
多赢金融:大数据时代的风控变革
近期,网贷行业出现了两组引人注目的数据。一是截止目前累计问题平台数量已达上千家,二是整个行业的累计交易额已经突破万亿。通过这两组数据,我们能够明显感觉到行业已经步入高速发展阶段,与此同时,风险事件也难以忽视。尤其是累计问题平台的数量,几乎占到了当前平台总数的三分之一。究其根源,除去经营不善、恶意诈骗等风险类型之后,还有不少平台所爆发的风险事件是因其自身风控水平不足导致的。由此可见,传统风控在互联网金融领域已经开始暴露不足,那么在人人倡导大数据的互联网时代,网贷行业的风控是否会掀起一番腥风血雨的大变革呢?
大数据风控是什么?会给P2P企业带来什么样的影响?
简单来说,大数据风控就是针对个人收集的海量数据,并针对收集来的数据进行分析,最终得出信用评估报告,金融机构将通过个人的信用评估报告来决定是否提供相应的金融服务。那么,这些数据主要由哪些内容组成?以目前比较主流的一些征信机构的大数据为例,央行的征信报告体现的是你在传统金融机构的信息留存;芝麻信用则依靠用户的购物、消费数据来建立信用评估模型。而在一些细分领域,征信机构更多的是采集行业数据,比如同盾的反欺诈系统,是利用行业内的大数据来给网贷行业提供反欺诈服务。
那么,大数据对于P2P企业来说真的是万能药吗?未必,大数据其实还不能够完全解决当前网贷行业的风控难题,原因主要有以下几点。首先,提供大数据服务的公司本身在数据的采集上仍存在着一定的局限性,至今还没有一家公司能够提供全面的风控数据。其次,大数据不适用于借贷业务的全部风控流程,从这一点来看,大数据风控只是固有风控流程的一种补充。
诚然,大数据风控还存在着诸多不足,但结合现阶段的行业发展来看,传统的风控方式已经不能满足P2P的发展需求了,业务瓶颈亟待突破,因此风控变革也是必由之。一方面,传统风控方式在人力成本和时间成本上的投入都是巨大的,在行业快速发展的阶段,这种烦冗的方式很难跟上整个行业的发展趋势。另一方面,传统风控过于依赖风控人员的个人经验,难以规避道德风险,由此也导致了P2P行业难以形成一套标准化的风控流程。而大数据风控的引入,一定程度上可以推进贷款审批的标准化进程,从而进一步提升行业整体的风控水平。
大数据风控将成行业常态,多赢金融提前布局
2015年10月17日,多赢金融与中国最领先的风险控制和反欺诈供应商同盾科技达成战略合作关系,多赢金融将通过对接同盾科技的反欺诈云服务,来帮助平台提升风控能力,强化防御系统。据了解,双方接下来还将在羊毛党、虚假交易、账户盗用、洗钱、刷单、套现等方面展开合作,通过跨行业大数据联防联控,实现全方位的信息互通,并最终织成一张数据大网,让欺诈者无处遁形。
行业发展即将步入监管期,平台在这个阶段引入大数据风控,一方面是出于保障投资者权益的考虑。另一方面则是着眼于平台的合规运营,希望通过大数据筛选掉不合格的业务,避免投资者权益受到侵害。据悉多赢金融在上线一年多的时间里,就在整体交易额及用户数量方面创下了不菲的成绩,因此也被誉为是房贷领域的一匹黑马。随着行业竞争的加剧,现阶段引入大数据风控体系,也能够在一定程度上保障平台在未来的竞争格局中提前占领高地。
完善风控体系,多赢金融大数据风控仅是第一步
除了业务流程的风险控制,技术环节的安全管控在整个风控体系中也显得至关重要。为此,多赢金融还同步引入了天威诚信的SSL证书,将官网HTTPS化。据了解,HTTPS是HTTP的加密版本,而多赢金融所采用的是Symantec(赛门铁克)SSL证书全站HTTPS加密,能够对用户与服务器之间传输的数据进行有效加密,即使被黑客拦截,也是密文显示,大大提高了传输数据的安全。另外,采用https加密的网页,其相关的访问数据也将得到加密,用户隐私得到了十足有效的保护。同时,多赢金融表示,为了持续提高大数据风控水平和保证网站技术安全,今后还将引入更多的国内专业机构,以提供更为完善的风险管控服务。多赢金融将大数据风控同时应用于业务层面和技术层面,无疑能够藉此打造出一个房贷领域的风控标杆企业。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
如何考取数据分析师证书:以 CDA 为例 在数字化浪潮席卷各行各业的当下,数据分析师已然成为企业挖掘数据价值、驱动决策的 ...
