浅谈向右转P2NR大数据风控
大数据风控
大数据风控即大数据风险控制，是指通过运用大数据构建模型的方法进行风险控制和风险提示。目前，依托于大数据的征信体系和风险控制系统已经成为互联网金融的核心环节。互联网金融平台通过大数据技术手段获取海量数据优势和用户信息，可以从财产、安全、守约、消费、社交等几个维度来评判用户的信誉水平，并为其建立用户信誉数据，从而减少风险的来源。
宏观环境除外，信贷机构内部的风控，都绝不是仅仅有大数据源、有征信数据、有BAT某些特定维度的信息支撑就可以做好的。要真正做好信贷风控，特别是互金风控，需要从风控流程、风控人员管理、风控效率、风控质量、风控成本等多维度考量。有效的、高效的信贷风控体系建设，突破大数据技术障碍是基础，更重要的是要对金融风控领域以及互金行业有足够深刻的理解和研究。
做大数据风控，绕不开的首要问题，就是大数据源问题，即大数据的获取、存储、管理、分析等。在国内，目前公共征信机构尚待建设，征信数据无法完全以公共服务的形式获取，而且国内的民众、企业信用评级没有历史传统，信用社会建设处于初始阶段。因此，对信贷风控数据源进行多渠道、多样化、动态实时的大数据挖掘工作，是大数据风控必经之路。
通过借款人信息的采集、通过金融等各项大数据指标的验证，我们能很好地刻画个人画像与违约之间的关系，降低融资成本，对贷后管理、催收、信息披露也起到积极作用，并大大推进行业发展。
f对大数据的运用和分析能力可以说决定了一个互金平台的实际运营和抗风险能力。事实上，在金融交易的环节中，数据从前、中、后台能够产生或者变换出非常多的模式，全面提升整体效能，包含提升前台营销能力，实现精准营销提升中台投资能力和运营能力，实现精准预计投资风险和建立更完成的客户服务系统提升后台的风控能力和研发能力，实现建立投资风险模型和定制化金融产品。基于数据的建模回归和传统的“5C”审核技术相结合产生的，既有大数据的基因，同时兼顾了经验的认知和判断。对客户的信用等级进行了3个等级的划分，以反映对逾期率的预测，分别为AAA、A、BB，信用等级越高，抵押率越低，利率越低，反之则抵押率越高，利率越高。针对不同风险等级的借款人，平台计提不同的风险保障金，并对于投资人制定不同的风险保障措施。通过风险定价，网贷平台可以更精细化管理资产风险，并能更好的为投资人做本息保障计划。
投借双方可在线自由交流，r