征信風控大數據


体坛网排列五走势图 www.hewovk.com.cn 大數據風控平臺,基于“一站式征信接入”的理念,整合了國內權威的第三方征信機構和電商平臺等信貸應用場景的3000+維度的征信數據、 交易數據和行為數據,涵蓋用戶的交易、行為、身份、學歷、工商、通信和各類防欺詐規則、評分卡等。

新興金融發展現狀

2015年熱點:互聯網金融理財
  • 資產端收益下降
  • 央行降準降息
2016年熱點:消費金融
  • 場景穩定
  • 抵御經濟周期
2020年預計:4萬億
螞蟻借唄
  • 授信3000萬用戶
  • 累計發放信貸494億
微粒貸
  • 累計發放貸款1200億
  • 累計發放貸款1500萬筆
  • 筆均約8000元
飛貸、網易小貸、快貸、白條等 也都占據一定市場份額

金融機構面臨新興金融的機遇和風控挑戰

新興金融模式的風控解決方案

淵亭風控系統是基于全球領先的DataExa決策引擎自主研發的可視化風控平臺??梢遠越擁諶秸饜歐緲厝ㄍ蕕幕∩?,通過采集更廣泛的外部動態數據, 實時整合和分析,依靠規則引擎、自然語言處理、機器學習、深度學習等職能組件,為信貸的貸前、貸中和貸后提供全方位的風控支持

設計思路

通過采集更加廣泛的外部數據,成立數據實驗室,深究數據價值,對歷史數據開展大數據高級挖掘和預測分析,將大數據智能嵌入銀行經營,驅動業務革新;

多源異構數據集成

用戶已經存儲的大量的數據,包括結構化的和非結構化的,分布在不同的系統中,這種難以維護管理 的“蜘蛛網”,需要建立統一的數據管理和訪問平臺

智能風控大數據引擎組件

核心優勢

邏輯回歸、決策樹、 隨機森林、支持向量機、 貝葉斯分類
神經網絡
深度學習
時間序列分析
自然語言分析、
文本分析挖掘
社交網絡分析
大規?;餮凹傷惴?
大規?;餮壩嘔惴?
模型自我學習算法
模型管理
模型全生命周期管理
  • 數據上傳
  • 模型構造
  • 部署執行
  • 模型監控
  • 模型評估
  • 模型調整優化
模型用途
  • 審核模型(貸前)
  • 評分模型(貸中)
  • 監控模型(貸后)
模型分類
  • 通用模型
  • 定制模型
  • 自定義模型

用戶畫像

通過對用戶的分析,根據他們的目標、行為和觀點的差異,將他們區分為不同的類型,其基礎來源于對現有數據大量挖掘,結合線上和線下數據,互相關聯,行程多維度的用戶畫像指標.

智能風控圖譜關聯分析