè)務(wù)的一種新興金融?；ヂ?lián)網(wǎng)金融是大數(shù)據(jù)時(shí)代的新

2、產(chǎn)物，它不是互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和金融的簡(jiǎn)單結(jié)合，而是將互聯(lián)網(wǎng)思維融入到具體的金融業(yè)務(wù)屮，深度融合丫傳統(tǒng)金融和互聯(lián)網(wǎng)精神的新型金融。大數(shù)據(jù)環(huán)境下，互聯(lián)網(wǎng)金融市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)轉(zhuǎn)變?yōu)槠脚_(tái)、數(shù)據(jù)、金融和互滲透、影響的格局。隨著數(shù)據(jù)資源化這一趨勢(shì)，金融領(lǐng)域海量數(shù)據(jù)的收集和處理顯得十分關(guān)鍵。那么，將大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用到金融風(fēng)險(xiǎn)控制屮，就尤為必要。1大數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)控制大數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)控制(簡(jiǎn)稱“大數(shù)據(jù)風(fēng)控”)是基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的風(fēng)險(xiǎn)控制和風(fēng)險(xiǎn)提示。風(fēng)控的核心方法在于通過對(duì)相似群體的相關(guān)數(shù)據(jù)的分析，用機(jī)器學(xué)習(xí)建模的方法來評(píng)估用戶違約率。大數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)控制具有三個(gè)特點(diǎn)：(1)數(shù)據(jù)維度大:采用的數(shù)據(jù)全而，涵蓋社會(huì)行

3、為、人際關(guān)系等各個(gè)方而。(2)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)有效:實(shí)時(shí)有效的數(shù)據(jù)對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果影響很大，所以大數(shù)據(jù)信用評(píng)估體系重視用戶的最新信息。(1)結(jié)果精準(zhǔn):大數(shù)據(jù)風(fēng)控模型由海量數(shù)據(jù)訓(xùn)練得出，分析角度多樣，評(píng)分結(jié)果更加準(zhǔn)確。2大數(shù)據(jù)風(fēng)控在互聯(lián)網(wǎng)金融領(lǐng)域的應(yīng)用互聯(lián)網(wǎng)金融領(lǐng)域屮大數(shù)據(jù)風(fēng)控的棊本過程是:從數(shù)據(jù)源出發(fā)，首先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理操作;然后，進(jìn)行特征提取;最后，研宄和比較多個(gè)先進(jìn)的算法，訓(xùn)練得出最優(yōu)的風(fēng)控模型。由此得出準(zhǔn)確性、穩(wěn)定性和晉適性都和對(duì)較高的信用評(píng)級(jí)體系,最后將其應(yīng)用到互聯(lián)網(wǎng)金融產(chǎn)品中。下面將針對(duì)幾個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)進(jìn)行詳細(xì)介紹。2.1數(shù)據(jù)來源數(shù)據(jù)源主要分為三大類：(1)互聯(lián)網(wǎng)

4、數(shù)據(jù)，例如1P位置、網(wǎng)絡(luò)行為數(shù)據(jù)等。除此之外，借貸機(jī)構(gòu)較看重各類黑名單數(shù)據(jù)。(2)用戶授權(quán)數(shù)據(jù)，例如運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)、電商數(shù)據(jù)、信用卡數(shù)據(jù)等。(3)第三方數(shù)據(jù)，例如傳統(tǒng)信貸數(shù)據(jù)、合作機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)等。2.2應(yīng)用模式互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)的風(fēng)控模式主耍分為兩種，一種是利用己有的大量數(shù)據(jù)獨(dú)立建立風(fēng)控模型和信用評(píng)級(jí)體系，這種模式一般出現(xiàn)于阿里巴巴、京東商城等擁有海量用戶數(shù)據(jù)的大型平臺(tái)；另一種是通過第三方平臺(tái)共享數(shù)據(jù)來獲得信用評(píng)級(jí)和風(fēng)險(xiǎn)控制服務(wù)，這種模式多應(yīng)用于屮小金融機(jī)構(gòu)。2.3與傳統(tǒng)金融風(fēng)控的對(duì)比相比于傳統(tǒng)金融風(fēng)控，大數(shù)據(jù)風(fēng)控具有適用性更廣、數(shù)據(jù)更全面、建模方法更科學(xué)、變量更豐富、運(yùn)行

