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如何發(fā)展消費(fèi)金融?大數(shù)據(jù)風(fēng)控是關(guān)鍵

  網(wǎng)貸之家研究報(bào)告顯示,隨著消費(fèi)金融客群發(fā)展壯大,消費(fèi)場景日益繁多且呈個性化特征。采用傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)征信手段難以覆蓋消費(fèi)金融的精準(zhǔn)目標(biāo)人群,風(fēng)控系統(tǒng)和審批流程難以應(yīng)對消費(fèi)金融產(chǎn)品所需要的不同場景、不同渠道合作的快速對接。大數(shù)據(jù)風(fēng)控的運(yùn)用則為消費(fèi)金融行業(yè)的發(fā)展提供了強(qiáng)有力的技術(shù)保障,大數(shù)據(jù)風(fēng)控成為消費(fèi)金融領(lǐng)域的關(guān)鍵因素。

  互聯(lián)網(wǎng)公司建立自己的“數(shù)據(jù)王國”

  以阿里為例,其大數(shù)據(jù)主要來自于各自生態(tài)圈中的數(shù)據(jù)。比如螞蟻金服旗下芝麻信用,利用梯度提升決策樹、隨機(jī)森林、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、分群調(diào)整技術(shù)、增量學(xué)習(xí)技術(shù)等在內(nèi)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,為缺少信貸記錄的人群做出客觀的信用評價(jià);京東金融形成了由多種大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)模型構(gòu)成的弱分類組合預(yù)測模型,借助隨機(jī)森林、lasso回歸等算法,參考數(shù)千個預(yù)測變量,評估用戶的還款意愿和還款能力。

  利用大數(shù)據(jù)優(yōu)化產(chǎn)品升級

  相比依托場景化信貸的大型電商平臺所布局的大數(shù)據(jù)風(fēng)控,對于互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)而言,其大數(shù)據(jù)風(fēng)控的模式和能力則更重要。泰然金融平臺負(fù)責(zé)人吳素春對記者表示:“一直以來,泰然金融通過完善互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和大數(shù)據(jù)征信,對消費(fèi)者數(shù)據(jù)和行為進(jìn)行分析,不斷為消費(fèi)者提供低成本、高效率、好體驗(yàn)的消費(fèi)金融服務(wù)。”

  泰然城通過鯨數(shù)云、微元數(shù)據(jù)等數(shù)據(jù)機(jī)構(gòu)海量用戶消費(fèi)數(shù)據(jù)的沉淀,挖掘借款用戶數(shù)據(jù),分析借款用戶行為與活動軌跡等,提高風(fēng)險(xiǎn)保障。大數(shù)據(jù)及云計(jì)算從技術(shù)上對傳統(tǒng)個人征信模式進(jìn)行創(chuàng)新,為泰然金融平臺準(zhǔn)確地刻畫用戶的信用畫像,完善個人信用體系。此外,泰然城采取各種合適的物理電子和管理方面的措施來保護(hù)數(shù)據(jù),采用數(shù)字簽名技術(shù)來保證網(wǎng)頁信息以及來源的不可否認(rèn)性,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)安全的承諾。憑借專業(yè)的風(fēng)控技術(shù)和大數(shù)據(jù)應(yīng)用,泰然金融為不同風(fēng)險(xiǎn)偏好和投資風(fēng)格的用戶提供多種產(chǎn)品選擇。

  在業(yè)內(nèi)人士看來,風(fēng)險(xiǎn)控制一直都是互聯(lián)網(wǎng)金融平臺的生命線,大數(shù)據(jù)則是給風(fēng)控輸送生命養(yǎng)料的的強(qiáng)大來源。通過征信、大數(shù)據(jù)等技術(shù)強(qiáng)化平臺的風(fēng)險(xiǎn)控制能力,打造完善的風(fēng)控體系,利用技術(shù)優(yōu)勢來實(shí)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)化風(fēng)控,是每個平臺都要做精做好的事情。

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