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新常态下的互联网关键词金融形态冲击57页.pptx

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甚至将FaceBook、Twitter的海量社交数据挖掘得到普通大众对某种股票的感情倾向,通过海量信息的挖掘、分析,使一切内幕都不是内幕,使一切趋势都在眼前,结果在10天内他就赢得了200万美元,神奇的表现让身边的职业投资者目瞪口呆。2、大数据将颠覆企业的传统管理方式。3、大数据改变了商业逻辑,提供了从其他视角直达答案的可能性。备注:45传统金融的风控主要利用了信用属性强大的金融数据,一般采用20个纬度左右的数据,利用评分来识别客户的还款能力和还款意愿。备注:471、验证借款人身份如果借款人是欺诈用户,这五个信息都可以买到。这时候就需要用到——大数据风控大数据风控,:493、分析客户线上申请行为来识别欺诈4、利用黑名单和灰名单识别风险。

黑名单来源于民间借贷、线上P2P、信用卡公司、小额借贷等公司的历史违约用户,其中很大一部分不再有借贷行为,参考价值有限。另外一个主要来源是催收公司,催收的成功率一般小于于30%(M3以上的),会产生很多黑名单。灰名单是逾期但是还没有达到违约的客户(逾期少于3个月的客户),灰名单也还意味着多头借贷,申请人在多个贷款平台进行借贷,大数据风控备注:515、利用移动设备数据识别欺诈欺诈用户一般会使用模拟器进行贷款申请,移动大数据可以识别出贷款人是否使用模拟器。欺诈用户还有可能不停更换SIM卡和手机,利用SIM卡和手机绑定时间和频次可以识别出部分欺诈用户。

大数据风控备注:526、利用消费记录来进行评分常用的消费记录由银行卡消费、电商购物、公共事业费记录、大宗商品消费等。还可以参考航空记录、手机话费、特殊会员消费等方式。互联网金融的主要客户是屌丝,其电商消费记录、旅游消费记录、以及加油消费记录都可以作为评估其信用的依据。大数据风控备注:537、参考社会关系来评估信用情况参考借款人常联系的朋友信用评分可以评价借款人的信用情况,一般会采用经常打电话的朋友作为样本,评估经常联系的几个人(不超过6六个人)的信用评分,去掉一个最高分,去掉一个最低分,取其中的平均值来判断借款人的信用。大数据风控备注:548、参考借款人社会属性和行为来评估信用参考过去互联网金融风控的经验发现,拥有伴侣和子女的借款人,其贷款违约率较低;年龄大的人比年龄低的人贷款违约率要高。

其中50岁左右的贷款人违约率最高,30岁左右的人违约率最低。贷款用于家庭消费和教育的贷款人,其贷款违约率低;声明月收入超过3万的人比声明月收入低于1万5千的人贷款违约率高;贷款次数多的人,其贷款违约率低于第一次贷款的人。大数据风控备注:559、利用司法信息评估风险寻找这些涉毒涉赌的嫌疑人,可以利用当地的公安数据,但是难度较大。也可以采用移动设备的位置信息来进行一定程度的识别。涉赌和涉毒的人员工作一般也不太稳定或者没有固定工作收入,如果申请人经常换工作或者经常在某一个阶段没有收入,这种情况需要引起重视。涉赌和涉毒的人活动规律比较特殊,经常半夜在外面活动,另外也经常住本地宾馆,这些信息都可以参考移动大数据进行识别。


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