互联网金融产品如何利用大数据做风控?
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发布时间：2022-04-24 02:47
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时间：2023-10-22 19:27
我们来看一下传统的信贷风控模式，贷前，贷中，贷后三部分中最看重的是贷前，而对贷中贷后并不是非常注重。而这样的思想在互联网金融上是绝对要不得的。互联网金融的客户什么牛鬼蛇神都有，其降低风险的主要手段其实并不是完善而大量的数据收集、统计和分析。而是风险的分摊。这也是金融行业最简单的贷款风险控制手段。如果我做十笔就可能会亏一笔，那我每九笔的利润至少要能摊平这一次的亏损。大数据的使用对于确定盈亏出清利率提供了相对合理的手段。似乎这样就已经可以了？只要事先选择合理的利率和合适客户就解决问题了？可惜事实总比你想的更奇葩。数据是靠谱的，分析却可以不靠谱，人却可以更不靠谱，这点我不多说，大家都明白。互联网的大数据在这一点上是比不上传统的信贷风控手段的。那位和我聊天的老师在这一点上说的很有意思。他说，互联网金融做的客户，多半是银行不想做不愿做的，它们只是捡了别人不要的东西，哪天银行真想要了，买来就是。诚然这里面多少有些一厢情愿，不过前半句倒是事实。从一开始，互联网金融就选择了传统信贷所难以下手的市场。谨记这点便引出了为什么我要在前面说，互联网金融绝对不能放松贷中和贷后的风控。而恰巧，大数据能帮互联网金融做到的最棒的部分，还就是贷中和贷后。关于贷中管理，这位老师讲了一个很有意思的案例。他提到有某家金融机构，使用大数据监控某个区域内企业的流水，如果某段时间流水出现了异常，那么他们就会派人去调查具体发生了什么事。
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时间：2023-10-22 19:27
这种方法在现行的传统风控手段中也是很常规的，但大数据给我们带来的便利除了降低人力成本，更主要的是可以发掘更多的判断依据。尤其在借款人有意隐瞒目前经营状况的时候，一些经营外的数据就有可能产生意义。举个简单的例子，如果借款人有打算跑路了，那除了现金流的变化，也会有些其他的变化，比如购买旅行箱，订机票，国外相关网站的浏览。而在贷后方面，大数据的介入除了给我们提供分析手段，更方便了我们对于客户需求的发掘。或许在以后，银行可以为个体提供更为贴心和前瞻性的服务，而这些也是大数据应用的重点。
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时间：2023-10-22 19:27
我们来看一下传统的信贷风控模式，贷前，贷中，贷后三部分中最看重的是贷前，而对贷中贷后并不是非常注重。而这样的思想在互联网金融上是绝对要不得的。互联网金融的客户什么牛鬼蛇神都有，其降低风险的主要手段其实并不是完善而大量的数据收集、统计和分析。而是风险的分摊。这也是金融行业最简单的贷款风险控制手段。如果我做十笔就可能会亏一笔，那我每九笔的利润至少要能摊平这一次的亏损。大数据的使用对于确定盈亏出清利率提供了相对合理的手段。似乎这样就已经可以了？只要事先选择合理的利率和合适客户就解决问题了？可惜事实总比你想的更奇葩。数据是靠谱的，分析却可以不靠谱，人却可以更不靠谱，这点我不多说，大家都明白。互联网的大数据在这一点上是比不上传统的信贷风控手段的。那位和我聊天的老师在这一点上说的很有意思。他说，互联网金融做的客户，多半是银行不想做不愿做的，它们只是捡了别人不要的东西，哪天银行真想要了，买来就是。诚然这里面多少有些一厢情愿，不过前半句倒是事实。从一开始，互联网金融就选择了传统信贷所难以下手的市场。谨记这点便引出了为什么我要在前面说，互联网金融绝对不能放松贷中和贷后的风控。而恰巧，大数据能帮互联网金融做到的最棒的部分，还就是贷中和贷后。关于贷中管理，这位老师讲了一个很有意思的案例。他提到有某家金融机构，使用大数据监控某个区域内企业的流水，如果某段时间流水出现了异常，那么他们就会派人去调查具体发生了什么事。
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时间：2023-10-22 19:27
这种方法在现行的传统风控手段中也是很常规的，但大数据给我们带来的便利除了降低人力成本，更主要的是可以发掘更多的判断依据。尤其在借款人有意隐瞒目前经营状况的时候，一些经营外的数据就有可能产生意义。举个简单的例子，如果借款人有打算跑路了，那除了现金流的变化，也会有些其他的变化，比如购买旅行箱，订机票，国外相关网站的浏览。而在贷后方面，大数据的介入除了给我们提供分析手段，更方便了我们对于客户需求的发掘。或许在以后，银行可以为个体提供更为贴心和前瞻性的服务，而这些也是大数据应用的重点。
