大数据风控在商业银行零售信贷业务中的应用

随着商业银行的零售信贷业务转型日益迫切,在风控模式上有所突破,使得零售信贷业务可以批量、经济的开展,利用互联网金融等平台,批量获客并在线放贷,是当前商业银行、小贷和互联网金融公司共同研究的命题。大数据风控给商业银行带来的发展的机遇,本文研究的就是如何利用大数据在商业银行零售信贷业务转型中进行风险控制。通过文献综述与行业实践总结,论述了大数据、零售信用评分模型及大数据风控的概念和实践。同时通过案例分析和量化分析方法,以某商业银行零售信贷业务为例,剖析了其零售信贷业务风控中面临的难点以及其模型运用中存在的弊端。本文着重从风控大数据角度进行分析,包括如何对大数据进行筛选和评估,以及如何将其运用到零售信用评分模型中,并以模型为基础,优化和完善风控策略、流程,构建大数据风控平台,以实现业务模式的再造。通过数据验证,我们看到外部征信、第三方数据已经部分可以纳入传统商业银行的评分模型之中,以外部信息弥补商业银行自身数据链的不足,完整的对客户风险画像进行刻画,以进行更加科学的审批决策。同时,利用外部数据可以进行风控策略的设计,从而完善商业银行的审批策略,实现自动化审批,大大提升信贷业务运行效率。

大数据风控模型下的特种设备安全预防系统

新《安全生产法》明确规定,企业应建立双重预防机制,建立特种设备风控数据模型,对发挥现代信息技术在特种设备监管、检验、保障特种设备安全方面的作用,具有重大现实意义。利用大数据风险控制模型的挖掘分析技术,对数据进行清洗和提取,得到一组目标数。根据相关法规标准和应用的相关科研成果,提出基于特种设备大数据分析平台开发的特种设备风险数据模型的构建方法和实现方法。

新形势下信用卡全流程大数据风控探讨

大数据风控是基于海量数据,通过创新科技量化业务风险,并提出解决方案的系统化实践,主要在金融领域应用,其本质是通过数据赋能解决传统风控的低效率、信息不对称等问题,指数级提升风控方案的应用效果,进而防范和化解金融风险。“用数据说话”改变了金融业风险管理的方式,并使大数据风控在零售风险管理领域得到蓬勃发展。

基于大数据风控的融资租赁业征信体系建设研究——以粮油加工业为例

目前,我国“政府+市场”双轮驱动的征信体系为融资租赁行业提升内部管理水平和风险管控能力提供了有力保障。基于行业协同发展要求,对国内融资租赁业征信发展情况及相关政策法规进行梳理,探究融资租赁业征信体系发展瓶颈。以粮油加工业融资租赁业务为例提出基于大数据风控的融资租赁业征信体系建设对策,并提出加快融资租赁业征信领域立法进程、加快技术创新、加快服务创新、补齐监管短板等建议。

基于GBDT算法的大数据风控模型研究

大数据风控是指金融机构利用机器学习的方法,以行为大数据替代抵押资产,进行信用风险评估,从而解决长尾客户风控难问题。GBDT算法是一种基于梯度提升的高效集成学习算法,本文基于GBDT算法建立大数据风控模型,并针对LendingClub的个人信贷真实数据进行实证研究,结果表明基于GBDT算法的风控模型比逻辑回归和决策树算法模型具有更好的分类效果和泛化能力。

大数据风控技术在普惠金融中的探索与实践

针对普惠金融业务中征信数据稀疏、外部数据利用率低等难题,设计了大数据平台和大数据风控体系,通过对内外部海量数据的采集、存储以及计算建立风险数据集市,在此基础上运用机器学习和数据挖掘技术,建立新型风控模型,实现了科学化、数据化的信贷风控。

