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互联网金融的大数据风控并没有完全改变传统风控，实际上是丰富了传统风控的数据纬度。互联网金融公司在利用大数据进行风险控制时，都是利用多维度的数据来识别借款人的风险。借款人风险评估中使用的信用相关数据越多，借款人的信用风险就会揭示得越充分，信用评分也就越客观，越接近借款人的实际风险。
相对于传统的金融风控，主要使用信用属性较强的金融数据，一般使用20个纬度左右的数据，用分数来识别客户的还款能力和意愿。信用相关性强的数据大概是十个纬度，包括年龄、职业、收入、学历、工作单位、贷款情况、房产、车、单位、还贷记录等。金融企业参考用户提交的数据进行评分，最终得到申请人的信用评分，并根据评分决定是否放贷以及贷款额度。其他信用相关数据包括地区、产品、融资方式、行业、支付方式、支付记录、金额、时间和频率。
那么，什么是大数据风控呢？与传统风控相比，它是如何识别风险的？
常用的互联网金融大数据风控方法如下:
1.身份验证
核实借款人身份的五大要素是姓名、手机号、身份证号、银行卡号、家庭住址。企业可以用数据业务验证姓名和身份证号，用银联数据验证银行卡号和姓名，用运营商数据验证手机号、姓名、身份证号和家庭住址。
如果借款人是诈骗用户，需要人脸识别。人脸识别的原理是调用国政通/公安局的API接口，用客户在公安局预留的身份证实时识别申请人拍摄的照片/视频，通过人脸识别技术验证申请人是否为借款人本人。
其他核实客户的方式包括要求客户出示其他银行的信用卡和信用卡记录，或者核实客户的学历和身份认证。
2.反欺诈服务
大部分贷款申请都从线上搬到了线上，尤其是互联网金融领域。消费贷和助学贷主要是线上申请。
网上申请时，申请人会根据贷款公司的要求，填写户籍地址、居住地址、工作单位、单位电话、单位名称等多维度信息。如果是欺诈用户，他填写的信息往往会有一些规律，企业可以根据异常的填写记录识别欺诈。比如，不同城市填同一个小区名，不同城市填同一个，不同单位电话号码相同，不同单位地址、街道相同，单位名称相同，甚至楼层、门牌号相同。还有一些假的小区、地址、单位名称、电话。
如果企业发现一些重复的信息和电话号码，申请人将有很大的可能被欺诈。
3.风险预警
诈骗用户往往提前准备好用户的基本信息，快速填写申请，批量作业，在很多网站申请，通过增加申请量获得更多贷款。
在SDK或JS的帮助下，企业可以收集申请者各方面的行为，计算出客户阅读条款、填写信息、申请贷款等的时间。如果这些申请时间比正常客户短很多，比如填写地址信息不到2秒，阅读条款不到3秒，申请贷款不到20秒。用户申请的时间也很关键。一般晚上11点以后申请贷款的申请人，欺诈违约的比例很高。
这些异常的申请行为可能揭示了申请人存在欺诈倾向，企业可以结合其他信息判断客户是否为欺诈用户，做好风险预警机制。
4.黑名单
互联网金融公司面临的主要风险是恶意欺诈，约70%的信用损失来自申请人的恶意欺诈。客户的逾期或违约贷款至少有30%左右可以收回，其他部分可以由催收公司催收，M2的逾期贷款回收率在20%左右。
市场上从事个人征信的公司有近百家，主要业务模式有反欺诈识别、灰名单识别和客户信用评级。在反欺诈识别中，一个重要的参考就是黑名单。市场上领先的大数据风控公司有近千万的黑名单，其中大部分是过去十年积累的老赖名单，真正有价值的黑名单在200万左右。
黑名单来自民间借贷、网络P2P、信用卡公司、微贷等公司的历史违约用户，其中很大一部分已经不再有借贷行为，参考价值有限。另一个主要来源是催收公司，催收成功率一般不到30%(m3以上)，会产生很多黑名单。
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