2025-07-15CDA 精益业务数据分析:驱动企业高效决策的核心引擎 在数字经济时代,企业面临着前所未有的数据洪流,如何从海量数据中提取有 ...
2025-07-15MySQL 无外键关联表的 JOIN 实战:数据整合的灵活之道 在 MySQL 数据库的日常操作中,我们经常会遇到需要整合多张表数据的场景 ...
2025-07-15Python Pandas:数据科学的瑞士军刀 在数据驱动的时代,面对海量、复杂的数据,如何高效地进行处理、分析和挖掘成为关键。 ...
2025-07-15用 SQL 生成逆向回滚 SQL:数据操作的 “后悔药” 指南 在数据库操作中,误删数据、错改字段或误执行批量更新等问题时有发生。 ...
2025-07-14t检验与Wilcoxon检验的选择:何时用t.test,何时用wilcox.test? t 检验与 Wilcoxon 检验的选择:何时用 t.test,何时用 wilcox. ...
2025-07-14AI 浪潮下的生存与进阶: CDA数据分析师—开启新时代职业生涯的钥匙(深度研究报告、发展指导白皮书) 发布机构:CDA数据科 ...
2025-07-13LSTM 模型输入长度选择技巧:提升序列建模效能的关键 在循环神经网络(RNN)家族中,长短期记忆网络(LSTM)凭借其解决长序列 ...
2025-07-11CDA 数据分析师报考条件详解与准备指南 在数据驱动决策的时代浪潮下,CDA 数据分析师认证愈发受到瞩目,成为众多有志投身数 ...
2025-07-11数据透视表中两列相乘合计的实用指南 在数据分析的日常工作中,数据透视表凭借其强大的数据汇总和分析功能,成为了 Excel 用户 ...
2025-07-11尊敬的考生: 您好! 我们诚挚通知您,CDA Level I和 Level II考试大纲将于 2025年7月25日 实施重大更新。 此次更新旨在确保认 ...
2025-07-10BI 大数据分析师:连接数据与业务的价值转化者 在大数据与商业智能(Business Intelligence,简称 BI)深度融合的时代,BI ...
2025-07-10SQL 在预测分析中的应用:从数据查询到趋势预判 在数据驱动决策的时代,预测分析作为挖掘数据潜在价值的核心手段,正被广泛 ...
2025-07-10数据查询结束后:分析师的收尾工作与价值深化 在数据分析的全流程中,“query end”(查询结束)并非工作的终点,而是将数 ...
2025-07-10CDA 数据分析师考试:从报考到取证的全攻略 在数字经济蓬勃发展的今天,数据分析师已成为各行业争抢的核心人才,而 CDA(Certi ...
2025-07-09【CDA干货】单样本趋势性检验:捕捉数据背后的时间轨迹 在数据分析的版图中,单样本趋势性检验如同一位耐心的侦探,专注于从单 ...
2025-07-09year_month数据类型:时间维度的精准切片 在数据的世界里,时间是最不可或缺的维度之一,而year_month数据类型就像一把精准 ...
2025-07-09CDA 备考干货:Python 在数据分析中的核心应用与实战技巧 在 CDA 数据分析师认证考试中,Python 作为数据处理与分析的核心 ...
2025-07-08SPSS 中的 Mann-Kendall 检验:数据趋势与突变分析的有力工具 在数据分析的广袤领域中,准确捕捉数据的趋势变化以及识别 ...
2025-07-08备战 CDA 数据分析师考试:需要多久?如何规划? CDA(Certified Data Analyst)数据分析师认证作为国内权威的数据分析能力认证 ...
2025-07-08