大数据在银行风险控制中的应用研究作者：郭旭来源：《现代营销·理论》2018年第10期 摘 要：目前，银行信贷及消费金融业务还主要使用以央行征信数据为主的金融数据建模，以对用户进行信用评级和授信。但在传统的风控体系下，审批过程耗时较长，各机构金融产品同质化严重，难以满足用户的多场景需求。在大数据背景下，可以在银行风控系统中增加互联网行为动态特征等数据，将会对用户贷款、消费、社交、娱乐等多维度变量进行补足，形成完整的用户画像，通过整合海量数据，完善银行的风险控制体系。本文将对大数据在银行风险控制中的应用进行研究。
关键词：大数据bcb 国际标准视力表风控体系 互联网+
我送你的花你能接受吗 一、绪论
随着互联网技术的发展，大数据技术得到了广泛的应用，并且在金融风控领域得到了较好的应用。传统银行等金融机构在对客户进行风险评估的时候，过去较为依赖行内的现有数 据，但是这些数据难以满足日益复杂的风险评估需要，而且由于银行数据较为滞后，更新缓慢，因此用来进行风险预判显得较为薄弱。
而大数据技术收集了客户生活、行为、消费等更为全面的数据，同时数据采集更为及时，同时利用数据挖掘，机器学习等模型能够更加深刻的挖掘客户的特征，对客户的风险事件提前预测。大数据风控逐渐成为各个银行等金融机构广泛关注的研究重点。
二、大数据风控数据源
大数据风控体系是基于原银行风控体系的扩展，从数据源上扩展了银行的数据范围，如表1 所示。
表1 大数据风控体系数据范围说明
从表1可以看到，大数据风控体系，收集了运营商、第三方互联网电商及金融数据、公共事业、互联网舆情以及各种能够获取的数据，能够覆盖客户生活的方方面面，可以深入的刻画客户的特征，判断客户的风险。容县公社论坛
三、大数据风控业务场景
（1）反欺诈平台大家投
反欺诈平台可以整合共享各业务条线多年积累海量反欺诈信息资产，并应用大数据、云计算和人工智能技术，将反欺诈从信用卡、借记卡、网上银行等应用基础上，进一步扩展到个人业务全部领域，实现对反欺诈的事前、事中、事后全流程的监控。
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