今天首席CTO笔记来给各位分享关于联通大数据公司的数盾风控服务于哪个行业的相关内容，其中也会对进行详细介绍，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
本文目录一览：
1、大数据风控在金融科技中的应用和问题2、联通大数据 移动大数据 运营商大数据精准客户抓取3、大数据风控有哪些优点？大数据风控在金融科技中的应用和问题
大数据风控在金融科技中的应用和问题
一、为什么要用大数据风控？
不论是银行还是消费金融公司，互联网小贷公司等其他金融机构，金融机构普遍有风控需求，底层业务逻辑几乎完全相同，只是面对客群，金融产品、风险偏好存在差异。
银行等传统机构本质上是风险经营。一方面，监管层对金融机构的风控能力提出很高要求， 另一方面，风控直接会影响金融机构的利润水平。
因此，大数据风控直接解决金融机构的核心需求，价值度最大。大数据风控能够能够在用户画像，反欺诈，信用评级等方面大大提高金融机构的效率和风控能力，是金融企业发展过程中必须结合的一项科技手段。
二、大数据产业情况介绍
目前大数据行业主要有三类玩家：
以人行征信、鹏元征信、前海征信、银联智策为主的数据机构，他们特点是和传统的银行，公安部，工商局，航空公司，社保局等国家机关合作，提供公民基本身份证信息、银行卡信息、航空出行信息、企业工商信息等，他们的特点是对外提供数据查询，数据丰富有价值，缺点是风控产品偏弱。以蚂蚁金服、腾讯征信、百度金融为主的互联网公司，他们的特点是各自都有一块基于电商、社交、搜索的巨量数据，同时一些外部数据，形成自己的风控产品和数据输出能力，这些互联网公司刚开始只是和自己的战略合作企业合作输出风控，现在也慢慢对外提供2B的风控产品。同盾科技、百融金服、帮盛科技、聚信立、数美科技等创业技术公司，在互联网巨头还没有对外提供风控技术和传统数据机构风控技术还不强的时候，他们的出现弥补了P2P金融和现金贷对风控产品的巨大需求，他们的数据是整合多方数据源，不断的为2B企业提供风控模型和数据，并且获得了一些网贷数据积累。
三、大数据风控的覆盖流程
大数据覆盖信贷领域各个流程，重点是获客、身份验证和授信环节，贷中后环节。
获客环节建立用户画像，跟踪用户完整生命周期；身份验证环节，通过身份验证，活体识别等技术解决申请人是否本人的问题，关联分析则是利用图关联技术，找出欺诈团伙；授信环节汇聚多方数据源，通过建模进行风险定价，金融科技服务商输出信用评分给机构使用；贷中后环节，主要是排查异常客户，及时报警，以及逾期客户失联修复等。
大数据在信贷过程中的应用
四、大数据风控的价值点分析
1.数据
大数据风控中什么是最重要的？
答案是：数据。
数据的大数据风控中的核心中的核心，没有什么比数据直接告诉金融机构某个目标客户是黑名单客户，逾期严重客户更简单和高效的事情了。
数据最好能有海量数据，覆盖足够多的用户；用户数据价值密度高、噪音少，数据清洗容易；用户数据维度多，能够形成丰富的用户画像；自身业务场景能够获取有价值数据 。
2.技术
对于有些金融机构来讲，如果风控标准很严格，其实排查不能准入的客户其实是不难的，但是对于大部分金融机构来讲，风控和业务是互斥的，为了提高业务量，就必须降低准入标准，但是又要防范风险，这就需要借助技术手段，通过反欺诈建模和信用建模方式，对一下白户进行评估，以及评估客户信用水平，以决定是否准入。
技术要求有强大的底层技术架构能力，良好的企业级产品输出能力和大数据清洗和建模能力，未来还需要结合Al等技术，形成智能的风控和反欺诈平台。
3.场景
理财，保险，汽车金融，现金贷等金融服务，对应的场景不同，对建模的要求也不同，建模能力要求对客户的业务场景非常理解，模型才能适合行业特征。需要经验丰富的建模团队和行业专家队伍；服务过行业标杆客户，了解客户的业务场景；深度理解业务需求。
五、大数据风控的在信贷中应用