5、效率更高效等特點(diǎn)，這使大數(shù)據(jù)風(fēng)控在金融領(lǐng)域中的地位逐步提尚。3案例分析大數(shù)據(jù)風(fēng)控在互聯(lián)網(wǎng)金融領(lǐng)域的應(yīng)用范圍較廣，本次研宄著重選擇互聯(lián)網(wǎng)征信和互聯(lián)網(wǎng)借貸中的大數(shù)據(jù)風(fēng)控展開論述。本節(jié)將舉例介紹芝麻信用(征信領(lǐng)域)和拍拍貸(網(wǎng)絡(luò)借貸領(lǐng)域)的現(xiàn)狀、存在的問題和解決方法。3.1互聯(lián)網(wǎng)征信案例一一芝麻信用3.1.1數(shù)據(jù)來源和數(shù)據(jù)類型芝麻信用的主要數(shù)據(jù)來自阿里巴巴的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品，數(shù)據(jù)類型分為基本信息、注冊(cè)類型、興趣愛好、支付和資金、人脈關(guān)系、黑名單和外部應(yīng)用等。3.1.2芝麻分計(jì)算模型信用評(píng)分有三個(gè)目標(biāo):準(zhǔn)確性、普適性和可解釋性。其屮，準(zhǔn)確性是信用評(píng)級(jí)體系的基本耍求。由于黑箱模

6、型缺乏可解釋性，芝麻信用評(píng)分體系選擇了透明模型和分群評(píng)分卡機(jī)制。分群評(píng)分卡可以在模型訓(xùn)練中將企業(yè)自身的理解與專業(yè)經(jīng)驗(yàn)結(jié)合，使之更具有普適性。分群的準(zhǔn)確合理是分群評(píng)分卡的關(guān)鍵，芝麻信用為了模型的適用，應(yīng)用多種方法得出了最優(yōu)的分群方案。3.1.3靈芝系統(tǒng)靈芝系統(tǒng)是芝麻信用為小微企業(yè)定制的信用評(píng)分系統(tǒng)。它的數(shù)據(jù)源更為豐富，數(shù)據(jù)形式更加多樣，信用評(píng)估的計(jì)算采用更大規(guī)模的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。同時(shí)，它的信用評(píng)估和風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)因人而異。靈芝系統(tǒng)通過信用評(píng)分和指數(shù)、風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控預(yù)警、關(guān)注名單、風(fēng)險(xiǎn)云圖和信用報(bào)告五方面測(cè)評(píng)得出不同的風(fēng)險(xiǎn)策略。3.1.4存在問題與解決方法目前，互聯(lián)網(wǎng)征信中依舊存

7、在很多問題。其中，數(shù)據(jù)的質(zhì)量問題和電商平臺(tái)的刷單問題最為嚴(yán)重，這導(dǎo)致了征信公司的信息數(shù)據(jù)嚴(yán)重失真。除此之外，身份欺詐、冒用等問題更是給金融領(lǐng)域的風(fēng)險(xiǎn)控制體系帶來了巨大的挑戰(zhàn)。針對(duì)這些問題，阿里巴巴在不斷完善數(shù)據(jù)類型，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。一方面，菜鳥裹裹、螞蟻金服能通過一些常規(guī)數(shù)據(jù)來確認(rèn)信息真實(shí)性。另一方面，面部識(shí)別、指紋識(shí)別等高科技手段也逐漸開始應(yīng)用于互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)。除此之外，還有一些手段可以被展望。第一，打破數(shù)據(jù)孤島。大數(shù)據(jù)資源的透明化程度對(duì)征信系統(tǒng)有著重要作用。目前，我國(guó)互聯(lián)網(wǎng)金融公司各自為營(yíng)，將信息數(shù)據(jù)隱私化，各公司的風(fēng)險(xiǎn)控制系統(tǒng)僅僅局限于分析自己獨(dú)有的數(shù)據(jù)，導(dǎo)

8、致征信體系難以完善。因此