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网贷大数据风控是什么?

网贷大数据风控,听上去很高大上,虽然不知道是什么意思,但是觉得很有逼格。那么这网贷大数据风控,到底是个什么东东?

其实大数据风控并不神秘,它和传统风控的本质是差不多的,只是在风控模型中多加了些维度和关联性分析。

举个简单点栗子,传统的风控,在判断一个人是否具备借款资质,常常会审核他的存款,收入,抵押物,家庭情况以及征信状况等等。这种信用风险管理方式也可以称为白名单制,就是设立了一些准入门槛,如果你达不到要求的话,那就不能申请借款。

而大数据风控可以参考的数据往往更丰富,它们不仅会考虑这些金融数据,还会引入借款人的社交数据,比如微信,微博的活跃状态,关注的相关话题等等,支付数据,比如购买力,消费习惯,消费金额等以及其他一些生活服务类数据,如交通数据,饮食习惯等。

通过这些数据,能够更加形象地刻画出申请人的经济形象和社会形象,可以把筛选人群基数进一步扩大。这种信用风险管理方式俗称为网贷黑名单制,就是设立了一些雷区,只要你不具备这些污点,那就可以申请借款。

大数据风控不会只盯着你某一项数据,它们会全面衡量你的还款能力,还款意愿等等,从而给出一个较为中肯的评价和借款额度。

这样做的好处,不仅方便了普通用户,让他们享受到了金融服务,而且也扩大了放贷市场容量,大大促进了金融发展!

大数据,既要解决广度问题,包含借款人经济、生活行为的方方面面,又要解决深度问题,突出显示借款人的关联数据,着重刻画人物形象。

广度和深度是大数据的基本框架,但还有一个点不能忽略,那就是数据越新越好,最好能做到时时监控,一旦出现借款人逾期(或不想还款)的不良信号时,能够及时采取提醒,警示等应急措施。

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