鄧紅源 周應熱 海南師范大學

關(guān)鍵字：大數(shù)據(jù) 金融風控

前言

隨著科技的高速發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)已經(jīng)是我們生活的主流，而大數(shù)據(jù)依托互聯(lián)網(wǎng)而生，隨著馬云先生的“三步走戰(zhàn)略”被提出，毫無疑問我們已經(jīng)步入了大數(shù)據(jù)時代。大數(shù)據(jù)和云計算統(tǒng)計、存儲、分類及分析互聯(lián)網(wǎng)中的各項數(shù)據(jù)，致力于為大家?guī)砩钪械谋憬?。而互?lián)網(wǎng)金融則是其中的一個產(chǎn)物?；ヂ?lián)網(wǎng)金融是將互聯(lián)網(wǎng)的思維與金融行業(yè)相融合，但是與此同時互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)眾多，所以將大數(shù)據(jù)運用到互聯(lián)網(wǎng)金融風控中則具有重要意義。

1 互聯(lián)網(wǎng)金融和大數(shù)據(jù)的特點

下面我將對互聯(lián)網(wǎng)金融及大數(shù)據(jù)風控進行一段簡述。

1.1 互聯(lián)網(wǎng)金融

互聯(lián)網(wǎng)金融先前已經(jīng)說到是將互聯(lián)網(wǎng)與金融相融合的產(chǎn)物，其具有交易成本低、操作便捷、來往數(shù)據(jù)資源多以及具有創(chuàng)新意義。在雙方資金融通的過程中，利用互聯(lián)網(wǎng)金融可以大大降低交易成本，只需要兩個人依托互聯(lián)網(wǎng)即可完成，不需要輔助人員或者工具，而正是因為如此，其操作的快捷簡單程度也是遠遠大于普通的金融過程，并且信息來往只在互聯(lián)網(wǎng)中利用，對某些數(shù)據(jù)加以分析即可得到重大的商業(yè)價值，這也催生了不少的金融產(chǎn)品。但是伴隨而來的風險也是巨大，由于互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展過快，國家還沒來的及對互聯(lián)網(wǎng)金融制定一系列監(jiān)管措施，所以會有一些法外之徒利用互聯(lián)網(wǎng)做壞事。

1.2 大數(shù)據(jù)及云計算

如今正處于信息時代，大數(shù)據(jù)的誕生就是為了解決處理互聯(lián)網(wǎng)上的海量數(shù)據(jù)，并加以利用，使得人們方便在這些數(shù)據(jù)資源中找到自己的需要的，提高了信息的利用率。大數(shù)據(jù)技術(shù)體量很小所以處理數(shù)據(jù)的速度很快，類型多且易滲透。一般的大數(shù)據(jù)技術(shù)有數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)分析、可視化計算、數(shù)據(jù)加密等模塊。金融行業(yè)如今已經(jīng)形成了數(shù)據(jù)與金融互相影響的局勢，所以大數(shù)據(jù)即是未來的趨勢。

2 大數(shù)據(jù)征信在互聯(lián)網(wǎng)金融風控中的應用分析

下面我將對大數(shù)據(jù)風控進行分析。

2.1 大數(shù)據(jù)風控

大數(shù)據(jù)風控就是在大數(shù)據(jù)技術(shù)支持下，對互聯(lián)網(wǎng)金融進行風險控制，其原理就是對來往信息的分析通過對用戶的數(shù)據(jù)采集評估該次金融交易的風險及用戶違約率。其數(shù)據(jù)維度大，基本上包括了用戶的行為習慣、社會關(guān)系等方面，同時其利用及采集的數(shù)據(jù)都是最新有效的，風控對接信用，所以大數(shù)據(jù)風控系統(tǒng)會實時更新數(shù)據(jù)，最后對結(jié)果的評估則是通過數(shù)學模型計算出概率，結(jié)果精準，并涵蓋了不同的方面。

2.2 大數(shù)據(jù)風控于互聯(lián)網(wǎng)金融領域的應用

第一點是大數(shù)據(jù)風控的數(shù)據(jù)從何而來的問題。一般來說，大數(shù)據(jù)風控使用的肯定是經(jīng)過用戶授權(quán)的個人信息，比如其淘寶店鋪營業(yè)額、信用卡的使用情況等數(shù)據(jù)，之后其會從互聯(lián)網(wǎng)中根據(jù)人們平時上網(wǎng)的IP 地址、在網(wǎng)絡中的用款行為等進行采集，最后就是通過企業(yè)或者貸款提供數(shù)據(jù)。在模式上。不同于以往，其涵蓋的面積更廣，且建立的模型更精準，第一種模式是一些如阿里巴巴、騰訊等平臺，由于擁有的用戶數(shù)據(jù)多，完全可以依靠平臺數(shù)據(jù)建立大數(shù)據(jù)，第二種則是中小平臺的小平臺，她們一般會和大平臺合作，通過第三方平臺來獲取信用信息。

2.3 國外大數(shù)據(jù)風控的案例分析

以美國舉例，美國的征信已經(jīng)非常成熟，分工明晰，主要的體系有億百利、艾克非等，主要的公司有ZestFinance 公司。該公司將大數(shù)據(jù)采集作為風控以及征信的重要技術(shù)。ZestFinance 公司利用大數(shù)據(jù)中的相關(guān)數(shù)據(jù)，將貸款對象的信貸記錄以及相關(guān)信息全部采集，從性格到經(jīng)濟能力會對用戶做一個全面的分析，甚至連房租多少，網(wǎng)購記錄都必須要納入分析體重。通過分析結(jié)果來決定是否給其借貸。其大數(shù)據(jù)分析的邏輯也非常的全面，將在互聯(lián)網(wǎng)中搜集到的信息進行整合以及數(shù)字化，最后全部體現(xiàn)在信用分數(shù)中，并且運用十個左右的系統(tǒng)建立并分析該用戶的數(shù)據(jù)模型，幾秒鐘就可以出結(jié)果。

2.4 國內(nèi)的大數(shù)據(jù)風控現(xiàn)狀及策略

在國內(nèi)的征信系統(tǒng)主要是阿里巴巴的芝麻信用積分，該系統(tǒng)將對用戶進行評分，從基本信息到黑名單信息再到個人性格等等做一個評估，算法多樣，也是非常厲害。而現(xiàn)階段我國在互聯(lián)網(wǎng)金融風控中應用大數(shù)據(jù)應當要做好基礎數(shù)據(jù)庫建設、對算法邏輯進行優(yōu)化處理、對互聯(lián)網(wǎng)金融風控控感應技術(shù)開發(fā)等幾點的工作，前兩點的作用是加強對用戶模型的建立，而外部風控感應技術(shù)則是著重于時間運作中，提升了大數(shù)據(jù)技術(shù)的效果，是未來的主流方向之一。

3 結(jié)束語

利用大數(shù)據(jù)技術(shù)來進行互聯(lián)網(wǎng)金融風控是金融行業(yè)的一大趨勢，發(fā)展該技術(shù)可以實現(xiàn)多方策略，滿足發(fā)展需求，是經(jīng)濟建設至關(guān)重要的一環(huán)。信息化時代的資源整合以及利用，是互聯(lián)網(wǎng)金融最好的的發(fā)展路徑。