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从拍拍贷、民贷天下等知名平台看大数据风控在互金公司的应用

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大数据风控简单地讲就是通过多个维度,多渠道整合客户全量数据和行为数据,通过数据分析和模型建立,最终将客户信息和相关数据模型匹配,从而判断借款人的风险程度。那么互联网金融公司是如何运用大数据来提升风控能力,减少潜在风险的呢?让我们一起来看看国内互金头部平台都是怎么做的。

拍拍贷

作为国内首家网络借贷平台,拍拍贷以金融为本质,以数据为核心,自主研发了业内首个大数据风控模型——“魔镜”大数据风控系统。该系统是依托于拍拍贷多年来的成千上万的用户及几百亿的数据信息,通过对这些数据进行筛选、加工、建模最终形成对每个借贷标的准确风险概率预测。魔镜系统是行业内的重要发明,它风险等级划分为几个级别,由AAA到F,风险的等级依次递增。它可以根据每次的借款人的信息,通过风险等级评估,自动给出风险评分,然后系统根据风险评分给出相应的定价,确保收益与风险相匹配。

拍拍贷的魔镜风控系统是行业第一个真正意义上的大数据风控模型,也是行业内首个召开过发布会的大数据风控模型。由此可见,大数据风控的开发和应用在行业内显得尤为重要。

民贷天下

作为一家拥有国资背景的互联网金融平台,民贷天下是如何在动荡的行业背景下,保持稳步发展、保障用户权益的呢?除了民贷天下优秀的管理层和风控团队外,大数据风控的运用也是功不可没。民贷天下的大数据风控主要通过内部数据建模,以及外部第三方大数据的引入,形成自己的风控体系。

内部数据方面,民贷天下通过对用户以往在平台上的借贷记录、付息还款是否准时、是否出现逾期情况、用户申请贷款时的相关信息记录等建立内部黑名单、风险关注类名单等形成内部大数据,为下次的贷款审批做筛选参考,提高贷前风险把控。

外部数据方面,民贷天下已接入第三方大数据公司如同盾科技。

同盾科技依托大数据分析,精准预测信贷风险指数,最终形成一个精准的风险测评报告。从全国法院被执行人信息、借款人3-60个月内在多个平台申请借款情况(包括信用卡中心、小额贷款公司、P2P网贷)、身份证、手机等是否命中风险关注类名单(通过大数据筛选,信用异常、异常借款、信贷逾期等方面来综合判断),最终给出风险评分和风控建议。

无论是传统的银行、信托等金融企业还是近几年来新兴崛起的互联网金融公司,其最核心的环节就是风控。诸如拍拍网、民贷天下等主流平台对大数据在风控领域的开发应用大大加强了互金公司的发展效率,同时也更大程度地保障了投资人的资金安全。

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