揭秘点滴身边大数据风控模型构造
【摘要】揭秘点滴身边大数据风控模型构造近日来,继央行及地方政府的几个指导意见的下发与征求之后,一度火热的互联网金融又被推举至舆论的风口浪尖
揭秘点滴身边大数据风控模型构造
近日来,继央行及地方政府的几个指导意见的下发与征求之后,一度火热的互联网金融又被推举至舆论的风口浪尖,一时间有关第三方支付与互联网金融平台的资金托管问题成了热议焦点。其实,不论是第三方托管还是银行存管,这些方式的转换无非只是为互联网金融平台平添了一层信用背书、丰富了整个风控体系的外在表现形式而已,论其根本,决定互联网金融稳健运营的真正基础其实是大数据风控体系构建。
大数据风控必然性
当下社会,数据即是资产,如果可以广而深的获取数据、处理数据、分析数据、应用数据,那么便可以在激烈的商场鏖战中脱颖而出。互联网的快速发展一方面为我们生活提供了便利,引导我们任何行为动作都在互联网的辅助下快速进行,另一方面也为企业积攒了海量数据,机构方只要对数据进行适当分析并将其应用在合适领域,即可激发巨大的商业价值,而互联网金融正是其中一隅。另外,从多年征信体系构建情况来看,传统风控模式发展速度慢、审核效率低、时空两界覆盖面窄,以及掺杂许多人为主观性,而利用大数据契机不仅可以使效率大大提高,而且可以使审查结果更为精准,因此,大数据风控时代来临是为必然!
大数据风控的成功运用
中国的互联网金融有其名而无其意,迫于长期以来的观念影响以及大数据技术人才的短缺,风控审核仍然是依托传统线下。但也有机构已经开始布局大数据风控,近期以来,一家名为点滴身边的互联网金融平台吸引了大众眼球,而且作为一家近期运营的平台,一经上线便引起各界关注,颇受投资者喜好,究其原因,这一方面正是基于其完善的大数据风控体系构建,另一方面也是基于其独特的产品框架。
于大数据风控模型构造而言:
首先,自创鹰眼风控系统。整个模型基于对中国实际信用情况的深入研究和多维度的可信数据分析,结合团队多年实地信审经验,在FICO评分模型和信用卡打分卡基础上构建而成。
其次,多渠道数据收集、挖掘用户信息。采用用户授权、合作接入及网络公开数据抓取等多种手段,掌握借款人的淘宝、京东、信用卡消费及还款、跨平台借款和投资、水电煤缴费、社保、学信、职业资格、通讯、住址等多维度数据,并接入中国人民银行征信系统、居民身份系统等多个官方数据系统。
最后,数据分析与评估计算。通过已设置好参数与维度,对借款人触网过程中的34类近2000项变量进行筛选及智能比对,分析其在购物网站、社交网站、日常生活网站上的行为和关系,计算出借款人的信用等级,从而给出授信额度。
与产品而言:
第一,产品独特,期限短,利率高。主要有新手标、短期标、高收益标三种产品,新手标期限为15天左右,利率8%以上,完胜宝宝类产品;短期标期限为1个月,利率为14%左右;高收益标期限为3个月左右,利率18.4%左右,且借款金额普遍在1000元左右,借款者还款能力强,此外,预计8月中旬点滴身边将上线T+N模式活期产品,随存随取。
第二、安全性能高。不仅有完善的大数据风控体系,还有风险准备金,使得投资者可以安心投资。
此外,点滴身边上线初期的送钱揽客活动力度也是非常大。新手注册即送20元投资红包,首次投资再送30元现金红包。短期标的再加上红包奖励,100元起投,门槛低,操作便捷,这促使该平台能够很快一周内吸引了近上万粉丝,总成交额也呈高歌猛进之势。
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