金融大数据风控系统（大数据金融风险防控）
本文目录一览：
- 1、大数据金融风控系统有哪些？
- 2、大数据金融风控系统模型哪个公司有？可以给点建议吗
- 3、大数据风控如何提高金融机构的反欺诈能力？
- 4、大数据风控系统在金融领域有没有什么案例
- 5、为什么要使用大数据风控？
- 6、大智金科的大数据风控系统覆盖范围广吗？
大数据金融风控系统有哪些？
像我们公司一样能做大数据金融风控系统的公司也有很多，整个风控体系包括几个环节：
事前：在风险发生之前就要通过对风险舆情的监控发现风险，比如在某些恶意的欺诈团伙即将发动欺诈攻击前就采取措施来提前防御，比如通过规则加紧，把模型阈值调高等方法。
事中：信贷借款申请，在线上注册激活的过程中，根据自动风险评估，包括申请欺诈，信用风险等来选择是否拒绝发放贷款。
事后：贷款发放以后的风险监控，如果借款人会出现与其他平台的新增申请，或者长距离的位置转移，或者手机号停机等信号，可作为贷后风险预警。
大数据金融风控系统模型哪个公司有？可以给点建议吗
随着大数据技术的进步，被用来做风控系统使用于金融系统中，现在是有几家软件公司可以换提供大数据金融风控系统模型的，我们公司就可以。
为客户提供如下功能：
1、多源化的数据采集：第三方数据、互联网数据、行业数据、政策数据等；
2、行业决策模型构建：通过数据预处理，风控建模及执行训练构建基于行业的数据模型；
3、事前审核准入：股东信息、企业经营信息、法人征信信息、信用信息、法院信息等生成企业评分卡；
4、事中监控管理：通过行业风控决策模型，对人、事件、行为进行预测并控制风险；
5、事后跟踪反馈：自动跟踪干预预警信息，流程化处理；
6、开放平台：面对多行业、多角色用户自助式建立风控模型。
大数据风控如何提高金融机构的反欺诈能力？
大数据风控通过升级、丰富传统风控体系来提高金融机构的反欺诈能力。传统金融的风控主要依据信用属性强大的信息进行信用评分，来识别客户的还款能力和还款意愿，以此来决定是否放贷。互联网金融的大数据风控丰富传统风控的数据维度，通过数据关联分析来判断借款人的信用情况，借助模型来预测某些行为特征和信用风险之间的关系。正如华策数科智能评分产品，它是一种应用在信贷场景中，以分数的形式来衡量风险几率的技术手段，能够根据不同的场景采用不同的评分卡类型。
为了提高金融机构的反欺诈能力，华策数科智能评分产品在贷前的风险识别期采取的是风险类评分，它可以实现对未来一段时间内违约/逾期/失联概率的预测，通常评分越高越安全。而智能评分产品的反欺诈评分卡则通过评分形式，客观呈现个人信用状况，为客户实现快速决策提供风控支持。
由华策数科智能评分产品可见，互联网金融的大数据风控在一定程度上补充了传统风控数据维度不足的缺点，能够更加全面识别出欺诈客户，同时应用于风控模型中，评价客户的风险水平，提高企业的决策能力，并提升金融机构的反欺诈能力。
大数据风控系统在金融领域有没有什么案例
我们公司就是有做大数据风控系统开发，在金融行业也有案例，可以到网站上去看看。
大数据风控流程的建立主要分为四个阶段：数据收集、数据建模、构建客户评分体系及监测分析。
收集到海量数据后，需经过大量的清洗、探索与抽样，运用灵活策略来交叉匹配并综合分析，构建出客户评分体系。
基于先进的风控分析模型，以及准确、稳定、实时更新的丰富数据源，利用精密算法和灵活策略进行综合高效的监测分析，保障业务平台健康稳定运行。
为什么要使用大数据风控？
"风控即风险控制，大数据风控是指通过运用大量多重数据构建模型的方法对风险进行分析，以给客户端进行风险预警和风险控制。
传统的风控技术，多由各机构自己的风控团队，以人工的方式进行经验控制（因为每个团队不同，风控质量参差不齐，最关键人工的无限制是数据处理能力弱，数据中的异常分析能力差）；而大数据风控是借助互联网海量数据，对数据进行多维度，智能化，标准化处理，数据处理结果越来越精准。比如阿尔法象系统，他们强调金融技术与业务场景的深度融合，帮助金融机构实现以数据驱动的风险管控、精准营销和运营优化。目前业务已辐射全国，在杭州、上海、河南、成都、福建、广东、海南等全国多个核心城市均设有分支机构。"
大智金科的大数据风控系统覆盖范围广吗？
大智金科的大数据智能风控系统覆盖了全网千万级用户动态行为信息，构建了一个全领域，多方位的数据系统。该系统在大数据决策引擎下，提供金融级的风控监控和风险识别服务，做到全面合理优化。另外，根据业务需要，后期可自由配置风控规则与决策模型。
