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大数据风控是各怎样的行业

数据是大数据风控的核心,大数据要求的不但是数据多,更要求维度丰富;而风控则是对市场、信用以及操作层面的风险控制。
方法/步骤
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干什么(大数据风控的目的是什么)可能大家都知道,当我们想去银行办一笔贷款的时候,从客户的角度,大概流程是这样的,首先得申请-等待审核,审核有两种结果:拒绝和通过。通过之后就是放款了。

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那我们从银行的角度来看,流程又是这样的:受理申请-贷款审核,审核同样也是两种结果:拒绝和通过。通过之后放款。

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从上面两个步骤来看,这里有个重要的环节就是在贷款申请人提交了申请资料后,银行需要来审核申请人的申请资料。毕竟是银行要先给你钱,银行总要知道你以后是很有可能会还这笔钱,而不是说拿了钱就跑。

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在大数据风控这个行业里混,需要了解用户,了解场景,而这些往往都可以通过数据间接反映出来。比如,用户在某一时期内在多家机构申请过贷款,那说明该用户目前借钱意愿强烈,即使历史征信良好,也要用策略拦住他的申请,因为他很可能出现拆东墙补西墙的可能。因此,用数据说话是一种方法论。不同数据对于风险的作用不同,获取难度也不同,这就决定了并非对每个用户都能获取到其各个维度的信息。同时,有很多特征只有很少的用户才会有,也因此造就了数据的稀疏性。如何将稀疏数据用在各种机器学习模型中,则正是要考察模型人员对于风险及产品理解的时候了。要做好大数据风控,除了数据,模型就是最重要的了。模型有很多,如一般的线性回归,Logistic回归以及深度学习等,在实际的业务场景中,有的可能单一模型就能达到很好的效果,有的则需要几个模型的结合,而具体使用哪个模型用哪些特征,则是要考察模型人员对业务和算法的理解了。再说一下大数据风控的直观感受。传统风控更像是冷兵器时代的战争,虽有协作但更多的是各作战单位凭借个人能力的大混战;而大数据风控则像是现代战争中的立体作战,各个作战单位(数据)在统一的指挥中枢(算法)里高度协同作战。大数据风控能将相似的人更精准的分群,会让你看到形形色色更加的人,会让你从纷繁的单一的数据中看到其背后的万千世界。总之,做数据做模型前一定要理解人,做完数据模型后还要能够解释人。

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