大數(shù)據(jù)如何助力銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)輿情防控?

1、借助受眾端數(shù)據(jù)管理輿情、維護(hù)聲譽(yù) 精細(xì)的數(shù)據(jù)分析，是企業(yè)推行聲譽(yù)維護(hù)量化管理、目標(biāo)管理的客觀基礎(chǔ)。大數(shù)據(jù)、云計算、移動互聯(lián)網(wǎng)和移動智能終端將我們帶入“原子”傳播時代。

2、（1）市場和渠道分析優(yōu)化。通過大數(shù)據(jù)，銀行可以監(jiān)控不同市場推廣渠道尤其是網(wǎng)絡(luò)渠道推廣的質(zhì)量，從而進(jìn)行合作渠道的調(diào)整和優(yōu)化。同時，也可以分析哪些渠道更適合推廣哪類銀行產(chǎn)品或者服務(wù)，從而進(jìn)行渠道推廣策略的優(yōu)化。

3、輿情服務(wù)機(jī)構(gòu)應(yīng)樹立大輿情觀念，對數(shù)據(jù)進(jìn)行生產(chǎn)、分析和解讀，探索一條為用戶 提供分眾化服務(wù)的信息增值之路，使輿情服務(wù)的主體和邊界形成一條完整的“輿情閉環(huán)”。

4、銀行、保險機(jī)構(gòu)的聲譽(yù)風(fēng)險管理、輿情都可以應(yīng)用；可以體驗一下智慧星光的金融商訊系統(tǒng)。智慧星光大數(shù)據(jù)能力在行業(yè)內(nèi)遙遙領(lǐng)先，公司本身有獨(dú)立的數(shù)據(jù)庫，對與歷史數(shù)據(jù)、實時新數(shù)據(jù)都有存儲，日增數(shù)據(jù)5億條。

為什么要使用大數(shù)據(jù)風(fēng)控?大數(shù)據(jù)風(fēng)控有什么用呢?

大數(shù)據(jù)風(fēng)控主要是通過建立數(shù)據(jù)風(fēng)險模型，篩選海量數(shù)據(jù)，提取出對企業(yè)有用的數(shù)據(jù)，再進(jìn)行分析判斷風(fēng)險性。

有效提高審核的效率和有效性：引入大數(shù)據(jù)風(fēng)控技術(shù)手段分析，通過多維度的信息分析、過濾、交叉驗證、匯總，可以形成一張全面的申請人數(shù)據(jù)畫像，輔助審核決策，可以提高審核的效率和有效性。

因此，大數(shù)據(jù)風(fēng)控直接解決金融機(jī)構(gòu)的核心需求，價值度最大。大數(shù)據(jù)風(fēng)控能夠能夠在用戶畫像，反欺詐，信用評級等方面大大提高金融機(jī)構(gòu)的效率和風(fēng)控能力，是金融企業(yè)發(fā)展過程中必須結(jié)合的一項科技手段。

風(fēng)控是金融行業(yè)的核心業(yè)務(wù)，大數(shù)據(jù)風(fēng)控是對多維度、大量數(shù)據(jù)的智能處理，批量標(biāo)準(zhǔn)化的執(zhí)行流程，通過全方位收集用戶的各項數(shù)據(jù)信息，并進(jìn)行有效的建模、迭代，對用戶信用狀況進(jìn)行評價，可以決定是否放貸以及放貸額度、貸款利率 。

揭秘點(diǎn)滴身邊大數(shù)據(jù)風(fēng)控模型構(gòu)造

1、于大數(shù)據(jù)風(fēng)控模型構(gòu)造而言：首先，自創(chuàng)鷹眼風(fēng)控系統(tǒng)。整個模型基于對中國實際信用情況的深入研究和多維度的可信數(shù)據(jù)分析，結(jié)合團(tuán)隊多年實地信審經(jīng)驗，在FICO評分模型和信用卡打分卡基礎(chǔ)上構(gòu)建而成。

2、大數(shù)據(jù)風(fēng)控模型的構(gòu)建，包含了明確模型目標(biāo)、定義目標(biāo)變量、確定樣本、確定分析技術(shù)、構(gòu)建模型、模型初步驗證、數(shù)據(jù)處理、模型迭代等環(huán)節(jié)。

3、評分建模，風(fēng)控部分；IT系統(tǒng)：業(yè)務(wù)系統(tǒng)、審批系統(tǒng)、征信系統(tǒng)、催收系統(tǒng)、賬務(wù)系統(tǒng)；決策配置工具，即信dai決策引擎；征信大數(shù)據(jù)的整合模塊。大數(shù)據(jù)風(fēng)控系統(tǒng)優(yōu)勢是大數(shù)據(jù)驅(qū)動，兼容手動、自動審批、決策、dai后管理。