普惠金融中大数据风控技术的应用

新时代背景下,我国金融服务逐渐向现代化、信息化方向发展。近几年来,普惠金融发展迅速,从某种意义上来说,普惠金融不仅对我国全面建设小康社会有着重要的现实意义,而且能有效促进社会和谐发展。本文分析大数据风控技术在普惠金融应用中存在的问题,具体分析大数据风控技术在普惠金融的应用现状,探究普惠金融中大数据风控技术的应用策略,旨在为我国普惠金融大数据风控体系构建提供参考依据,推动普惠金融可持续发展。

商业银行大数据风控的挑战--基于小微企业线上融资的探索

在我国民营经济发展过程中,小微企业融资难是长久以来的难题,尤其是2020年以来,小微经济面临着严峻的考验。随着线上金融支付体系的搭建,各项金融线上产品应运而生,许多银行推出了各式各样的线上融资产品,不仅提升了小微企业的融资效率,还改善了客户体验。此时,企业对线上业务的大数据风控技术需求与日俱增,在海量的数据中筛选决策小微企业融资的核心信息需要风控技术的支持。文章以某一特定场景下的发票数据为例,解析大数据风控的全流程及实地运用,并提出了小微线上产品的相关思路,期望为解决小微企业融资难问题提供相关建议。

大数据风控在银行零售信贷领域的应用研究

随着银行的数字化转型不断深入,零售信贷风控由传统的线下人工审核逐步转为批量线上智能化管理。本文首先分析了大数据风控在银行零售信贷业务贷前、贷中、贷后等业务流程中的应用表现,然后指出了大数据风控应用过程中在数据来源、IT基础设施、人才建设等方面存在的问题,最后针对以上问题给出了相关建议,期待银行业的发展更加精准化、差异化、智能化。

基于关联图谱的银行大数据风控体系构建研究

本文主要研究了关联图谱在银行信贷业务风控中的应用,并设计系统落地实施方案。具体使用了包含实体抽取、关系抽取、图谱构建和数据存储等关键技术,发现信贷业务中的欺诈团体,其模型结果和可行的实施方案构筑了大数据风控体系,弥补了个体反欺诈的局限性,解决识别个体正常但属于欺诈团伙的反欺诈防范痛点,大幅提升反欺诈调查的效率。自系统上线以来,稳健运行,识别欺诈团伙逾期率约为正常客户的5倍。

大数据风控在金融实践教学中的应用探讨

大数据的应用为金融风险管理提供了更多的决策信息,也对金融风险管理技术提出了更高的要求。本文讨论了金融工程专业相关实践课程中引入大数据风控相关内容的可能,意在提高学生风险管理意识和管理技术水平,适应社会人才的需要。

消费金融公司的大数据风控研究

在我国消费升级、政府大力鼓励支持消费的背景下,消费金融行业蓬勃发展,大量的消费金融公司开始崛起。在消费金融公司发展过程中,风控是贯穿其中的核心要素。本文结合消费金融行业及消费金融公司的发展现状,强调了大数据风控的优势与必要性,最后分析出消费金融公司进行大数据风控的具体步骤。

大数据在传统贷款风控中的应用

当前互联网金融高速发展的背景下,在地区性贷款主体中,始终存在无法准确应用大数据提升自身经营发展的现象,制约着自身的业务规模和风控质量。大数据在传统贷款中的应用,重点在于第三方反欺诈准入、信用风险规范、贷中预警管理等方面。除了构建传统信贷模型,还要构建非金融数据的风控模型,多种强弱变量结合进行风险建模,降低变量缺失给模型带来影响,同时最大程度解决传统贷款存在的制约问题。

“爬虫”凶猛，大数据风控平台“黑幕”调查

作为现金贷风控的关键一环,第三方大数据公司在近几年可谓风生水起。但由于数据的授权、来源、用途十分不透明,导致的隐私侵权、数据滥用等问题越来越严重。第三方大数据风控服务平台正'风声鹤唳,草木皆兵'。

