P2P網(wǎng)貸如何利用大數(shù)據(jù)做風(fēng)控？大數(shù)據(jù)風(fēng)控是指利用大數(shù)據(jù)建立模型，對借款人進(jìn)行風(fēng)險控制和風(fēng)險預(yù)警。伊諾信用結(jié)合自身大數(shù)據(jù)智能風(fēng)控經(jīng)驗，梳理出大數(shù)據(jù)風(fēng)控的五大特征，建模原理和方法論沒有本質(zhì)區(qū)別，大數(shù)據(jù)風(fēng)控是指利用大數(shù)據(jù)建立模型，對借款人進(jìn)行風(fēng)險控制和風(fēng)險預(yù)警。

1。數(shù)據(jù)采集ETL工具負(fù)責(zé)將關(guān)系數(shù)據(jù)、平面數(shù)據(jù)文件等分布異構(gòu)數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)提取到臨時中間層，進(jìn)行清洗、轉(zhuǎn)換和集成，最后加載到數(shù)據(jù)倉庫或數(shù)據(jù)集市中，成為聯(lián)機(jī)分析處理和數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)。二、數(shù)據(jù)訪問關(guān)系數(shù)據(jù)庫、NOSQL、SQL等。第三，基礎(chǔ)設(shè)施云存儲，分布式文件存儲等。4.數(shù)據(jù)處理NLP (NaturalLanguageProcessing)是研究人機(jī)交互的語言問題的學(xué)科。

大數(shù)據(jù)風(fēng)控主要有兩點，一是風(fēng)控模型，二是數(shù)據(jù)。模型是每個企業(yè)的核心秘密，不可能知道，基本會從征信記錄、職業(yè)特點、收入分析等諸多方面入手；由于數(shù)據(jù)孤島現(xiàn)象的存在，數(shù)據(jù)是目前企業(yè)的重要資產(chǎn)。數(shù)據(jù)來源大致可以分為三個方面:一是用戶提交的數(shù)據(jù)包括身份信息、職業(yè)信息、收入信息等；二是外部數(shù)據(jù)，包括從政府機(jī)構(gòu)獲取的數(shù)據(jù)，以及合作金融、電商等機(jī)構(gòu)提供的第三方數(shù)據(jù)；

就我接觸過的行業(yè)來說，第一是互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)金融公司做消費(fèi)金融風(fēng)控，第二是做大數(shù)據(jù)征信，進(jìn)而衍生出小額貸款和互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)分期。國內(nèi)知名企業(yè)有:阿爾法大象、螞蟻金服、京東金融等。做個人征信的知名企業(yè)有芝麻信用、前海征信、考拉征信，都有自己的核心數(shù)據(jù)；專門做大數(shù)據(jù)風(fēng)控的公司基本都是初創(chuàng)公司，風(fēng)控還是需要考驗的，包括聚鑫利，Wecash閃銀，量化派等等。

關(guān)于數(shù)據(jù)處理的一些方法有降維、回歸、聚類、分類。先來看看我們公司的大數(shù)據(jù)平臺。我們的DataZ具有高性能的實時和離線計算能力，豐富的統(tǒng)計、分析和挖掘模型，為行業(yè)的全流程、全周期生產(chǎn)經(jīng)營活動提供商業(yè)智能支持，可以將您的數(shù)據(jù)可視化，高效挖掘數(shù)據(jù)的深層信息?？蓱?yīng)用于金融大數(shù)據(jù)風(fēng)控。SystemArchitectureDiagram系統(tǒng)架構(gòu)圖DataCollection大數(shù)據(jù)收集提供了強(qiáng)大的數(shù)據(jù)提取、轉(zhuǎn)換和加載能力。

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