4、創(chuàng)建方案：評分建模：風(fēng)控部分；IT系統(tǒng)：業(yè)務(wù)系統(tǒng)、審批系統(tǒng)、征信系統(tǒng)、催收系統(tǒng)、賬務(wù)系統(tǒng)；決策配置工具：即信貸決策引擎；征信大數(shù)據(jù)的整合模塊。

5、大數(shù)據(jù)風(fēng)控指的就是大數(shù)據(jù)風(fēng)險控制，是指通過運(yùn)用大數(shù)據(jù)構(gòu)建模型的方法進(jìn)行風(fēng)險控制和風(fēng)險提示。通過采集大量企業(yè)或個人的各項指標(biāo)進(jìn)行數(shù)據(jù)建模的大數(shù)據(jù)風(fēng)控更為科學(xué)有效。

怎么做大數(shù)據(jù)風(fēng)控方案?

評分建模：風(fēng)控部分；IT系統(tǒng)：業(yè)務(wù)系統(tǒng)、審批系統(tǒng)、征信系統(tǒng)、催收系統(tǒng)、賬務(wù)系統(tǒng)；決策配置工具：即信貸決策引擎；征信大數(shù)據(jù)的整合模塊。大數(shù)據(jù)風(fēng)控系統(tǒng)的優(yōu)勢是大數(shù)據(jù)驅(qū)動，兼容手動、自動審批、決策、后臺管理。

評分建模，風(fēng)控部分；IT系統(tǒng)：業(yè)務(wù)系統(tǒng)、審批系統(tǒng)、征信系統(tǒng)、催收系統(tǒng)、賬務(wù)系統(tǒng)；決策配置工具，即信dai決策引擎；征信大數(shù)據(jù)的整合模塊。大數(shù)據(jù)風(fēng)控系統(tǒng)優(yōu)勢是大數(shù)據(jù)驅(qū)動，兼容手動、自動審批、決策、dai后管理。

金融的本質(zhì)是風(fēng)控，金融科技的關(guān)鍵在于追求效率與風(fēng)險的平衡。那么金融消費(fèi)信貸的大數(shù)據(jù)風(fēng)控如何做？從目前市場需求來看，一體化解決方案成為大勢所趨。

大數(shù)據(jù)能夠進(jìn)行數(shù)據(jù)變現(xiàn)的商業(yè)模式目前就是兩個，一個是精準(zhǔn)營銷，典型的場景是商品推薦和精準(zhǔn)廣告投放，另外一個是大數(shù)據(jù)風(fēng)控，典型的場景是互聯(lián)網(wǎng)金融的大數(shù)據(jù)風(fēng)控。金融的本質(zhì)是風(fēng)險管理，風(fēng)控是所有金融業(yè)務(wù)的核心。

大數(shù)據(jù)風(fēng)控現(xiàn)階段除了在小微類的消費(fèi)貸中運(yùn)就比較成熟外，其他領(lǐng)域還只能做為傳統(tǒng)風(fēng)控的一種有力補(bǔ)充。有個叫“風(fēng)控知識暢享平臺”網(wǎng)站看看，那里有很多關(guān)于大數(shù)據(jù)在風(fēng)控中運(yùn)用的文章和經(jīng)驗分享。

大數(shù)據(jù)風(fēng)控有哪些優(yōu)點(diǎn)?

1、以往傳統(tǒng)的風(fēng)控需要N個工作日，而且經(jīng)常是線下調(diào)查+調(diào)取央行個人征信記錄的方式，耗時耗力。大數(shù)據(jù)風(fēng)控基于線上大量的數(shù)據(jù)資源和強(qiáng)大的數(shù)據(jù)挖掘及分析能力，與傳統(tǒng)風(fēng)控相比，具有數(shù)據(jù)覆蓋維度更廣，處理速度更快的優(yōu)勢。

2、有很大的優(yōu)勢，傳統(tǒng)的信貸風(fēng)控主要以人工審批為主，人工審核一般需要2-3周以上時間才能實現(xiàn)放款，效率低下，流程繁瑣，互聯(lián)網(wǎng)金融往往小額量大，放款速度加快至關(guān)重要。

3、大數(shù)據(jù)風(fēng)控系統(tǒng)優(yōu)勢是大數(shù)據(jù)驅(qū)動，兼容手動、自動審批、決策、dai后管理。鑒于大數(shù)據(jù)風(fēng)控系統(tǒng)大大降低了風(fēng)險，目前信dai行業(yè)，特別是小微金融機(jī)構(gòu)大數(shù)據(jù)風(fēng)控應(yīng)用趨于普遍。