Revelando la construcción de modelos de control de riesgos de big data a tu alrededor
En los últimos años, después de que el banco central y los gobiernos locales emitieran y solicitaran múltiples opiniones orientativas, las otrora populares finanzas de Internet han pasado a la vanguardia de la atención pública. opinión El desarrollo de plataformas financieras en Internet La cuestión del pago de terceros y la custodia de fondos se ha convertido en un tema candente desde hace algún tiempo. De hecho, ya sea custodia de terceros o custodia bancaria, la transformación de estos métodos no es más que agregar una capa de respaldo crediticio a la plataforma financiera de Internet y enriquecer las manifestaciones externas de todo el sistema de control de riesgos. Sobre esta base, determina la base real para el funcionamiento estable de las finanzas de Internet. De hecho, es la construcción de un sistema de control de riesgos de big data.
La inevitabilidad del control de riesgos del big data
En la sociedad actual, los datos son un activo. Si podemos obtener datos, procesarlos, analizarlos y aplicarlos de manera amplia y profunda, entonces podremos destacarnos en la feroz competencia del mercado. Por un lado, el rápido desarrollo de Internet ha facilitado nuestras vidas y nos ha guiado a tomar cualquier acción con la ayuda de Internet. Por otro lado, también acumula datos masivos para las empresas. Mientras las instituciones realicen análisis apropiados de los datos y los apliquen en campos apropiados, pueden estimular un enorme valor empresarial, y las finanzas por Internet son una de ellas. Además, a juzgar por muchos años de construcción de sistemas de informes crediticios, el modelo tradicional de control de riesgos tiene una velocidad de desarrollo lenta, baja eficiencia de revisión, cobertura temporal y espacial limitada, y muchas personas hacen suposiciones subjetivas. Aprovechar las oportunidades de big data no solo puede mejorar en gran medida la eficiencia, sino también hacer que los resultados de las revisiones sean más precisos. Por lo tanto, ¡la llegada de la era del control de riesgos de big data es inevitable!
La aplicación exitosa del control de riesgos de big data
Las finanzas de Internet de China son sólo de nombre. Debido a la influencia de conceptos a largo plazo y la falta de talentos técnicos en big data, la auditoría de control de riesgos todavía depende de métodos tradicionales fuera de línea. Sin embargo, algunas instituciones han comenzado a implementar control de riesgos de big data. Recientemente, una plataforma financiera de Internet llamada Didi Kuaidi ha atraído la atención del público. Como plataforma operada recientemente, ha atraído la atención de todos los ámbitos de la vida y fue muy apreciada por los inversores tan pronto como se lanzó. La razón es que, por un lado, se basa en su completo sistema de control de riesgos de big data y, por otro lado, se basa en su marco de producto único.
En términos de construcción del modelo de control de riesgos de big data:
Primero, cree su propio sistema de control de riesgos Eagle Eye. Todo el modelo se basa en una investigación en profundidad sobre el estado crediticio real de China y un análisis de datos creíbles multidimensionales, combinados con los muchos años de experiencia en revisión crediticia in situ del equipo, y se basa en el modelo de calificación FICO y el crédito. cuadros de mando de tarjetas.
En segundo lugar, recopilar datos de múltiples canales y extraer información del usuario. A través de la autorización del usuario, el acceso cooperativo, la captura de datos públicos en línea y otros medios, podemos captar los datos multidimensionales de los prestatarios, como Taobao, JD.COM, pago del consumo de tarjetas de crédito, inversión en préstamos multiplataforma, pago de servicios públicos y seguridad social. , crédito académico, calificaciones profesionales, correspondencia, direcciones, etc., y acceder a muchos sistemas de datos oficiales, como el sistema de información crediticia del Banco Popular de China y el sistema de tarjeta de identidad de residente.
El último paso es el análisis de datos y los cálculos de evaluación. A través de los parámetros y dimensiones establecidos, se examinan y comparan inteligentemente cerca de 2000 variables en 34 categorías durante el proceso de contacto en línea del prestatario, y se analizan sus comportamientos y relaciones en sitios web de compras, sitios web de redes sociales y sitios web de la vida diaria para calcular la calificación crediticia del prestatario. , dando así un límite de crédito.
En términos de productos:
Primero, los productos son únicos, con plazos cortos y altas tasas de interés. Hay tres productos principales: nuevas ofertas, ofertas a corto plazo y ofertas de alto rendimiento. El nuevo período de oferta es de unos 15 días y la tasa de interés es superior al 8%, lo que es completamente mejor que la de los productos para bebés. El plazo de licitación a corto plazo es de un mes y la tasa de interés es aproximadamente del 14%. El período de oferta de alto rendimiento es de aproximadamente 3 meses, la tasa de interés es de aproximadamente el 18,4%, el monto del préstamo es generalmente de aproximadamente 1.000 yuanes y el prestatario tiene una gran capacidad de pago. Además, se espera que Didi lance productos bajo demanda modelo T+N a mediados de agosto, que estarán disponibles en cualquier momento.
El segundo es el alto rendimiento en seguridad. No solo cuenta con un completo sistema de control de riesgos de big data, sino que también cuenta con reservas de riesgo, lo que permite a los inversores invertir con tranquilidad.
Además, Didi también hizo grandes esfuerzos para repartir dinero y atraer clientes en los primeros días de su lanzamiento. Los principiantes que se registren recibirán un sobre rojo de inversión de 20 yuanes, y los inversores primerizos recibirán un sobre rojo en efectivo de 30 yuanes. Los objetivos a corto plazo más recompensas de sobre rojo, a partir de 100 yuanes, un umbral bajo y una operación sencilla, ayudaron a la plataforma a atraer a casi 10.000 fanáticos en una semana, y el volumen total de transacciones también mostró una tendencia de rápido crecimiento.
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