同盾人工智能技术学院-同盾人工智能研究院

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1. 现在很多机构都说是智能风控、大数据风控，能否通俗的解释下？

现在很多机构都说是智能风控、大数据风控，能否通俗的解释下？

谢邀，大数据风控使普惠金融成为可能，传统风控模式审批流程长，作业成本高，致使很多传统金融机构没有兴趣服务小额借款人。而大数据风控全流程线上，能够实现“小额大量”的快速作业。规模效应形成规模收益，大数据风控的应用使得金融机构降低坏账率的同时，借款人的融资成本也大幅降低。真正实现了“普及”和“优惠”。大数据风控可以说就是为普惠金融而生的。

实操中，大数据风控就是以大数据风控建模的方式来审批借款。主要包括三方面。

一是基本信息的判断

即判断“你就是你”，而不是冒用别人身份的欺诈行为。在传统风控模式下，判断是否本人***主要靠“面签”，借款人要到金融机构的网点，现场接受审核。在大数据风控模式下，活体识别技术的应用就解决了这个问题。对着手机张张嘴、眨眨眼，金融机构就能够基本判断借款用户的身份真实性。

二是还款能力的判断

还款能力主要由收入水平决定，在传统风控模式下，金融机构会要求你提供收入证明，甚至是银行流水，但大数据风控有更多的维度可以进行更准确的判断，例如电商背景的小贷公司在给C端客户***时，会根据客户的历史购买行为来推断用户的收入水平，外卖平台背景的小贷公司在给B端商户***时会根据该商户的外卖流水来推断营业收入。

首先大数据风控的目标是：

1.为信用评分建立科学有效、低成本、可***的机制。

2.动态监测存量***，并预测新个体的违约率。

3.迅速反馈产品、审批部门以最快速度做出调整与决策。

互联网技术下海量的交易数据，计量统计技术与工具的发展和完善。是大数据风控的前提

总结一下，大数据风控，就是控制风险，风险预测提示等分为大数据和风控两部分。在风险出现之前进行评估与预测，通过数据间接反映出来

智能风控以银行业：信贷、反欺诈、关联分析，行业应用最多，本质上是以数据驱动的风险管控与运营优化。

主要功能：

1、大数据接入平台、就是覆盖率广

2智能决策平台、可以利用强大的数据库并得出准确的评估，给出建议。

通俗的讲就是把大数据、人工智能、云计算等金融科技综合应用到风险控制环节的精益风险管理模式，比如小花钱包就应用了大数据风控。

而一般认为，智能风控是指利用智能化的学习来进行风险预测和控制，以简化风控过程，提高效率。其中多以数据为基础，着重关注用户的弱特征。比如：用户在互联网上各个平台的行为特征、消费习惯等。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，***集大量企业或个人的各项指标进行数据建模。二者均可以看做是对应用数据、模型和机器学习进行风险控制行为的描述。但相比于大数据风控，人工智能风控更强调人工智能算法的优化和升级，特别是基于自我学习能力进行的迭代升级。

例如：过去，农商银行主要依赖人行征信等传统手段进行风控审智能风控平台，充分运用大数据实现数据驱动的智能风控模式，丰富风险识别手段，全方位勾勒客户画像，实现智能风控,同时为***业务的发展保驾护航。

风控是信贷领域举足轻重 的生命线，智能风控的核心就包括大数据，如今各行各业的数字化程度已经很高，那么传统的风险控制就无法满足机构的需求，智能风控是指在传统风控上融入智能因素，做好它，不仅可以给机构自身带来利润上的提升，还能给整个[_a***_]带来稳健性，保障企业安全，降低企业风险。

人在传统风控体系中起到了很大的作用，但是人的计算能力有限，而且面对复杂的征信环境缺乏整体的把控能力。在人工审核过程中，很容易出现样品偏差的问题。传统金融机构仅能掌握用户的借贷历史和行为，但是对用户的兴趣爱好，消费倾向和行为等均一无所知，无法与业务数据形成联动，因而智能风控就显而易见了，在金融行业，风控永无止境，智能风控更是不断迭代。

迄今为止，智能风控已取得不错的应用成果，所以现在很多机构说自己是智能风控、大数据风控。

到此，以上就是小编对于同盾人工智能技术学院的问题就介绍到这了，希望介绍关于同盾人工智能技术学院的1点解答对大家有用。

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