揭秘你身边的大数据风控模型建设

近年来，继央行和地方政府发布和征求多个指导意见后，一度火热的互联网金融被推上舆论的风口浪尖，互联网金融平台的第三方支付和资金托管问题一时间成为热门话题。其实无论是第三方托管还是银行存管，这些方式的转换无非是给互联网金融平台增加了一层信用背书，丰富了整个风控体系的外在表现形式。在其基础上，决定了互联网金融稳定运行的真正基础。其实就是大数据风控体系的建设。

大数据风险控制的必然性

当今社会，数据是一种资产。如果我们能够广泛而深入地获取数据、处理数据、分析数据和应用数据，那么我们就能在激烈的市场竞争中脱颖而出。一方面，互联网的快速发展为我们的生活提供了便利，并指导我们借助互联网做任何行动。另一方面也为企业积累了海量的数据。只要机构对数据进行适当的分析，应用在适当的领域，就能激发巨大的商业价值，互联网金融就是其中之一。此外，从多年的征信体系建设来看，传统的风控模式发展速度慢，审核效率低，时空覆盖面窄，很多人主观臆断。利用大数据的机会，不仅可以大大提高效率，还可以让复习结果更加准确。所以大数据风控时代的到来是必然的！

大数据风险控制的成功应用

中国的互联网金融有名无实。由于长期以来观念的影响和大数据技术人才的匮乏，风控审计仍然依赖于传统的线下。不过，一些机构已经开始布局大数据风控。近日，一家名为滴滴快的的互联网金融平台引起了大众的关注，而作为一家近期运营的平台，一经推出便受到了各界的关注，深受投资者的喜爱。究其原因，这一方面是基于其完善的大数据风控体系，另一方面是基于其独特的产品框架。

在大数据风控模型建设方面:

首先，创建自己的鹰眼风控系统。整个模型是基于对中国实际信用状况的深入研究和多维度可信数据分析，结合团队多年的实地信用审核经验，在FICO评分模型和信用卡评分卡的基础上构建而成。

其次，多渠道收集数据，挖掘用户信息。通过用户授权、合作接入、线上公开数据抓取等手段，掌握借款人的多维度数据，如淘宝、JD.COM、信用卡消费还款、跨平台借款投资、水电煤缴费、社保、学历信用、职业资格、通讯、地址等，并访问许多官方数据系统，如中国人民银行的征信系统和居民身份证系统。

最后是数据分析和评估计算。通过设定的参数和维度，对借款人在线接触过程中的34类近2000个变量进行筛选和智能比较，分析其在购物网站、社交网站、日常生活网站上的行为和关系，计算借款人的信用等级，从而给出授信额度。

在产品方面:

一是产品独特，期限短，利率高。主要有新手标、短期标、高收益标三种产品。新手标期限约15天，利率在8%以上，完全完胜宝宝类产品。短期招标期限为1个月，利率约为14%。高收益标期约3个月，利率约18.4%，借款金额一般约1，000元，借款人还款能力较强。另外，预计8月中旬左右滴滴会推出T+N模式需求产品，随时可用。

二是安全性能高。不仅有完善的大数据风控体系，还有风险准备金，让投资者安心投资。

此外，滴滴上线初期送钱和吸引客户的力度也很大。新手注册送20元投资红包，首次投资送现金红包，30元。短期目标加红包奖励，100元起，门槛低，操作方便，促使平台在一周内吸引了近万粉丝，总成交额也呈现高歌猛进之势。

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