金融风控的目标
错误地拒绝所有不合格的申请人。
从合格的贷款申请人中找到合适的客户。
将贷款发给有潜在风险的客户
将贷款放给所有申请人。
金融风控大数据的应用场景
只在银行内部使用
仅限于第三方支付领域。
电商、游戏、社交等互联网公司不适用。
涵盖了消费金融、供应链金融、信用借贷、理财平台等细分领域。
大数据金融风控相比传统金融风控有何特点?
利用大数据技术,能够更全面地分析用户行为和风险特征。
风险模型具备自我学习能力,能够根据数据自动调整和优化。
数据实时性高,能够快速响应市场变化和风险动态。
更加依赖于政府和国有企业提供的信用数据。
简化了风险管理流程,减少了人工干预。
降低了对信用审核标准的要求,扩大了服务范围。
传统金融风控的弊端包括依赖经验和宏观经济形式,以及数据维度不全。
大数据金融风控的优势在于其具备自我学习能力,能够适应外部环境变化。