风险控制是避免或减少损失的措施或方法。大数据风控和传统风控有什么区别？如何构建风险控制体系？
风控是金融的心脏，数据是风控的血液。过去我们主要依靠经验和宏观经济形态来实施风险控制。后来我们通过数据和评分进行风险控制。现在我们在用大数据做风控。
从2014年开始，互金行业开始大规模爆发风险事件，很多金融机构开始质疑传统的风控模式。此时正是大数据技术的发展，以其可靠的风控技术在互金行业备受青睐。《2018中国大数据风控研究报告》显示，2017年中国大数据风控市场规模达到140亿元人民币。
目前各大互联网金融公司都采用了大数据风控的技术。蚂蚁金服、融360、拍拍贷、Dianrong.com开发了独立的大数据风控系统。大数据是互联网金融乃至传统金融风控的必然趋势，它的发展将给金融领域带来巨大的福音。
那么什么是大数据风控呢？如何构建大数据风控？下面盒菌给你一一解答:
1.什么是大数据风控？大数据风控是指通过大数据核心算法建立风险模型，在收集各维度数据的基础上，结合互联网评分和信用管理模型，提取对企业有用的数据，然后进行分析判断，最终达到风险控制和风险预警的目的。
大数据风控是金木平台创新信贷管理和风险管理的新思路。与传统风控相比，大数据风控在建模原理和方法论上没有本质区别，只是利用了互联网时代的特点。
目前领先的大数据风控还是用小数据。它以客户信息为核心，从财产、安全、合规、消费、社交等多个维度对客户的信誉水平进行评估，并为其建立客户信誉数据，从而降低风险来源。
二、为什么要用大数据进行风控据统计，银行的传统风控模型对市场上70%的客户是有效的，但对于另外30%的客户，其风控模型的有效性会大打折扣。大数据时代的来临，丰富了传统风控的数据纬度，用多维度的数据来识别借款人的风险，包括社交、征信、消费、利息。
客户数据越多，信用风险揭示得越充分，信用评分也就越客观。大数据风控中的数据维度，可以成为另外30%客户风控的有效补充。
大数据风控的作用是从被拒绝的客户中找到符合条件的客户，识别出高风险客户和通过审核的欺诈客户。可以大大提高互金行业的效率和风险控制能力，有效控制坏账率，从而使企业盈利。大数据风控是金融行业发展必须结合的科技手段。
三、大数据风控的应用场景大数据风控模型的应用场景非常广泛。只要涉及互联网金融的行业，大数据风控必不可少。
从资金的角度，风控模型是评估客户的还款能力和意愿，防止欺诈和欺骗，防止客户薅羊毛，保证平台的安全。从行业来看，主要包括消费金融、供应链金融、信用借贷、P2P、大数据征信、第三方支付(第四方聚合支付)等细分行业，也可用于电商、游戏、社交等“传统”互联网公司。可以说，任何互联网公司都需要风险控制。
四、构建大数据风控模型三部曲大数据风控从客户获取、审批、贷款维护、客户价值提升、复用、深度挖掘和客户留存、催收、回笼，让金融风控不再是简单的还贷，而是对一个客户生命周期的完整维护。
要形成一个完整的闭环，需要分为贷前、贷中、贷后三个步骤。
1.放款前:看它的脸画出它的形状。贷前主要包括准入授信规则的制定和划分。
(1)准入
在贷前阶段，需要对客户的数据进行收集、清理、分析和应用，这是一个很长的链条。用传统的风控费时费力。但现在我们有了大数据技术，可以精准挖掘申请人的多维度信息，包括人口统计信息、社交信息、历史消费记录等信息，消费模式、兴趣爱好、社交偏好等相关维度信息。
结合这些信息形成用户画像，判断客户的贷款资质、还款意愿和还款能力，辅助审核决策。不合格的客户在这个阶段直接被挡在门外，既防止了后期的“误杀”，又保证了平台的客户质量，事半功倍。
(2)授信
授信是基于一个平台的消费需求。我们可以以消费需求为基础，建立有效的信用模型和评分规则。
利用灵活开放的数据导入技术、多维度的信用实力评分项目、专业的评级模型，对客户的还款能力和还款意愿进行深入全面的解剖和分析，为平台信用决策做出整体评级。
评级不同的客户:一是风险系数的调整不同；其次，每个评级客户群都要有上限和下限。
2.贷款:从外到内，对症下药的贷款分为两部分，一是反欺诈，二是额度调整。
(1)反欺诈
防骗可能很多人在贷款前都会用到。但实际上，反欺诈贯穿于客户的整个生命周期，不仅仅是在授信环节，还包括账户登录注册环节。现在的诈骗手段主要是冒名诈骗，本人故意诈骗，无良中介间接信用诈骗。
反欺诈需要做好两件事，一是信息验证，二是行为分析。
在大数据风控体系中，有很多先进的技术做支撑，这方面我们不用担心。在行为分析的过程中，我们依靠风控经验、客户信息验证，以及一些行为数据进行预测分析。基于客户行为，我们通过标注来识别不同客户群体的风险程度。
(2)定额的调整
现阶段大部分客户至少进行过一次还款，平台需要考虑如何调整客户的额度档次和利率，以保证优质客户获得较低的利率和较高的额度，而数据表现差的客户需要以较高的利率覆盖风险。
但一味追求高收益不顾风险，低风险不求回报是没有意义的。额度调整的重点在于对客户需求和风险的合理估计。实际上可以看作是资金在不同风险和收益中的分配，从而在一定风险下实现整体风险和收益的最大化。
3.贷后:闻其五音以别其病。贷后主要是票据催收和贷后监控。
(1)票据托收
平台在释放资金的时候，要保证能够收回。因此，此时需要跟踪资金动态，一旦发生逾期，启动催收团队，协助进行逾期处理和资产回收。
我们也讲究一定的收藏策略。一是要针对客户的不同风险细分，制定差异化的催收措施。其次，把握收藏时机，因为收藏资源是有限的，我们需要按照一定的分配规则来分配收藏资源。
(2)贷后监控
最后进入贷后监控环节。在授信过程中，即使前期和中期的风险控制到位，也不代表授信交易万无一失。借款人环境变化，还款能力变化，还款意愿时有动摇。
利用大数据技术，可以跟踪监测借款人多维度动态事件和市场信息，快速发现和发现借款人贷后异常数据，及时贷后预警，有效防止出借人跑路、信贷机构坏账和休眠账户。
动词 （verb的缩写）结论从贷前、贷中、贷后三个阶段进行监控的大数据风控体系，可以有效控制金融风险。但是在这里也要提醒大家，风控体系的建设要立足于自己的业务，才能发挥真正的作用。
以上，本期大数据风控的分享在此。如有不妥之处，请批评指正！
作者:盒蘑菇，huodongheziyys:一款帮助你实现快速创新、提高用户活跃度、留存率和转化率的活动营销工具！
本文由@活动盒子原创发布。每个人都是产品经理。未经许可，禁止转载。
题图来自Unsplash，基于CC0协议。
温馨提示：注：内容来源均采集于互联网，不要轻信任何，后果自负，本站不承担任何责任。若本站收录的信息无意侵犯了贵司版权，请给我们来信(j7hr0a@163.com)，我们会及时处理和回复。
原文地址"互金风险，互金平台有哪些"：http://www.guoyinggangguan.com/xedk/268349.html。
微信扫描二维码关注官方微信
▲长按图片识别二维码
