大数据风控是什么？面临哪些问题？(大数据风控服务,关键词优化)

　　风控是金融业务的核心，然而在竞争如此激烈的消费金融市场，在征信体制不完善，贷款人群素质参差不齐等大背景下，传统的风控难以满足消费金融企业的发展，大数据风控随之出现，被越来越多的企业应用。

　　大数据风控到底是什么?

　　大数据风控和传统风控的本质是差不多的，只是在风控模型中多加了些维度和关联性分析。

　　传统的风控，判断一个人是否具备贷款资质，常常会审核他的存款，收入，抵押物，家庭情况以及征信状况等等。而大数据风控可以参考的数据往往更丰富，它们不仅会考虑这些金融数据，还会引入借款人的社交数据，比如微信，微博的活跃状态，关注的相关话题等等，支付数据，比如购买力，消费习惯，消费金额等以及其他一些生活服务类数据，如交通数据，饮食习惯等。

　　大数据风控看着很美好，但真要做起来也不是一件容易的事。

　　首先，客群征信记录缺乏。

　　我国尚未形成完善的征信市场服务体系，而消费金融所涉及的个人客群主要以蓝领工人、学生、年轻白领等相对缺乏征信数据人群为主。在缺乏征信强变量做风控支撑的情况下，就需要提取众多如消费偏好、社交联系人、娱乐偏好等弱变量数据来辅助刻画客户的风险特征。

　　其次，贷款额度低、客户数量大。

　　消费信贷具有小额、分散的特征，想要在较大程度上控制风控及审批的成本，必须通过海量大数据弱变量构建一套完善的贷前风控审核系统，分析出单个客户的贷前欺诈风险。

　　然后是防诈骗问题。

　　借款人不光要有还款能力，还得具备还款意愿啊，否则这钱不管多少，都是收不回来的。这就是考验平台大数据风控能力的时候，你要在茫茫多的借款人中甄别出哪些是老赖，哪些是诈骗犯?这确实是一个挑战。

　　更可怕的是，在网贷行业还有一条隐蔽的黑色产业链——骗贷。骗贷大军有时会用以点破面的方法，通过平台对单个借款人的审核，从而推敲出平台整个大数据风控模型的漏洞，进行大规模骗贷;有时又会和平台内部人员相互勾结，进行诈骗，简直是防不胜防。

　　最后是数据新鲜度问题。

　　大数据，既要解决广度问题，包含借款人经济、生活行为的方方面面，又要解决深度问题，突出显示借款人的关联数据，着重刻画人物形象。除此之外，数据的新鲜度问题也不能忽视。

　　新鲜度，自然数据越新越好，最好能做到时时监控，一旦出现借款人逾期(或不想还款)的不良信号时，能够及时采取提醒，警示，催收等应急措施。只有把大数据在贷前，贷中，贷后各个阶段合理有效利用起来，才能够发挥它真正的价值，为投资人的资金安全保驾护航。

　　为了打造安全、放心的平台，博盛金融建立健全的风险管控体系，利用大数据风控筛选优质借款人，对其全方位审查。为了避免逾期带来的损失，该项目由推荐委托代理人或合作机构予以担保，到期后承诺回购，最大限度保障了用户的资金安全。