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时间：2023-10-22 19:27
我们来看一下传统的信贷风控模式，贷前，贷中，贷后三部分中最看重的是贷前，而对贷中贷后并不是非常注重。而这样的思想在互联网金融上是绝对要不得的。互联网金融的客户什么牛鬼蛇神都有，其降低风险的主要手段其实并不是完善而大量的数据收集、统计和分析。而是风险的分摊。这也是金融行业最简单的贷款风险控制手段。如果我做十笔就可能会亏一笔，那我每九笔的利润至少要能摊平这一次的亏损。大数据的使用对于确定盈亏出清利率提供了相对合理的手段。似乎这样就已经可以了？只要事先选择合理的利率和合适客户就解决问题了？可惜事实总比你想的更奇葩。数据是靠谱的，分析却可以不靠谱，人却可以更不靠谱，这点我不多说，大家都明白。互联网的大数据在这一点上是比不上传统的信贷风控手段的。那位和我聊天的老师在这一点上说的很有意思。他说，互联网金融做的客户，多半是银行不想做不愿做的，它们只是捡了别人不要的东西，哪天银行真想要了，买来就是。诚然这里面多少有些一厢情愿，不过前半句倒是事实。从一开始，互联网金融就选择了传统信贷所难以下手的市场。谨记这点便引出了为什么我要在前面说，互联网金融绝对不能放松贷中和贷后的风控。而恰巧，大数据能帮互联网金融做到的最棒的部分，还就是贷中和贷后。关于贷中管理，这位老师讲了一个很有意思的案例。他提到有某家金融机构，使用大数据监控某个区域内企业的流水，如果某段时间流水出现了异常，那么他们就会派人去调查具体发生了什么事。
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这种方法在现行的传统风控手段中也是很常规的，但大数据给我们带来的便利除了降低人力成本，更主要的是可以发掘更多的判断依据。尤其在借款人有意隐瞒目前经营状况的时候，一些经营外的数据就有可能产生意义。举个简单的例子，如果借款人有打算跑路了，那除了现金流的变化，也会有些其他的变化，比如购买旅行箱，订机票，国外相关网站的浏览。而在贷后方面，大数据的介入除了给我们提供分析手段，更方便了我们对于客户需求的发掘。或许在以后，银行可以为个体提供更为贴心和前瞻性的服务，而这些也是大数据应用的重点。
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时间：2023-10-22 19:27
我们来看一下传统的信贷风控模式，贷前，贷中，贷后三部分中最看重的是贷前，而对贷中贷后并不是非常注重。而这样的思想在互联网金融上是绝对要不得的。互联网金融的客户什么牛鬼蛇神都有，其降低风险的主要手段其实并不是完善而大量的数据收集、统计和分析。而是风险的分摊。这也是金融行业最简单的贷款风险控制手段。如果我做十笔就可能会亏一笔，那我每九笔的利润至少要能摊平这一次的亏损。大数据的使用对于确定盈亏出清利率提供了相对合理的手段。似乎这样就已经可以了？只要事先选择合理的利率和合适客户就解决问题了？可惜事实总比你想的更奇葩。数据是靠谱的，分析却可以不靠谱，人却可以更不靠谱，这点我不多说，大家都明白。互联网的大数据在这一点上是比不上传统的信贷风控手段的。那位和我聊天的老师在这一点上说的很有意思。他说，互联网金融做的客户，多半是银行不想做不愿做的，它们只是捡了别人不要的东西，哪天银行真想要了，买来就是。诚然这里面多少有些一厢情愿，不过前半句倒是事实。从一开始，互联网金融就选择了传统信贷所难以下手的市场。谨记这点便引出了为什么我要在前面说，互联网金融绝对不能放松贷中和贷后的风控。而恰巧，大数据能帮互联网金融做到的最棒的部分，还就是贷中和贷后。关于贷中管理，这位老师讲了一个很有意思的案例。他提到有某家金融机构，使用大数据监控某个区域内企业的流水，如果某段时间流水出现了异常，那么他们就会派人去调查具体发生了什么事。
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这种方法在现行的传统风控手段中也是很常规的，但大数据给我们带来的便利除了降低人力成本，更主要的是可以发掘更多的判断依据。尤其在借款人有意隐瞒目前经营状况的时候，一些经营外的数据就有可能产生意义。举个简单的例子，如果借款人有打算跑路了，那除了现金流的变化，也会有些其他的变化，比如购买旅行箱，订机票，国外相关网站的浏览。而在贷后方面，大数据的介入除了给我们提供分析手段，更方便了我们对于客户需求的发掘。或许在以后，银行可以为个体提供更为贴心和前瞻性的服务，而这些也是大数据应用的重点。