我们以百融系统为例，介绍大数据风控在信贷过程中的流程：
百融大数据风控应用贷款流程
当前的信贷审批流程主要分为人工审核和自动审核，对于客户资质好，信用好的客户，只要能通过负面信息，欺诈信息，信用评估，那么系统自 动审批通过。对负面信息和欺诈风险没有通过的客户，系统可以自动拒绝或者申请人工复核，对于信用评分不高的客户，需要人工介入审核。
六、常用的大数据行业数据
央行征信报告：一般持牌金融机构有央行征信介入权限，包括个人的执业资格记录、行政奖励和处罚记录、法院诉讼和强制执行记录、欠税记录等。司法信息：最高法以及省市各级法院的最新公布名单，包括执行法院、立案时间、执行案号、执行标的、案件状态、执行依据、执行机构、生效法律文书确定的义务、被执行人的履行情况、失信被执行人的行为等信息。公安信息：覆盖公安系统涉案、在逃和有案底人员信息，包括案发时间、案件详情如诈骗案/生产、销售假药案等信息。信用卡信息：银行储蓄卡/信用卡支出、收入、 逾期等信息。航旅信息：包含过去一年中，每个季度的飞行城市、飞行次数、座位层次等数据。社交信息：包含社交账号匹配类型、社交账号性别、社交账号粉丝数等。运营商信息：核查运营商账户在网时长、在网状态、消费档次等信息。网贷黑名单：根据个人姓名和身份证号码验证是否有网贷逾期，黑名单信息。还有驾驶证状态，租车黑名单，电商消费记录等等。
七、大数据行业存在的问题
目前整个大数据行业面临的问题主要是客户隐私泄露问题，像公安，法院等信息由于信息敏感，其实是游走在法律监管空白地带。
在百行征信成立之前，各家数据机构的数据其实没有打通，数据的有效性会打折扣，预计百行征信数据出来之后，因为结合了各家数据之长，数据连贯性会好一些。
各个大数据公司在数据收集和清洗方式不同，会造成数据污染，这样输出的数据会有一定的不准确性。
目前公民数据主要来自于线下收集和网络行为记录，数据的存在一定的滞后性，单纯线下收集的数据存在一定的延迟性。
大数据还处于发展初期，目前比较大的问题还是数据量不够大，不够全，以及如何协调数据开放和公民隐私之间的矛盾，未来还需要结合人工智能和区块链，物联网等技术，实现数据的不可篡改，数据收集及时等能力，从而更好为金融服务。
联通大数据 移动大数据 运营商大数据精准客户抓取
联通移动大数据，运营商大数据是根据运营商用户的基础信息数据和大数据建模分析能力相结合的精准获客营销产物。主要是通过分析运营商用户的上网行为，通话行为，通信行为，消费行为等综合信令行为数据，为用户建立完整的用户画像，再根据不同行业对于精准意向客户需求的不同，帮助相关企业，公司，行业分析定位其需要的精准意向目标客户。
相关行业，企业，公司可以通过对同行竞品的相应标签进行搜集，再通过联通大数据，移动大数据，运营商大数据进行大数据建模分析和抓取（标签：网站/网址/网页/url+手机APP应用+400/固话/座机+短信+关键词等等标签进行建模），还可以通过以下维度进行精准客户分析和定位：（如省/市/地域/地区/性别/年龄/籍贯/工作地/归属地/移动终端信息/网站访问次数/APP访问次数/电话拨打时长，次数等等维度）进行相关行业，企业，公司需求的精准意向客户数据的分析抓取和定位。
联通大数据，移动大数据，运营商大数据的出现对各个行业，企业，公司来说帮助还是非常大的。传统的电销企业获客营销方式是购买大批客户资源，有专门的电话销售人员进行触达，由于本身客户资源不够精准或者资质低下，导致电话销售打得心累，获客效率还非常低，并且还有一定程度的法律风险。联通大数据，移动大数据，运营商大数据不光可以提供精准的，资质信息全面的精准客户挖掘能力，包括还有完整的风控体系，可以大大降低行业获客的风险，甚至零风险；还可以帮助行业，企业，公司实时精准锁定意向目标客户群体，多渠道，多平台抓取，实时精准触达，为相关行业，企业，公司争取更多成交转化，和商业合作机会；
