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星融金融CTO专访:大数据技术为互联网金融赋能_中国财经时报网

来源:韶关新闻网   时间: 2018-12-30

导语:自互联网金融的概念在国内首次提出以来,就经历了快速发展,各种新业态、新模式不断挑战传统金融领域,互联网金融一度成为市场投资及各方关注的焦点。那么大数据技术在互联网金融领域有那些应用点?

余新卫 CTO

毕业于华中科技大学计算机系,获工学学士

专注领域:分布式,微服务,高并发,互联网金融、区块链

曾任 UT斯达康(深圳)科技有限公司 技术负责人

深圳宜搜天下科技股份有限公司 高级技术经理

上海星融财富投资顾问股份有限公司 技术总监

中国计算机协会、中国电子学会会员

记者:请问余总,如何利用技术手段更好的解决金融风险的痛点颞叶癫痫病是怎么引起的呢?

大数据风控技术目前较多应用于P2P和网络小贷等互联网金融领域,针对的主要风险类型是以违约风险为主的信用风险。优点在于与传统风控手段相比数据来源更为广泛,识别速度更快且成本更低,从而有助于更好地解决信息不对称问题。缺点在于受制我国当前信用数据分散且质量不高的现状。

记者:请问余总,如何运用大数据技术进行欺诈识别

进行欺诈申请的客户由于编造了全部或部分信息,很可能在自行申报的相关信息中存在不符合常理的情况,这些信息项可以成为欺诈识别模型的重要变量。

记者:请问余总,具体有哪些欺诈识别

主要的话有四点,第一、地理位置信息的欺诈识别,将客户填写的地址信息定位为地址位置坐标,并与客户常用物流地址位置坐标进行比对,如果发北京癫痫病医院排名榜现客户提供了一个距离过大的地址,则该地址信息存在虚假的可能性。针对移动端渠道,可以定位互联网客户的具体申请位置,与申请信息中填写的地址信息或职业信息进行对比验证。第二、基于申请信息填报行为的欺诈识别:通过收集分析客户填写申请过程的行为信息,如填写了多长时间、修改了几次、修改了哪些内容等进行识别。第三、基于客户填报信息与公司存量信息交叉比对的欺诈识别:多个申请件填报的单位电话相同,而对应的单位名称及地址不同,则批量伪冒申请件的可能性就很高。第四、基于外部信息的交叉对比的欺诈识别:恶意申请会隐瞒对其不利的事实,如负债、运营存在问题、法院执行信息等,而抓取互联网上申请人的企业经营信息、法院执行信息可以核实申请人的真实资质。

记者:日常生活中我们经常听到授信评分小孩得了癫痫病能治疗吗?芝麻分那这个如何用大数据进行授信评分

被排除欺诈可能并进入评分规则引擎的客户,会按类型被分发到不同的细分模块,以适应不同的细分模型,包括不同的产品、不同的行业、不同的客户群,如车贷、消费贷、抵押贷、个人经营贷等。不同类型的借款申请调用不同的信用评分规则引擎,该引擎将并根据用户授权许可自动抓取的数据,通过特定模型转化为个人授信评分数据与商户授信评分数据。其一、基于个人信息抓取的授信评分:抓取用户在互联网上的购买数据、搜索引擎数据、社交数据、账单邮箱信息等多个维度的数据,得到用户性格、消费偏好、意愿、学历等个人信息。其二、基于商户信息抓取的授信评分:抓取商户的交易数据(物流、现金流、信息流数据)和电商的经营数据(如访客量、交易量、用户评价、物流信息等)来对商户进行授信评分。

记者:请问余总南阳市癫痫病治疗官网对于贷后管理又如何通过大数据来分析? 

针对“还款意愿差”和“还款能力不足”两大客户逾期的主要原因,大数据技术通过违约信息排查和监测预警及时跟踪违约风险。其一、违约信息排查:通过实时监测存量客户早期逾期、连续多期不还欠款、联系方式失效等情况,并将存量客户与新增的黑名单、灰名单数据匹配,及时发现潜在违约客户。其二、小微商户流水监测预警:利用从数据合作方获取的商户交易流水信息,对其交易流水进行监测预警。突然出现的资金流入、流出,不符合经营规则的交易流水下滑情况,正常营业的大额交易等均可以触发预警。其三、负面信息监测预警:通过大数据实时监测,一旦发现客户的负面信息、公安违法信息、法院执行信息、税务缴税信息、行业重要新闻、借款人社交关系网中的负面情况、借款人的网络浏览行为、资金支付结算情况等,及时触发预警。

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