如何用大数据提升金融风控能力？

作者：个推高级数据工程师 晓骏

众所周知，金融是数据化程度最高的行业之一，也是人工智能和大数据技术重要的应用领域。随着大数据收集、存储、分析和模型技术日益成熟，大数据技术逐渐应用到金融风控的各个环节。个推作为专业的数据智能服务商，拥有海量数据资源，在智慧金融领域也推出了相应的数据解决方案-个真，为金融客户提供智能反欺诈、多维信贷风险评估和高意愿用户智能筛选等全流程的数据服务，助力各金融机构全面提升风控能力。本文将围绕大数据风控，结合个推实践，介绍金融风控机器学习的基本流程、算法实践和产品化建设等内容。

大数据风控的内容

数据是风控的核心要素，大数据风控实际上就是对数据的处理、建模和应用的过程。大数据风控的流程主要分为四个阶段：数据获取、数据分析、数据建模、风控产品应用。对获取到的海量数据进行清洗和挖掘，有针对性地对金融特征进行深加工；接着通过规则策略和模型算法的构建，对外输出相应的风控服务。

 

      

   

                        风控流程 & 多维度特征