大数据风控在金融领域的应用

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随着大数据技术的广泛普及和发展成熟,金融大数据应用已经成为行业热点趋势,在交易欺诈识别、精准营销、黑产防范、消费信贷、信贷风险评估、供应链金融、股市行情预测、股价预测、智能投顾、骗保识别、风险定价等涉及银行、证券、保险、支付清算和互联网金融等多领域的具体业务中,得到广泛应用。对于大数据的应用分析能力,正在成为金融机构未来发展的核心竞争要素。





大数据技术贯穿金融风险管理全流程



风险管理是金融的本质之一,而风控是所有金融业务的核心。近年来,伴随金融科技(FinTech)浪潮,国家密集出台相关文件,要求加大互联网交易风险防控力度,鼓励通过大数据分析、用户行为建模等手段建立和完善可疑交易监测模型。

可见,通过大数据技术建立并不断优化风险评估模型,提高各业务场景欺诈拦截成功率已势在必行。随着大数据的普及应用,一些新兴的大数据公司、征信公司、互联网金融公司依托大数据创新风控手段,大数据风控的概念应运而生。



大数据风控的基本流程


大数据风控流程的建立主要分为四个阶段:数据收集、数据建模、构建客户评分体系及监测分析。收集到海量数据后,需经过大量的清洗、探索与抽样,运用灵活策略来交叉匹配并综合分析,构建出客户评分体系。基于先进的风控分析模型,以及准确、稳定、实时更新的丰富数据源,利用精密算法和灵活策略进行综合高效的监测分析,保障业务平台健康稳定运行。





金融大数据发展应用趋势



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大数据应用水平正在成为金融企业竞争力的核心要素


金融的核心就是风控,风控以数据为导向。金融机构的风控水平直接影响坏账率、营收和利润。经过长期的数字化改造,金融机构积累了大量的信息系统,通过这些系统积累了海量的数据,但是这些数据是分散在各个系统中,不能实现集中分析。

金融机构已经意识到需要有效地管理其日益重要的数据资产,正在主动思考和实践数据资产治理的方法。目前,金融机构正在加大在数据治理项目中的投入,结合大数据平台建设项目,构建企业内统一的数据池,实现数据的“穿透式”管理。

银信博锐深知大数据应用水平对于金融科技企业的重要性,在2018年年初,公司成立了大数据委员会,并不断加强研发创新能力,致力于金融大数据的挖掘、整合与分析、应用。

公司自主研发的“金融大数据智能分析服务平台”以银行实时的柜面交易数据、各种实时的网上交易数据、业务系统积累的大量历史交易数据、新媒体的各种舆情数据和金融产品评价数据、潜在优质客户的行为数据等为数据源,实现金融机构所需信息的内部生产环境数据清洗挖掘,互联网外部非结构化数据清洗整合,以及这些数据的多维度智慧化分析应用。

平台全方位解决了金融客户数据挖掘、分析决策、精准营销、风险预警、舆情监测、新媒体运营、潜在客户分析及培育等问题,在智慧金融时代,提升了金融客户的数据科学运用能力,成为未来智慧化银行的科学决策指引。



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金融数据与其他跨领域数据的融合应用不断强化


2015年以前,金融机构主要基于金融业自有信息进行分析。金融机构主要基于自身静态数据通过人工对内进行经营分析、产品设计、营销设计等;对外进行客户分析和行情分析。从2016年开始,大数据技术逐渐成熟,数据采集技术快速发展,通过图像识别、语音识别、语义理解等技术实现外部海量高价值数据收集,包括政府公开数据、企业官网数据、社交数据。金融机构得以通过客户动态数据的获取更深入的了解客户。

面对科技市场更高的要求,银信博锐也在积极拓展研发思路,正在进行金融大数据与其他跨领域数据的融合创新。目前,公司正在大力发展“教育大数据”“医疗大数据”两个领域,在教育领域,公司正在大力研发的智慧教育相关平台,不仅能够为学生提供丰富的学习资源库,还能对学生学习数据进行个性化分析,为智慧校园的发展提供更多的数据支持。在医疗领域,公司目前正在大力发展对医疗行业相关的数据挖掘与分析,建立海量的医疗信息库,对海量信息进行整理与分析,对整合医疗资源,促进医疗行业发展具有重要的意义。


银信博锐将始终秉承着“专业、专注、敬业、诚信”的核心精神,坚持“以科技创新为发展之本,以特色服务为取胜之道”的经营理念,锐意进取,在金融领域不断深耕,同时也不断开拓新的发展方向,为跨领域、多行业提供丰富的融合数据应用,研发出更多的智慧化产品。