大数据 期货风控 大数据 期货风控分析

什么是大数据风控跟贷款怎么结合

所谓迅携大数据风控，就是用大数据的技术对风险因素进行管控，比如“险查查”，这个就是用很多风险数据来展现风险弯逗值，其中有多头借贷、社保公积金、运营商、学信网、人脸识别等技术，有了多个维度，不同数据，这样就可以尽可亩闹伏能减少信贷风险。

为什么要使用大数据风控大数据风控有什么用呢

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郑枝析，以给客户端进行风险预警和风险控制带数。

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，数据喊行敏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。

（举个简单的例子，你去银行贷款，传统的人控，只去看下最近三年的贷款和银行的流水记录，但大数据风控，可以调查你最近10年的记录，再分析你有没骗贷的可能。）

大数据风控是什么

大数据风控指的就是大数据风险控制，是指通过运用大数据构建模型的方法进行风险控制和风险提示。通过采集大量企业或个人的各项指标进行数据建模的大数据风控更为科学有效。

大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管顷帆理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

大数据风控主要是通过建立数据风险模型，筛选海量数据，提取出对企业巧槐有用的数据，再进行分析判断风险性。

扩展资料：

大数据风控能解决的问题：

1、有效提高审核的效率和有效性：

引入大数据风控技术手段分析，通过多维度的信息分析、过滤、交叉验证、汇总，可以形成一张全面的申请人数据画像，辅助审核决策，可以提高审核的效率和有效性。 

2、有效降低信息的不对称：

引入大数据风控技术手段分析，通过多维度的信息分析、过滤、交叉验证、汇总，可以形成一张雀宽雹全面的申请人数据画像，辅助审核决策，可以提高审核的效率和有效性。 

3、有效进行贷后检测：

通过大数据技术手段对贷款人进行多维度动态事件（如保险出险、频繁多头借贷、同类型平台新增逾期等）分析，做到及时预警。

参考资料来源：百度百科-大数据风控

大数据风控与传统风控有什么不同

传统的风控系统比较简单，一套简单的IT系统结合线上线下征信，征信数据来源局限，原理简单，风险较大。

相对于大数据风控系统来说，由于大数据征信评分原因，IT系统相对完善，数据来源来源征信机构及互联网各种平台相关数据。

大体有悔则四部分功能：1、评分建模，风控部分；

2、IT系统：业务系统埋亮、审批系统、征信系统、催收系统、账务系统；

3、决策配置工具，即信dai决策引擎；

4、征信大数据的整合模块。

大数据风控系统优势是大数据驱动，兼容手动、自动审批、决策、dai后管理。

鉴于大数据风控系统大大降低了风险，目前信dai行业，特别是小微金融机构大数据风控应用趋于普遍。神州融首推出了大数据风控平碧液棚台、融360等也相继推出了自己的风控系统。