首页>>技术前沿>>网站/软件行业动态互联网的发展和大数据的崛起，有效地将征信数据范围做了很大的延伸，使得我们可以利用更多的非金融机构数据进行风险控制，这些数据可以更加全面地预测小额贷款的风险，这也是现如今大数据征信市场一片火热的主要原因之一。消费金融 兴起，伴随而来的信贷欺诈案件层出不穷。目前国内大数据征信制度尚未完全建立，众多消费金融从业机构及工作人员风控意识淡薄，风控机制缺失，消费金融领域欺诈成风，给银行、消费金融公司、小额贷款公司等造成了较大的损失。欺诈频繁发生，成为消费金融行业高不良率、高亏损的重要原因之一。大数据风控中如何运用？
1、完善客户画像，客户画像就是对用户打标签，以表示不同属性的用户。例如打上性别标签、年龄标签、消费偏好标签。这点在电商行业已被广泛运用。客户画像的原理是，通过样本数据学习不同标签用户的行为特征，再根据学习到的知识来将未知标签的用户进行分类。客户画像的应用面非常广泛。该点可用于快速识别白名单和黑名单，给予其余中间层客户的详细评级分类;利用大数据提高自动核准率，在电商中常用于大幅提升运营效率，也用于精准营销。在互联网金融的风险控制上则可用于征信评级，反欺诈风险控制以及动态调整级别和监控(增收和降低坏账率)、快速放贷和提升金融服务水平。
2、反欺诈功能,大数据反欺诈功能就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。
3、促进快速放贷,目前银行的放贷速度很慢，其主要时间是浪费在信用审核和人力上。因此一个完善的用户信用模型在这里至关重要。银行主要是在申请环节和中间环节进行监控。申请环节的审核包括入学年限审核、是否有稳定工作、身份证+电话+居住地是否一致，民事诉讼公开列表是否出现申请人姓名等。其实对于传统银行抑或互联网金融，还有一个非常无奈的痛点，就是数据同步的问题。各个平台都拿着自己的数据，数据不互通，是导致用户画像不完善的主要原因，如果能够打通行内外数据，就可以有效甄别优劣质客户，在行业联防联控抵制老赖的基础上，有效分析发现优质客户，实现超短期放贷。打通数据孤岛，建立更加完善的征信体系。
得益于互联网、大数据、AI等技术的成熟，加之国内消费群体消费意识的转变觉醒，大数据风控最终推动我国消费金融行业全面爆发。未来，消费金融平台，将更加倚重于对于风险的控制，只有做好平台风控，消费金融才能良性发展。
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