大数据风控是什么？

1. 大数据风控是什么？

大数据风控指的就是大数据风险控制，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。通过采集大量企业或个人的各项指标进行数据建模的大数据风控更为科学有效。
大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
大数据风控主要是通过建立数据风险模型，筛选海量数据，提取出对企业有用的数据，再进行分析判断风险性。

扩展资料：
大数据风控能解决的问题：
1、有效提高审核的效率和有效性：
引入大数据风控技术手段分析，通过多维度的信息分析、过滤、交叉验证、汇总，可以形成一张全面的申请人数据画像，辅助审核决策，可以提高审核的效率和有效性。 
2、有效降低信息的不对称：
引入大数据风控技术手段分析，通过多维度的信息分析、过滤、交叉验证、汇总，可以形成一张全面的申请人数据画像，辅助审核决策，可以提高审核的效率和有效性。 
3、有效进行贷后检测：
通过大数据技术手段对贷款人进行多维度动态事件（如保险出险、频繁多头借贷、同类型平台新增逾期等）分析，做到及时预警。
参考资料来源：百度百科-大数据风控

2. 大数据金融风控系统有哪些？

像我们公司一样能做大数据金融风控系统的公司也有很多，整个风控体系包括几个环节：
事前：在风险发生之前就要通过对风险舆情的监控发现风险，比如在某些恶意的欺诈团伙即将发动欺诈攻击前就采取措施来提前防御，比如通过规则加紧，把模型阈值调高等方法。
事中：信贷借款申请，在线上注册激活的过程中，根据自动风险评估，包括申请欺诈，信用风险等来选择是否拒绝发放贷款。
事后：贷款发放以后的风险监控，如果借款人会出现与其他平台的新增申请，或者长距离的位置转移，或者手机号停机等信号，可作为贷后风险预警。

3. 大数据风控是什么？

大数据风控的目标解放人工重复劳动，提高风控的效率和稳定性，及早识别出风险（时间就是金钱）。
大数据风控，基于数据表层的信息难于解放人工，往往是事后才发现风险，将其加黑名单、加策略后，其又通过换账号换设备换个外衣躲避，救火式的风控非常被动、低效、低质。基于数据深层次的特征分析才是风控的出路，欺诈的特征找到了，外衣再怎么变换也能自动识别出来。而图数据库技术是大数据关系分析的利器，基于图谱的深层关联关系进行挖掘、推导、聚类等（比如找号、设备、IP、WIFI、通话记录、转账记录等形成的关联图谱），从而深度分析得出风控实体的特征。

4. 大数据风控是什么？

大数据风控指的就是大数据风险控制，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。通过采集大量企业或个人的各项指标进行数据建模的大数据风控更为科学有效。
大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
大数据风控主要是通过建立数据风险模型，筛选海量数据，提取出对企业有用的数据，再进行分析判断风险性。

扩展资料：
大数据风控能解决的问题：
1、有效提高审核的效率和有效性：
引入大数据风控技术手段分析，通过多维度的信息分析、过滤、交叉验证、汇总，可以形成一张全面的申请人数据画像，辅助审核决策，可以提高审核的效率和有效性。 
2、有效降低信息的不对称：
引入大数据风控技术手段分析，通过多维度的信息分析、过滤、交叉验证、汇总，可以形成一张全面的申请人数据画像，辅助审核决策，可以提高审核的效率和有效性。 
3、有效进行贷后检测：
通过大数据技术手段对贷款人进行多维度动态事件（如保险出险、频繁多头借贷、同类型平台新增逾期等）分析，做到及时预警。
参考资料来源：百度百科-大数据风控

5. 大数据风控是什么？

大数据风控是指通过运用大数据构建模型的方法，对借款人进行风险控制和风险提示，常常被用于互联网金融科技行业。随着普惠金融的日渐普及，风控技术也随之贯穿互金业务的全流程。拥有强大风控能力的企业，往往借助大数据、云算法等新技术的深度应用来实现实时监管，即贯穿用户全生命周期的风险识别、风险决策，并借助人工智能，不断对系统进行自我修复与完善。
目前，国内大数据风控比较出名的公司，有蚂蚁金服的蚂蚁风险大脑、同盾科技、爱财集团、天创信用、神州融等。

6. 大数据金融风控系统方案有哪些

我们的大数据金融风控系统方案提供从模型训练、模型及专家规则管理到迭代的完整的自动风控系统，是适应于金融机构“互联网+”新业务模式的全面有效的风控系统解决方案。
产品特性
1.稳定安全
工业级安全加密技术，保证金融机构的业务风控无忧。
2.支持大规模业务需求
自动稳定风控决策流程，可定制化人工干预机制。
3.无缝嵌入
可根据金融机构自身的IT基础设施，无缝嵌入金融机构的业务系统。
4.数据适配
按主题的特征数据服务，满足从获客到风控流程的需求。
5.场景化建模
深入金融垂直领域利用其数据进行定制化数据建模，快速验证模型效果，保证模型迭代进化。
6.数据融合
打通金融场景内数据与互联网大数据提供个人及企业的金融全景画像。

7. 大数据风控与传统风控有什么不同？

传统的风控系统比较简单，  一套简单的IT系统结合线上线下征信，征信数据来源局限，原理简单，风险较大。
     相对于大数据风控系统来说，由于大数据征信评分原因，IT系统相对完善，数据来源来源征信机构及互联网各种平台相关数据。
     大体有四部分功能：1、评分建模，风控部分；
                       2、IT系统：业务系统、审批系统、征信系统、催收系统、账务系统；
                       3、决策配置工具，即信dai决策引擎；
                       4、征信大数据的整合模块。
  大数据风控系统优势是大数据驱动，兼容手动、自动审批、决策、dai后管理。
    鉴于大数据风控系统大大降低了风险，目前信dai行业，特别是小微金融机构大数据风控应用趋于普遍。神州融首推出了大数据风控平台、融360等也相继推出了自己的风控系统。

8. 成熟的大数据金融风控系统哪有

随着大数据技术的进步，被越来越多的应用到风控系统里面，我们就是有成熟的大数据金融风控系统的。

目前，互联网金融风控体系层出不穷，既可以按照风控主体划分，又可以按照风控体系的智能性与技术特点划分，还可以按照风控作用的流程与业务环节划分。同时又根据风控体系是否开放以及功能模块的组合与删减，又存在一些细分。具体分类见下。
分类方式
分类
按风控主体
互联网企业的互联网金融风控体系
传统金融机构的互联网金融风控体系
互联网金融机构的风控体系
按智能性与技术特点
大数据风控体系
人机交互风控体系
和人工风控体系
按流程与业务环节
信用评级体系、信贷审批体系、贷后管理体系、客户管理体系
按风控平台
分为共建开放型与自建封闭型
按功能模块
分为综合功能风控体系与单一功能风控体系