京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
P2P欺诈乱象不止 大数据防控能否作为_数据分析师考试
时下,无论是传统行业还是新兴业态,都力争在“互联网+”这股浪潮中找到自己的航向。互联网金融作为飞驰在前列的弄潮儿,风生水起的同时,风险也在逐渐累积,在传统风控的基础上,利用大数据进行风险评级和风险控制已成为业内的共同趋势。
近日,多家P2P平台宣布接入大数据反欺诈服务供应商同盾科技的SAAS反欺诈数据库,一时间,大数据反欺诈成为P2P平台风控水平新的提升点。据相关人士介绍,大数据反欺诈的实质是通过对大数据的采集和分析,找出欺诈者留下的蛛丝马迹,从而预防欺诈行为的发生。其现实意义在于提升坏人的欺诈成本,在欺诈行为发生之前就将其制止,进而净化诚信体系。
业内专家表示,互联网的虚拟性,让线上造假的成本和难度远远低于线下。随着诈骗团伙专业性的增强,越来越多的高科技被运用到线上进行诈骗,更加大了P2P平台甄别用户信息的难度,提高平台对网络欺诈防范能力已经刻不容缓。
“虚假借款人是P2P平台主要风险主体之一,而网络反欺诈简单说来就是为了过滤掉这些虚假借款人。这个群体的突出特点就是同时在多个借款平台上发布借款申请,通过提供虚假信息进行诈骗。”一位受访的业内人士说。
据了解,目前已有多家P2P平台引入了反欺诈技术,这在我国征信体系尚不完善的互联网金融环境中具有重要意义。以P2P平台邦帮堂为例,引入大数据反欺诈模型之后,邦帮堂风控系统将与同盾SAAS反欺诈数据库直接进行对接,同盾科技提供丰富的反欺诈资源,帮助邦帮堂在信用评估初期有效地判断借款申请是否属于诈骗,过滤掉不安全信息,帮助其提高审贷效率,大幅降低平台前期的硬件和实施成本。
邦帮堂副总裁王秀萍认为,互联网金融蓬勃兴起的同时,通过向P2P平台提供虚假信息,骗取钱财的金融诈骗犯罪也日益猖獗,给平台和投资人造成巨大经济损失。随着互联网金融市场规模的增长,互联网金融诈骗必将有增无减。所以通过内外兼修,加强平台风控系统建设,提高自身风控实力,是每一个负责任的P2P平台都必须用心去做的“功课”。需要注意的是,任何单一技术都是辅助工具,P2P平台的风控建设还是需要形成严密的体系,尽力朝着“无缝隙”方向努力。
除了P2P领域,电商、银行、支付等行业同样需要反诈骗。业内人士认为,未来,反欺诈领域或将实现跨行业联防联控。可以通过整合包含互联网金融、电商、银行、支付等众多行业黑名单数据,配合行业领先的数据与行为收集技术,经过多样化的机器学习模型、大数据关联分析和指标计算,以云服务的方式为各行业提供网络反欺诈保护,从而建立适用于全局的关联欺诈信息库,提供更准确更全面的反欺诈服务。
P2P网贷行业发展至今,各平台发展良莠不齐,风控能力也长短不一。随着大资本大集团的纷纷介入,以及大数据的深度融合,行业竞争将不断加剧,洗牌速度和程度也将更快,更彻底。在风控安全成为互联网金融生命线的当下,谁拥有了“最强风控”,谁就等于拥有了抵御行业竞争与洗牌的最强后盾。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在业务数据分析中,按天拆分统计夜间时段的数据是高频需求——比如电商夜间订单监测、平台夜间用户活跃度分析、运维系统夜间异常 ...
2026-07-29在机器学习建模与特征工程实践中,判断不同特征对模型预测效果的贡献度,是特征筛选、模型解释、业务归因的核心环节。特征置换重 ...
2026-07-29 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-07-29【核心关键词】岗位、数字化、经验、课程、方法论、决策、企业、大方向、数据分析、销售管理、理论知识、思维方式、分析销售、 ...
2026-07-28在问卷调研、用户分群、效果对比等业务数据分析中,分类变量的关联性与差异性验证是高频需求。卡方检验作为针对离散分类数据的经 ...
2026-07-28 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-07-28在Excel数据分析与报表制作中,数据透视表是快速完成多维度汇总、分组统计的核心工具。很多从业者在得到透视表汇总结果后,为了 ...
2026-07-27 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-07-27当下,我们已然步入数据要素价值全面释放的智能时代。数据不再只是零散的数字记录,更是驱动新质生产力运转的核心动能、滋养人工 ...
2026-07-27【核心关键词】客户、数据分析、指标体系、数据采集、数据指标、业务数据、分析思路、业务需求、分析方法 【专访摘要】本次 CDA ...
2026-07-24在数据分析、业务建模与数字化运营体系中,原始业务数据普遍存在缺失、重复、异常、口径不一致等质量问题,直接用于分析与建模会 ...
2026-07-24 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-07-24在数据驱动的精细化运营体系中,指标是业务判断、效果复盘、策略优化的核心依据。随着企业数据化程度提升,指标数量持续膨胀,但 ...
2026-07-23在用户运营与产品增长体系中,留存是衡量产品真实价值与用户粘性的核心标尺,也是决定用户生命周期价值、获客投产比的底层因素。 ...
2026-07-23 很多数据分析师精通Excel、SQL、Python等工具,但当被问到“面对一个具体的业务问题,该用什么分析方法”“描述性分析和诊断 ...
2026-07-23【核心关键词】埋点、产品、互联网、数据库、决策、数据分析、产品经理、商业模式、移动互联网、指标体系、运营模块、大数据平 ...
2026-07-22在高并发、大数据量的业务系统中,单表数据量达到千万级甚至亿级后,会出现查询性能骤降、索引维护成本飙升、存储扩容困难等问题 ...
2026-07-22 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-07-22在金融风控、企业运营、行业研究等数据分析场景中,大量数据以面板数据形态存在:例如多家分支机构连续多个季度的风险指标、多位 ...
2026-07-21 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-07-21