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征信风控大数据


大数据风控平台,基于“一站式征信接入”的理念,整合了国内权威的第三方征信机构和电商平台等信贷应用场景的3000+维度的征信数据、 交易数据和行为数据,涵盖用户的交易、行为、身份、学历、工商、通信和各类防欺诈规则、评分卡等。

新兴金融发展现状

2015年热点:互联网金融理财
  • 资产端收益下降
  • 央行降准降息
2016年热点?#21512;?#36153;金融
  • 场景稳定
  • 抵御经济周期
2020年预计:4万亿
蚂蚁借呗
  • 授信3000万用户
  • 累计发放信贷494亿
微粒贷
  • 累计发放贷款1200亿
  • 累计发放贷款1500万笔
  • ?#31034;?#32422;8000元
飞贷、网易小贷、快贷、白条等 也都占据一定市场份额

金融机构面临新兴金融的机遇和风控挑战

新兴金融模式的风控解决方案

渊亭风控系统是基于全球领先的DataExa决策引擎自主研发的可视化风控平台。可以对接第三方征信风控权威数据的基础上,通过采集更广泛的外部动态数据, 实时整合和分析,依靠规则引擎、自然语言处理、机器学习、深度学习等职能组件,为信贷的贷前、贷中和贷后提供全方位的风控支持

设计思路

通过采集更加广泛的外部数据,成立数据实验室,深究数据价值,对历史数据开展大数据高级挖掘和预测分析,将大数据智能?#24230;?#38134;行经营,驱动业务革新;

多源异构数据集成

用户已经存储的大量的数据,包括结构化的和非结构化的,分布在不同的系统中,这种难以维护管理 的“蜘蛛网”,需要建立统一的数据管理和访问平台

智能风控大数据引擎组件

核心优势

逻辑回归、决策树、 随机森林、支持向量机、 贝?#31471;?#20998;类
神经网络
深度学习
时间序列分析
自然语言分析、
文本分析挖掘
社交网络分析
大规模机器学习集成算法
大规模机器学习优化算法
模型自我学习算法
模型管理
模型全生命周期管理
  • 数据上传
  • 模型构造
  • 部署执行
  • 模型监控
  • 模?#25512;?#20272;
  • 模型调整优化
模型用途
  • 审核模型(贷前)
  • 评分模型(贷中)
  • 监控模型(贷后)
模型分类
  • 通用模型
  • 定制模型
  • 自定义模型

用户画像

通过对用户的分析,根据他们的目标、行为和观点的差异,将他们区分为不同的类型,其基础来源于对现有数据大量挖掘,结合线上和线下数据,互相关联,行程多维度的用户画像指标.

智能风控图谱关联分析

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