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“大数据风控”站在时代的十字路口
发布时间:2021-10-08 浏览人数:1855次 新闻来源:CTO

现阶段,大数据不论从技术还是场景应用上都最为成熟,AI技术在算法与业务场景结合上还存在提升空间。物联网技术应用环境较小,更多是作为线上数据的补充,区块链技术还处于早期阶段,技术本身还不够成熟,距离落地应用还需要一定时间。


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大数据与金融场景紧密融合

基于海量多维数据构建全渠道智能化客户经营体系,真正做到智能营销。从数据收集到风险定价,构建基于场景的多维度风控系统,多维度海量数据是建模的基础,与统计建模相比,机器学习的重点是数据而非模型,可以大大降低其对专家的依赖。多维数据可以提取数十个标签,用户画像更加精细化,并基于场景制定多维度的风险定价系统。


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大数据风控综合价值最大,领跑应用领域

大数据风控是金融机构的通用需求。

不论是银行还是消费金融公司,金融机构普遍有风控需求,底层业务逻辑几乎完全相同,只是面对客群、风险偏好存在差异。

 

风控是金融机构核心能力。

银行等传统机构本质上是风险经营。一方面,监管层对金融机构的风控能力提出很高要求,另一方面,风控直接会影响金融机构的利润水平。因此,大数据风控直接解决金融机构的核心需求,价值度最大。


 

大数据风控技术趋势 


大数据、AI技术的融合和优化,提升大数据风控效果。

活体识别、OCR、声纹识别、虹膜识别等多种技术融合,提供更加全面的身份识别,降低欺诈风险的发生。通过算法调优和计算能力提升,半监督学习等新技术正在应用到反欺诈等风控场景,降低对专家经验和数据的依赖。

 

区块链技术使数据共享成为可能,彻底解决数据孤岛问题。区块链解决了数据共享的信任问题,规定了数据使用的边界,保证了数据的一致性。通过区块链建立多方数据共享平台,解决数据孤岛问题,将降低金融机构获取数据的门槛与成本。

 

物联网提供线下数据,丰富数据维度。

通过传感器等设备采集线下数据,如车联网数据,将丰富车险驾驶行为数据维度,从而实现风险定价。

 

建立金融云平台,毫秒级响应。

通过金融云平台,金融机构可以处理PB级数据,同时应对百万流量,极大提高风控系统的响应速度


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大数据风控商业模式

从数据调取到评分卡+专家咨询

数据风控公司目前以征信报告等数据输出为主,建模等分析能力输出为辅,因此收费方式以数据调取量为核心。随着金融机构第一方数据积累以及第三方数据源壁垒降低,输出数据分析能力将成为大数据风控公司更好的商业模式。因此,提供标准评分卡产品+数据科学家咨询能力,将成为新的商业模式。

 

效果付费是未来终极商业模式 

数据驱动成为金融机构共识,搭建统一大数据平台,解决内部数据孤岛问题,是越来越多金融机构的发展方向。以风控切入的公司可以逐步成为整个数据平台的供应商,与金融机构一起开发更多基于数据的应用。


未来,具备流量优势的大数据风控厂商有机会帮助金融机构解决从获客到风控的全流程需求,实现按业务流量收费的终极商业模式。


 

大数据风控5大核心竞争力


技术、数据、场景理解、客群和获客是核心竞争力

大数据风控业务依赖数据和建模 即使受到征信影响,数据依然是个重要竞争力。建模能力一方面与技术、算法积累有关,另一方面与业务场景的理解有关,因此,技术和场景理解是另外两个重要竞争力。

 

营收增长与客单价和客户数有关 

大数据风控厂商在技术研发上会长期高投入,因此更加关注营收增长。营收增长主要与客单价和客户数有关,客单价与客户群体的付费能力直接相关,客户数则是考验获客能力。


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关键词:大数据,物联网,金融
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