京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
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
金融行业的运营风险贯穿业务全流程,涵盖交易欺诈、操作违规、流程漏洞、合规偏差、客户信用异常等多元场景,是银行、保险、证券 ...
2026-07-17财产保险作为金融行业的核心板块,涵盖车险、家财险、责任险、企财险等多元品类,是个人与企业抵御财产风险、经营风险的重要保障 ...
2026-07-17 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-07-17【核心关键词】模块、餐饮、客户、门店、企业、订单、供应链、多样化、产品、生产计划、数据分析、生产管理、物料管理、业务分 ...
2026-07-16在数字化分析时代,原始数据本身不具备业务价值,只有通过科学的统计学方法加工、拆解、验证与解读,才能挖掘数据背后的规律、差 ...
2026-07-16 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-07-16在描述性统计分析、数据预处理、异常值排查与多组数据分布对比工作中,箱线图(Box Plot)是应用最广泛的可视化与统计工具之一。 ...
2026-07-15在企业数据存储、业务统计与数据分析工作中,绝大多数业务数据都带有时间维度属性,例如订单创建时间、用户注册时间、支付完成时 ...
2026-07-15 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-07-15【核心关键词】产品、经营、客户、调研、销售额、宏观、会计行业、客户满意度、发展趋势、经营状况、数据分析、竞争对手、数据 ...
2026-07-14问卷调查是市场调研、用户研究、社会调研与产品分析的核心数据采集方式。问卷数据大多以分类数据为主,例如用户性别、年龄分层、 ...
2026-07-14 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-07-14在数据分析、业务效果验证、AB实验扩展、行业对比等场景中,我们经常需要对比三组及以上样本的均值差异,例如不同区域的客单价对 ...
2026-07-13在互联网产品运营、用户生命周期管理与商业化数据分析中,留存指标是判断产品价值、用户满意度与商业模式健康度的核心基准。常规 ...
2026-07-13 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-07-13【核心关键词】统计学、互联网、知识、课程、学生、数学、软件、招聘、数据分析、实习经历、机器学习、理论基础、业务思维、统 ...
2026-07-10在互联网运营、产品设计、市场营销与商业数据分析领域,所有转化、成交、复购行为的底层逻辑,都依托于用户决策流程。用户从产生 ...
2026-07-10 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-07-10数据透视表是数据分析中最常用、最高效的汇总分析工具,具备快速分组、聚合计算、维度拆解、数据可视化等优势,能够轻松完成求和 ...
2026-07-09在统计学、CDA数据分析、机器学习与商业数据研究中,正态分布是最基础、最重要的数据分布形态。绝大多数参数检验、数据建模、指 ...
2026-07-09