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大数据风控在金融科技中的应用和问题

大数据文摘时间:2018-12-05

互联网金融是指以依托于支付、云计算、社交网络以及搜索引擎等互联网工具,实现资金融通、支付和信息中介等业务的一种新兴金融。互联网金融不是

 

互联网和金融业的简单结合,而是在实现安全、移动等网络技术水平上,被用户熟悉接受后(尤其是对电子商务的接受),自然而然为适应新的需求而产

 

生的新模式及新业务。是传统金融行业与互联网精神相结合的新兴领域。    

 

论起互联网金融首先想到的是马云的“三步走战略”平台、数据、金融。未来的互联网金融无疑有着巨大的发展空间,可目前看来三步走已经不符合市场预

 

期,因为市场到今天已经不只是平台之争,特别随着这两年互联网金融爆发式的发展,已经形成了平台、数据、金融相互影响的格局。在这种形势下破局

 

的点在哪里?就在于连接平台、用户、金融等方面的工具――大数据上,谁能对大数据合理利用,谁就能掌握这场数据之争的未来市场。

 

 

大数据在互联网金融的应用方向 

  

从大数据的应用场景来看尽管达不到人们所预期的精确性,但确实已经有了不少比较成功的商业案例。如Decide利用超过80亿条的已知价格信息预测价格

 

走势,给出购买建议;DataSift通过分析社交网络数据,制定针对性营销方案;Zestfinance则利用大数据进行信用评估,并已累积获得近一亿美元的融资等

 

等。随着平台的发展和数据的积累,互联网金融也越来越多参与到其中,所以三步走已经转变成交叉并行的三个方面。国内对互联网金融的应用比

 

较多的还是在理财上,这是受了阿里余额宝、百度百发、微信理财通等的影响,可实际上贷款才是金融服务中最具刚性需求的服务。而且随着大众时间和

 

需求上的碎片化程度提升,一方面是银行等金融机构的产品自然而然的落地,二是互联网信贷围绕大数据分析等方式进行了很好的改造。因此大数据已经

 

促进了高频交易、社交情绪分析和信贷风险分析三大金融创新。

 

 

为什么要用大数据风控?

 

不论是银行还是消费金融公司,互联网小贷公司等其他金融机构,金融机构普遍有风控需求,底层业务逻辑几乎完全相同,只是面对客群,金融产品、风

 

险偏好存在差异。

 

银行等传统机构本质上是风险经营。一方面,监管层对金融机构的风控能力提出很高要求, 另一方面,风控直接会影响金融机构的利润水平。

 

因此,大数据风控直接解决金融机构的核心需求,价值度最大。大数据风控能够能够在用户画像,反欺诈,信用评级等方面大大提高金融机构的效率和风

 

控能力,是金融企业发展过程中必须结合的一项科技手段。

 

 

常用的大数据行业数据

 

央行征信报告:一般持牌金融机构有央行征信介入权限,包括个人的执业资格记录、行政奖励和处罚记录、法院诉讼和强制执行记录、欠税记录等。

 

司法信息:最高法以及省市各级法院的最新公布名单,包括执行法院、立案时间、执行案号、执行标的、案件状态、执行依据、执行机构、生效法律文书

 

确定的义务、被执行人的履行情况、失信被执行人的行为等信息。

 

公安信息:覆盖公安系统涉案、在逃和有案底人员信息,包括案发时间、案件详情如诈骗案/生产、销售假药案等信息。

 

信用卡信息:银行储蓄卡/信用卡支出、收入、 逾期等信息。

 

航旅信息:包含过去一年中,每个季度的飞行城市、飞行次数、座位层次等数据。

 

社交信息:包含社交账号匹配类型、社交账号性别、社交账号粉丝数等。

 

运营商信息:核查运营商账户在网时长、在网状态、消费档次等信息。

 

网贷黑名单:根据个人姓名和身份证号码验证是否有网贷逾期,黑名单信息。

 

还有驾驶证状态,租车黑名单,电商消费记录等等。

 

 

大数据行业存在的问题

 

目前整个大数据行业面临的问题主要是客户隐私泄露问题,像公安,法院等信息由于信息敏感,其实是游走在法律监管空白地带。

 

在百行征信成立之前,各家数据机构的数据其实没有打通,数据的有效性会打折扣,预计百行征信数据出来之后,因为结合了各家数据之长,数据连贯性

 

会好一些。

 

各个大数据公司在数据收集和清洗方式不同,会造成数据污染,这样输出的数据会有一定的不准确性。

 

目前公民数据主要来自于线下收集和网络行为记录,数据的存在一定的滞后性,单纯线下收集的数据存在一定的延迟性。

 

大数据还处于发展初期,目前比较大的问题还是数据量不够大,不够全,以及如何协调数据开放和公民隐私之间的矛盾,未来还需要结合人工智能和区块

 

链,物联网等技术,实现数据的不可篡改,数据收集及时等能力,从而更好为金融服务。

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