大数据背景下互联网金融发展问题及创新监管研究

大数据技术的发展,扩宽了互联网金融交易的空间范围,覆盖了更多的长尾群体,为其提供了更加便捷的金融服务,也促进了金融行业的创新发展。互联网金融行业前期积累的潜在风险不断爆发,暴露出金融监管存在的各种问题,损害了长尾群体权益的同时,也增加了社会成本,不利于互联网金融行业的长远发展。本文对国内外互联网金融监管进程进行研究,以大数据技术发展为前提,对中国第三方支付、P2P网贷、股权众筹融资等互联网金融模式发展趋势进行分析;从大数据发展的视角对互联网金融行业存在的风险及问题进行研究,根据实际情况提出了金融风险增加社会成本的新观点;结合大数据背景提出了推进大数据立法建设利用大数据实现协同监管、引入人工智能监管、建立大数据征信、加强大数据国际监管合作、完善消费者权益保障机制等互联网金融创新监管措施,为达到促进互联网金融发展、增强社会信用,降低社会成本的监管目标提供政策建议。

大数据技术驱动下的互联网消费金融研究

互联网消费金融是指依托互联网技术向客户提供消费贷款及相关金融服务,是传统消费金融与互联网理念、技术、渠道全面有机融合的产物。与传统消费金融相比,互联网消费金融在提高金融效率、降低交易成本、减少信息不对称性方面发挥了难以替代的重要作用。无论从金融产品创新还是扩大内需角度看,发展消费金融都具有积极意义。本文从梳理我国互联网消费金融发展的宏观环境和政策环境入手,分析我国互联网消费金融行业发展面临挑战,并从征信、风险控制、营销、场景化建设四个方面探讨大数据技术对我国互联网消费金融行业发展产生的影响。

大数据征信的创新特点、问题及优化路径

互联网金融的飞速发展对征信业尤其是大数据征信产生了强烈的倒逼效应。文章阐述了大数据征信的创新特点,对大数据征信发展现状及问题进行了深入分析,并在加强法制建设、落实征信监管、鼓励征信产品创新、建立数据共享机制等方面提出了大数据征信的优化路径。

我国互联网消费金融风控模式及优化路径

我国互联网消费金融增长迅猛,形成了多样化的互联网消费金融生态主体。其风控模式主要是在基础交易数据和设定的风控模型基础上,采用人工智能方式在贷前、贷中、贷后各流程实施风险管理,但依然存在资金缺口、风控难度、风险定价、账款催收等一系列难点,利用资产支持的证券化(ABS)、建设开放式标准化大数据风控技术则可以使得互联网消费金融风控模式得到优化。

电商大数据金融下小微企业融资模式研究——基于蚂蚁金服与京东金融的比较

2018年两会期间,小微企业"融资难、融资贵、融资慢"问题再一次成为各方关注的焦点,而电商大数据金融为解决小微企业融资难题提供了一个契机。本文在对电商大数据金融发展历程及其服务小微企业融资的优势进行深入阐述的基础上,重点比较了蚂蚁金服与京东金融两大电商大数据平台的运营模式,并分析了大数据金融对以银行为代表的传统金融机构的影响,比较了大数据电商金融平台与传统银行的异同,进而立足我国大数据时代背景,提出电商大数据金融发展存在的障碍及其未来发展建议。

大数据金融:小微企业金融服务的创新与思考

大数据金融以互联网、大数据、人工智能等技术为基础,以全新的服务理念和经营模式不断强化小微企业信息采集、存储、解析及应用,建立智能化的信息采集平台和大数据风控系统,深入挖掘数据蕴含的价值,重塑和还原小微企业生产经营情况和场景模式,准确预测客户偿还能力、资金实力和偿还意愿,实现小微企业精准识别、客户准入、产品适配、自动授信、自动放款和风险预警等全流程的智能化和实时监控,逐步缓解信息不对称,降低融资成本,提升小微金融服务的有效性和针对性,是缓解小微企业融资难的有效途径。本文以建设银行、蚂蚁金服、京东数科为例,对基于银行账户信息、支付信息和供应链信息为核心的三种大数据金融模式进行比较研究,深入分析大数据金融在小微企业金融服务中的优势及发展障碍,进而提出政策建议。