在架構(gòu)上，創(chuàng)新應(yīng)用模型共享架構(gòu)，從而實(shí)現(xiàn)小批量和大批量數(shù)據(jù)分析的快速平衡，實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定性、速度、資源節(jié)約等多項(xiàng)目標(biāo)。延伸資料:據(jù)悉，平安醫(yī)保科技AI大數(shù)據(jù)風(fēng)控系統(tǒng)已在全國(guó)12個(gè)省市落地應(yīng)用，為各省市醫(yī)保局提供醫(yī)保風(fēng)控大數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、處理、分析和服務(wù)的整體解決方案，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)運(yùn)營(yíng)和決策。

大數(shù)據(jù)風(fēng)控是指利用大數(shù)據(jù)建立模型，對(duì)借款人進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)控制和風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警。與傳統(tǒng)的經(jīng)驗(yàn)式風(fēng)控不同，大數(shù)據(jù)風(fēng)控通過(guò)收集大量借款人或借款公司的各種指標(biāo)進(jìn)行數(shù)據(jù)建模，更加科學(xué)有效。隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，大數(shù)據(jù)風(fēng)控成為可能。要實(shí)現(xiàn)穩(wěn)健經(jīng)營(yíng)，建立完善的全面風(fēng)險(xiǎn)管理體系，有效實(shí)施P2P點(diǎn)對(duì)點(diǎn)借貸平臺(tái)，必須具備以下要素:1。有效的風(fēng)險(xiǎn)管理組織架構(gòu)，從公司治理層面保證風(fēng)險(xiǎn)管理的有效實(shí)施。

隨著科技的發(fā)展和社會(huì)的進(jìn)步，大數(shù)據(jù)、人工智能等新興技術(shù)開(kāi)始進(jìn)入我們的生活。我們已經(jīng)從信息時(shí)代進(jìn)入了大數(shù)據(jù)時(shí)代，大數(shù)據(jù)是一個(gè)非?；馃岬募夹g(shù)。如今，大數(shù)據(jù)已經(jīng)涉及到各行各業(yè)的方方面面。但是目前很多人對(duì)大數(shù)據(jù)不是很清楚。先說(shuō)大數(shù)據(jù)的架構(gòu)知識(shí)。1.大數(shù)據(jù)架構(gòu)的特點(diǎn)一般來(lái)說(shuō)，大數(shù)據(jù)的架構(gòu)比較復(fù)雜。大數(shù)據(jù)的應(yīng)用和發(fā)展過(guò)于偏向底層，學(xué)習(xí)難度大，涉及面廣，制約了大數(shù)據(jù)的普及。

2.大數(shù)據(jù)在工作中的應(yīng)用大數(shù)據(jù)在工作中的應(yīng)用有三種。第一個(gè)跟業(yè)務(wù)有關(guān)，比如用戶畫(huà)像，風(fēng)險(xiǎn)控制。第二個(gè)跟決策有關(guān)，數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域，懂統(tǒng)計(jì)學(xué)和算法，這是數(shù)據(jù)科學(xué)家的范疇。第三個(gè)跟工程有關(guān)，怎么實(shí)現(xiàn)，怎么實(shí)現(xiàn)，解決什么業(yè)務(wù)問(wèn)題，這是數(shù)據(jù)工程師的工作。這說(shuō)明大數(shù)據(jù)是一門(mén)很高深的學(xué)問(wèn)。

與傳統(tǒng)銀行風(fēng)控相比，大數(shù)據(jù)風(fēng)控是否比傳統(tǒng)風(fēng)控有優(yōu)勢(shì)？與傳統(tǒng)風(fēng)控相比，大數(shù)據(jù)風(fēng)控在建模原理和方法論上沒(méi)有本質(zhì)區(qū)別。它只是通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)的紅利，收集更多維度的數(shù)據(jù)變量，通過(guò)分析數(shù)據(jù)的相關(guān)性，強(qiáng)化或取代傳統(tǒng)的強(qiáng)因果關(guān)系。建模原理和方法論沒(méi)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(duì)借款人進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)控制和風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警。

大數(shù)據(jù)風(fēng)控基于大量的線上數(shù)據(jù)資源和強(qiáng)大的數(shù)據(jù)挖掘分析能力。與傳統(tǒng)風(fēng)控相比，具有數(shù)據(jù)覆蓋面更廣、處理速度更快的優(yōu)勢(shì)。大數(shù)據(jù)風(fēng)控能否取代傳統(tǒng)風(fēng)控體系？你可以肯定的回答，永遠(yuǎn)不會(huì)被取代?，F(xiàn)在在審計(jì)中，大數(shù)據(jù)只能算是一個(gè)參照點(diǎn)，或者是傳統(tǒng)風(fēng)控的輔助作用。而且數(shù)據(jù)資源也是在傳統(tǒng)風(fēng)控的審計(jì)業(yè)務(wù)基礎(chǔ)上收集的。單純依靠大數(shù)據(jù)風(fēng)控，忽視傳統(tǒng)風(fēng)控體系，顯然是不靠譜的，也是不可能的。

現(xiàn)在的大數(shù)據(jù)風(fēng)控大多是利用多維度的數(shù)據(jù)來(lái)識(shí)別借款人風(fēng)險(xiǎn)。借款人風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中使用的信用相關(guān)數(shù)據(jù)越多，借款人的信用風(fēng)險(xiǎn)就會(huì)揭示得越充分，信用評(píng)分也就越客觀，越接近借款人的實(shí)際風(fēng)險(xiǎn)。伊諾信用結(jié)合自身大數(shù)據(jù)智能風(fēng)控經(jīng)驗(yàn)，梳理出大數(shù)據(jù)風(fēng)控的五大特征。首先，分析客戶的在線申請(qǐng)行為，識(shí)別欺詐。風(fēng)控可以借助SDK或JS收集申請(qǐng)人在各個(gè)環(huán)節(jié)的行為，計(jì)算客戶閱讀條款、填寫(xiě)信息、申請(qǐng)貸款的時(shí)間。

第二，利用黑名單和灰名單來(lái)識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)黑名單和灰名單是一個(gè)很好的方法，但是征信公司擁有的名單只是整個(gè)市場(chǎng)的一部分，很多互聯(lián)網(wǎng)金融公司不得不接入多個(gè)風(fēng)控公司來(lái)獲取更多的黑名單以提高搜索率。比如支付清算協(xié)會(huì)的風(fēng)險(xiǎn)共擔(dān)系統(tǒng)，中國(guó)電子商務(wù)協(xié)會(huì)的反欺詐系統(tǒng)，都是黑名單數(shù)據(jù)庫(kù)，第三:用消費(fèi)記錄打分。常用的消費(fèi)記錄有銀行卡消費(fèi)、電商購(gòu)物、公共事業(yè)費(fèi)記錄、商品消費(fèi)等。