解密数据时代的金融风控

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处于大数据时代的今天，海量的数据处理和挖掘已经成为这个时代的潮流。但由于数据大多处于零散分布，所以金融行业的传统建模方式已经跟不上数据时代的脚步，让我们不得不去摸索和挖掘如何利用大数据进行建模。

对于大数据来说，现今能够进行大数据变现的商业模式有两个，一个是精准营销，既是指精准的商品推荐和广告的准确投放；另一个就是大数据风控，既是指互联网金融行业的大数据风控。

在金融行业里，金融的本质是风险管理，而其核心就是风控。在典型的金融借贷业务中，抵押贷款、消费贷款、供应链金融等都是需要通过数据风控来对用户的信誉及是否是欺诈用户进行识别的。

传统金融风控

它主要是利用信用属性强大的金融数据，它一般采用20个纬度左右的数据，利用评分来识别客户的还款能力和还款意愿。信用相关程度强的数据纬度为十个左右，包含年龄、职业、收入、学历、工作单位、借贷情况、房产，汽车、单位、还贷记录等，金融企业参考用户提交的数据进行打分，最后得到申请人的信用评分，依据评分来决定是否贷款以及贷款额度。其他同信用相关的数据还有区域、产品、理财方式、行业、缴款方式、缴款记录、金额、时间、频率等。

金融大数据风控

它并没有抛弃传统风控的整体框架，它只是在不停地横向丰富传统风控的数据。在金融大数据风控中，首先还是利用信用属性强的金融数据，判断借款人的还款能力和还款意愿，然后在利用信用属性较弱的行为数据进行补充，一般是利用数据的关联分析来判断借款人的信用情况，借助数据模型来揭示某些行为特征和信用风险之间的关系。

互联网金融公司利用大数据进行风控时，都是利用多维度数据来识别借款人风险。同信用相关的数据越多地被用于借款人风险评估，借款人的信用风险就被揭示的更充分，信用评分就会更加客观，接近借款人实际风险。

自由数据认为，在一定程度上金融风控并没有抛弃传统风控数据，金融大数据风控的出现只是弥补了传统风控数据在用户社会行为和社会属性数据的缺点。从而帮助金融行业在风险这方面更加全面的识别出欺诈客户，评价客户的风险水平。

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