一文了解什么是大数据风控
要了解什么是大数据风控，需要分解两个词汇，什么是大数据，什么是风控。
对于“大数据”麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。
风险控制是指风险管理者采取各种措施和方法，消灭或减少风险事件发生的各种可能性，或风险控制者减少风险事件发生时造成的损失。风险控制的四种基本方法是：风险回避、损失控制、风险转移和风险保留。
大数据风控即大数据风险控制，是指通过运用大数据构建模型的方法对借款人进行风险控制和风险提示。
以上可知，大数据构建模型是大数据风控的关键，大数据风控的核心竞争力在于大数据模型的有效性。
目前大数据风控主要分为三类：反欺诈模型，二元好坏模型和资产包风控模型。
大数据风控只能用于小微资产（现金贷、消费贷、小微企业贷），而不可能用于基建、政信。对于小微资产，还款能力不是核心问题，主要风险是还款意愿。因此目前市面上大数据风控90%的价值在于反欺诈。
本文仅以反欺诈模型为例，反欺诈的大数据风控主要基于两套工具：交叉验证、聚类分析。
交叉验证主要由人工判断规则，系统检验是否符合实际情况。如通讯录和通话记录校验、电商记录校验、设备指纹校验、多信息源地理位置校验。
聚类分析和交叉验证的区别是，交叉验证很多时候根据一些人工的规则，但是聚类分析主要是根据结果反向推导。比如通过历史资产的履约情况，发现在25—30岁区间的人群风险较低，发现输入地址时间比较长的人群风险较高，发现填写收入在20000以上的风险比2000以下还高。有的规则最后可以通过逻辑解释，有的规则最后根本也无法理解为什么。但是如果一个新的进件和之前的坏客户比较相似，那么他大概率是坏客户。
大数据风控，是互联网金融乃至传统金融的必然趋势，它的发展将会给金融领域带来巨大福音，使用大数据进行风控已成为美国等发达国家互联网金融企业的标准配置。基于大数据的风控模型正在成为互联网金融领域一个热门的战场，这是因为业内普遍认为，谁在这个领域实现突破，谁将制胜下一步互联网金融市场。
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