大数据风控是一个什么样的行业？

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数据大汪 · 2018-10-16 00:30:28

大数据风控这个行业鱼龙混杂，合规做的缺乏数据的支撑。要做风控，必须要涉及到个人的征信数据，而这些征信数据要么掌握在央行手中，要么掌握在各大数据垄断者的互联网巨头手中，比如淘宝，支付宝，微信登录，要想获得个人的消费数据，还有资金使用数据，以及个人基本人口属性数据，是没有开源的数据可供采集的，这样一来势必有一些见不得光的手段去获取这些数据，然后再做风控模型。

阳光灿烂的日子 · 2018-10-16 00:30:29

征信所对应的数据还局限在开头所说的身份属性和信用属性范围，也就是强金融数据，而大数据风控认为所有数据都是风险数据，更侧重于将弱数据金融化，再提炼出风险表征。由于大数据风控也是冒出了不少的平台，特别是【小胖钱包】；【信知道】等不少平台，获取数据都是比较可靠的。

Untitled · 2018-10-16 00:30:30

风险控制：1、风险评估 2、风险策略
大数据风控即大数据风险控制，是指通过运用大数据构建模型的方法对借款人进行风险控制和风险提示。
与原有人为对借款企业或借款人进行经验式风控不同，通过采集大量借款人或借款企业的各项指标进行数据建模的大数据风控更为科学有效。
我知道的风控平台，蘑菇信用，51好信都是一些可以查询信用报告类的平台，通过信用评估来匹配贷款，你可以去这类网站了解一下。

尹子 · 2018-10-16 00:30:31

通过大数据，来达到对风险的控制。
《魔球》这部电影是一个最好的例子。
这部电影改编自真实故事。奥克兰运动家队总经理比利中年郁郁不得志，退役后，退居幕后，任球会管理层。2002年时候，球队主力又双叒叕被挖角，这时候，球队的资金又被削减。这个时候，比利打破常规，第一次提出了运用数据分析挑选球员，这其实也是背水一战，期间被各种不理解，被抨击，被嘲讽等等，这样的状态持续到了，球队终于有了的成绩，几乎是可以称得上奇迹的事迹。电影结局是比例放弃了高薪，继续留在那个”守旧“的球队。

这就是我理解到的，第一个大数据风控的例子。通过对众多数据的分析，来进行一个预判，与风险的控制。

目前我们国内这样的平台很多，前段时间百行征信的牌照终于下来了，除了百行征信，像网贷行业常常使用的同盾数据，芝麻信用，蘑菇信用，都是类似的。

Hsn Tan · 2018-10-16 00:30:32

对于企业的风控，尤其是小微企业的风控，最终应该落实为对实际控制人，实际经营者等。基于人员素质的风险评估。

Maggie yyy · 2018-10-16 00:30:33

大数据风控，就是用来区别传统风控的，带有互联网信息时代和统计学意义标签的风控手段。
说白了就是传统银行掌握核心数据(比如与逾期强相关的征信记录)，而且会去使用银行信贷产品的人就已经是筛选过的用户了，他们基本不需要通过统计学手段大量累积特征来识别用户，或者政策制度和人力(拍个脑门)就足够影响他们的决策依据。
但是征信数据缺失的人群目前在中国是大众群体，这就需要大数据为依托，筛选几千上万对好坏用户有区分度的特征，根据不同权重组合成整套决策系统，生成模型决策树或不同优先级的策略叠加作用，最大限度拒掉坏用户，保留好用户。这是个不断优化的过程，能不能优化主要取决于可获得的数据源多少(有新的维度才能提炼新的变量)，大数据技术更新(爬虫技术或调参手段)和有多大脑洞(从业经验带来的优化方向)了。

嗯，从我的用字篇幅就能看出来，身为一个互联网金融风控从业者，有着鄙视传统银行风控太简单的小傲娇。
风控就是永无止境，随着人心变化永远只有更准没有最准的迭代过程。

十一 · 2018-10-16 00:30:34

谢邀
我不了解，不瞎说话，但是看到全是跟信用有关的回答，我觉得并不完全。不光是信用，金融，商业同样也会用的到。

天创信用 · 2018-10-16 00:30:35

一楼阐述的大数据风控已经很详细了，我从三个方面来说一说大数据风控和“非”大数据风控有啥区别～～
1、大数据风控的业务一般对时间效率要求较高，会运用到更多跟先进的技术手段（如活体识别）和算法模型（如机器学习人工智能）；而传统风控相对时间周期较长，人申的环节相对较多
2、大数据风控会考虑一个人更多的维度，会在传统风控的维度基础上考虑用户的一些行为数据、社交数据
3、大数据风控面向的更多的是用户量较多的方向，会更偏向于个人方面和额度较小的风控度量；而传统风控则会相对偏向企业方面和额度较大的。

姜承志 · 2018-10-16 00:30:36

目前这个行业公司很多，但是真正做的好的只有白骑士大数据和同盾科技

大数据风控是一个什么样的行业？

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