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php大数据风控处理 大数据风控系统架构

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怎么做大数据风控方案总的分为征信大数据挖掘和风控运营两部分：
征信大数据挖掘：
互联网海量大数据中与风控相关的数据
电商类网站大数据：阿里、京东、苏宁等php大数据风控处理；
信用卡类网站大数据：php大数据风控处理我爱卡、银率卡等；
社交类网站大数据：新浪微博、腾讯微信等；
小贷类网站大数据：人人贷、信用宝等；
支付类网站大数据：易宝、财付通等；
生活服务类网站大数据：平安一账通等...
在进行数据处理之前php大数据风控处理，对业务的理解、对数据的理解非常重要php大数据风控处理，这决定php大数据风控处理了要选取哪些数据原料进行数据挖掘，在进入“数据工厂”之前的工作量通常要占到整个过程的60%以上 。
在数据原料方面，越来越多的互联网在线动态大数据被添加进来 。例如一个虚假的借款申请人信息就可以通过分析网络行为痕迹被识别出来，一个真实的互联网用户总会在网络上留下蛛丝马迹 。对征信有用的数据的时效性也非常关键，通常被征信行业公认的有效的动态数据通常是从现在开始倒推24个月的数据 。
通过获得多渠道的大数据原料，利用数学运算和统计学的模型进行分析 ， 从而评估出借款者的信用风险，国内典型的企业是神州融大数据风控平台 。用大数据分析进行风险控制是益博睿的核心技术 。他们的原始数据来源非常广泛 。
他们的数据工厂的核心技术和机密是他们开发的多个个基于学习机器的分析模型，对每位信贷申请人的超过3000+维度原始信息数据进行分析，并得出可对其行为做出测量的指标，而这一过程在5秒钟内就能全部完成 。
风控运营：
贷前营销：1、已有客户开发、新客户开发；2、预审批、申请评分 3、预审批，客户准入、预授信额度估算 。
贷中审批：1、欺诈甄别、反欺诈监测； 2、申请再评分； 3、授信审批；4、贷款定价 。
贷后管理：1、行为评分模型； 2、额度管理； 3、风险预警、预催收；4、催收评分、催收策略 。
目前贷款审批线上速度实现了突破 ， 贷款获批率也得到了显著提升，同一类用户，用抵押物、收入流水证明等粗放式的传统风控方式，贷款获批率在15%左右，而使用大数据模型结合人工后获批率可以达到30%以上 。至于贷款的逾期率，以12个月违约风险举例 ， 通过神州融线上信贷审批模型筛选的用户，逾期率比没有经过筛选的低一半 。
神州融是第一家在大数据风控系统上发力的互联网金融企业，同时蚂蚁金服旗下的芝麻信用、一些P2P网贷平台都在陆续开始研发大数据信用评估模型 。
怎么做大数据风控方案？创建方案：
1、评分建模：风控部分；
2、IT系统：业务系统、审批系统、征信系统、催收系统、账务系统；
3、决策配置工具：即信贷决策引擎；
4、征信大数据的整合模块 。
大数据风控系统的优势是大数据驱动，兼容手动、自动审批、决策、后台管理 。
大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产 。
在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理 。
大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性） 。

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