1.海量数据 ：联通，移动运营商共计有12亿左右的用户群体，联通大数据，移动大数据，运营商大数据完全有能力为各个行业以及企业，公司的提供大数据获客营销服务能力,可以针对不同行业，企业，公司其个性化的精准客户需求，为其搭配合适的标签，维度进行建模，快速支撑其行业，企业，公司的精准营销能力,最大化的满足其精准获客需求。
2.数据风控 :联通大数据，移动大数据，运营商大数据是在充分保护用户的信息安全，个人隐私不被侵犯的的前提下,通过大数据开放能力为如房产，教育，装修，金融，企业服务， 招商加盟， 汽车 等多种行业提供精准有效的客户。
3.客户触达 ：联通大数据，移动大数据，运营商大数据通过建模分析和抓取的用户数据会进行脱敏加密处理，第一时间部署到CRM外呼系统，实现客户管理和外呼触达两个功能。
4.合作保障 ：联通大数据，移动大数据，运营商大数据都是官方大数据业务，可以签订合作协议，对公打款。
1、 网站/网页/网址/URL :客户通过搜索引擎找到相关网站，网页并访问，浏览。即可抓取实时访客数据。提供相关网站链接，url即可。
2、 手机APP应用 ：客户使用注册了相关手机APP应用，即可实时获取活跃用户，注册用户。提供相关手机APP名称即可。
3、 400电话/固话/座机 ：客户拨打和接听相关400电话，固话，座机，即可实时截取主叫被叫通话记录。提供相关400电话/固话/座机号码即可。
4、手机短信 ：客户接收，发送过相关手机短信，或者接收过特定短信通道的客户进行截流。
5、筛选维度 ：可根据全国/省/市/区/县/性别/年龄/访问次数，时长/通话次数，时长等维度进行精准的筛选。
大数据风控有哪些优点？
风控是金融行业的核心业务，大数据风控是对多维度、大量数据的智能处理，批量标准化的执行流程，通过全方位收集用户的各项数据信息，并进行有效的建模、迭代，对用户信用状况进行评价，可以决定是否放贷以及放贷额度、贷款利率 。大数据风控更能贴合信息发展时代风控业务的发展要求；越来越激烈的行业竞争，也正是现今大数据风控如此火热的重要原因。比如浅橙科技，他们有自主研发的HAS风控体系，以风控技术、大数据应用技术为核心，搭建了大数据机器学习架构，能够用先进的人工智能和机器学习技术进行自主挖掘，迭代更新，为金融机构和用户提供更专业、更智能的服务。
大数据风控优势
01 数据量大
这也是大数据风控宣传的活字招牌。 根据公开资料，蚂蚁金服的风控核心CTU 投入了2200多台服务器，专门用于风险的检测、分析和处置。每天处理2亿条数据，数据维度有10万多个。
02 数据维度多
传统金融风控与大数据风控的显著区别在于对传统金融数据和非传统金融数据的应用。传统的金融数据包括上文中提及的个人社会特征、收入、借贷情况等等。而互金公司的大数据风控，采纳了大量的非传统金融数据。比如阿里巴巴的网购记录，京东的消费记录等等。
03 双重变量降低主观判断误差
大数据风控在运行逻辑上不强调强因果关系，而是看重统计学上的相关性。
除了传统变量（即传统网贷公司房贷审批的经验判断），还纳入了非传统变量，将风控审核的因果关系放宽到相关关系，通过互联网的方式抓取大量数据之后，进行系列数据分析和筛选，并运用到风险审核当中去。这样不仅能简化风控流程，提高审批效率，而且能有效避免因为认为主观判断的失误。
04 适用范围更广
中国的互金服务的客群可简单分为：无信贷历史记录者和差信贷历史记录者。他们没有征信报告或金融服务记录，对传统金融机构而言，他们的风控审核助力有限，同理，学历、居住地、借贷记录这些传统的强金融风控指标可能在面对无信贷记录者和差信贷记录者时都会面临同样的问题。而互金公司可可以通过其他方式补充新的风控数据来源，并且验证这些数据的有效性。
结语：以上就是首席CTO笔记为大家整理的关于联通大数据公司的数盾风控服务于哪个行业的全部内容了，感谢您花时间阅读本站内容，希望对您有所帮助，更多关于、联通大数据公司的数盾风控服务于哪个行业的相关内容别忘了在本站进行查找喔。