大數據風控都是利用多維度數據來識別借款人風險。同信用相關的數據越多地被用於借款人風險評估，借款人的信用風險就被揭示的更充分，信用評分就會更加客觀，接近借款人實際風險。信和大金融結合自身風控經驗整理瞭大數據風控的九大維度。
一、驗證借款人身份
驗證借款人身份的五因素認證是姓名、手機號、身份證號、銀行卡號、傢庭地址。
二、分析提交的信息來識別欺詐
線上申請時，申請人會按要求填寫多維度信息例如戶籍地址，居住地址，工作單位，單位電話，單位名稱等。如果是欺詐用戶，其填寫的信息往往會出現一些規律，企業可根據異常填寫記錄來識別欺詐。
三、分析客戶線上申請行為來識別欺詐
風控可以借助於SDK或JS來采集申請人在各個環節的行為，計算客戶閱讀條款的時間，填寫信息的時間，申請貸款的時間等。此外，用戶申請的時間也很關鍵，一般晚上11點以後申請貸款的申請人，欺詐比例和違約比例較高。
四、利用黑名單和灰名單識別風險
黑名單和灰名單是很好的風控方式，但是各個征信公司所擁有的名單僅僅是市場總量的一部分，很多互聯網金融公司不得不接入多個風控公司，來獲得更多的黑名單來提高查得率。如支付清算協會風險共享系統、中國電子商務協會反欺詐系統等都是黑名單數據庫。
五、利用移動設備數據識別欺詐
行為數據中一個比較特殊的就是移動設備數據反欺詐，金融機構可以利用移動設備的位置信息來驗證客戶提交的工作地和生活地是否真實，另外來可以根據設備安裝的應用活躍來識別多頭借貸風險。
六、利用消費記錄來進行評分
常用的消費記錄由銀行卡消費、電商購物、公共事業費記錄、大宗商品消費等。還可以參考航空記錄、手機話費、特殊會員消費等方式。
七、參考社會關系台中中古設備收購來評估信用情況
物以類聚，人與群分。一般情況下，信用好的人，他的朋友信用也很好。信用不好的人，他的朋友的信用分也很低.
八、參考借款人社會屬性和行為來評估信用
參考過去互聯網金融風控的經驗發現，擁有伴侶和子女的借款人，其貸款違約率較低；年齡大的人比年齡低的人貸款違約率要高；貸款用於傢庭消費和教育的貸款人，其貸款違約率低；貸款次數多的人，其貸款違約率低於第一次貸款的人。
九、利用司收購餐飲設備法信息評估風險
涉毒涉賭以及涉嫌治安處罰的人，其信用情況不是太好，特別是涉賭和涉毒人員，這些人是高風險人群，一旦獲得貸款，其貸款用途不可控，貸款有可能不會得到償還。
信和大金融在對以上維度進行精準審核之後，充分運用人工智能風控模型，對數據進行模型套算，全程無人工幹預，隻通過預先設定的規則跑批作業，極大加強風控審核力度，此外，信和大金融積極接入行業共享數據系統防范風險。如接入央行支付清算協會風險共享系統、中國電子商務協會反欺詐系統等，共享互金行業黑名單，極大地擴充風控數據庫，杜絕瞭老賴、騙貸進場，對投資者的資金安全保駕護航。
本文為企業推廣，本網站不做任何建議，僅提供參考，作為信息展示！
AUGI SPORTS｜重機車靴｜重機車靴推薦｜重機專用車靴｜重機防摔鞋｜重機防摔鞋推薦｜重機防摔鞋
AUGI SPORTS｜augisports｜racing boots｜urban boots｜motorcycle boots
全站熱搜
留言列表
