基于大数据风控的消费信贷导读，可以服务于中国传统金融机构未能触及的两类人群:无征信记录者和征信记录不良者。而且多维度、海量数据的智能化处理，批量标准化的执行流程，更能满足信息化发展时代风控业务的发展要求。
(来源:百度百科)
正文大数据风控大数据风控是一种用大数据建立模型的方法。通过多维度的信息分析、筛选、交叉验证和汇总，可以形成贷款申请人的全面数据画像，辅助审核和决策，从而实现风险预警和风险控制。
与传统风控相比，大数据风控的建模原理和方法论没有本质区别。它只是通过互联网的红利引入社交数据、运营商数据、电商数据、公共服务数据等外部数据，收集更多的数据变量，通过分析数据的相关性来强化或替代传统的强因果关系。
消费信贷消费信贷又称消费贷款，是银行以信用贷款或抵押贷款的方式向消费者提供的用于购买消费品或服务的贷款。与传统企业信贷服务的“高精尖”客户群相比，消费信贷机构主要面向低收入群体。具有小额、分散、高频、无抵押、利息跨度大等特点。
大数据风控在消费信贷领域的应用一般来说，消费信贷机构在进行贷前风控时，主要依靠两种技术手段:一是构建评分模型，防范信用风险；二是探索欺诈规律，防范欺诈风险。然而，由于消费信贷服务群体的特殊性，存在“信用记录和信用数据缺失”等问题，通常无法满足传统信用评分模型的信用要求。
与传统的银行信贷审批模型相比，大数据环境下的信贷模型是一种业务和数据驱动的智能审批模型，可以通过分析大量的行为数据来弥补信贷数据的不足。在新的业务模式下，客户只需提供少量必要的补充资料，即可通过网络办理授信业务，不受时间和空的限制，授信审批和额度将在短时间内由风险决策系统自动完成，符合互联网时代消费信贷服务“方便、快捷、分散”的特点。
贷前，大数据信用风控是基于模型和策略的。在信贷阶段，可以精细化运营流量，根据不同的兴趣和风险维度对客户进行分层。满足不同风险偏好机构的需求，并可以设立差异化的价格服务。在贷款管理过程中，可以基于用户设备维度数据、交易维度数据、行为维度数据等多源维度数据，建立应用欺诈识别、套现识别、盗刷识别等风控模型，应对不同的欺诈风险。
随着大数据、AI和金融的深度融合，越来越多的金融科技公司和互联网公司开始布局应用于消费金融业务的大数据风控技术，开发大数据反欺诈模型和信用评估模型。就像盾科技的AaaS云平台，通过智能模型，整合分析银行在与个人、企业业务交互过程中掌握的大量碎片化信息，进而判断用户的信用状况和还款能力，辅助金融机构服务决策；腾讯云‘天宇’大数据反欺诈平台应用于互联网金融行业的贷前审核风控和贷后监控，支付行业的防盗刷。
得出的结论是，基于大数据风控的消费信贷可以服务于中国传统金融机构未能触及的两类人群:无征信记录者和征信记录不良者。而且多维度、海量数据的智能化处理，批量标准化的执行流程，更能满足信息化发展时代风控业务的发展要求。然而，如何保证数据类型及其特征的可靠性，处理数据的有效性和模型的可解释性，仍然是消费信贷大数据风控的痛点。
参考文献:1。未央网:大数据风控相比传统风控有哪些优势？https://news.p2peye.com/article-490714-1.html.
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http://www . caict . AC . cn/kxyj/qwfb/ztbg/201804/p 020180327605403296958 . pdf
3.未央。com:原大数据风控行业清远金融科技开启下半场，https://www.weiyangx.com/352075.html.
4.何飞:消费信贷大数据风控四大痛点，
http://210 . 78 . 94 . 4:82/2q 2 WC 5832 FBC 2c 04407446 EB 186 AEC 09013 a 1754953 _ unknown _ 001009479985 c 18 D8 a 24 ed 09 ffd 55 eefb 2275 f 52 _ 4/www . bankcomm . com/bankcomsite/upload/infos/201708/04/84042/200
(编辑:何能)
原文摘自《人工智能信息周刊》第92期，转载请注明出处。
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