網(wǎng)上有很多關(guān)于pos機(jī)風(fēng)控金,個(gè)人金融借貸場(chǎng)景下的大數(shù)據(jù)風(fēng)控行業(yè)分析及應(yīng)用分析的知識(shí)，也有很多人為大家解答關(guān)于pos機(jī)風(fēng)控金的問題，今天pos機(jī)之家(www.rcqwhg.com)為大家整理了關(guān)于這方面的知識(shí)，讓我們一起來看下吧!
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pos機(jī)風(fēng)控金
大數(shù)據(jù)風(fēng)控是現(xiàn)在金融科技公司白熱化競(jìng)爭(zhēng)的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，那大數(shù)據(jù)風(fēng)控到底是什么、這個(gè)行業(yè)前景如何，有哪些機(jī)構(gòu)在布局競(jìng)爭(zhēng)、有哪些產(chǎn)品形態(tài)？本文將一一為你揭秘。
PS:下文的大數(shù)據(jù)風(fēng)控介紹為獵人6月30日線下活動(dòng)分析文字補(bǔ)充版，內(nèi)容主要圍繞個(gè)人借貸場(chǎng)景來開展。
大數(shù)據(jù)風(fēng)控按照通俗的概念解析：通過運(yùn)用大數(shù)據(jù)構(gòu)建模型的方法對(duì)借款人進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)控制和風(fēng)險(xiǎn)提示。
這句話涵蓋大數(shù)據(jù)風(fēng)控必要的4個(gè)要素：
原材料：大數(shù)據(jù)。
實(shí)現(xiàn)方式：技術(shù)模型。
目標(biāo)人群：場(chǎng)景中的群體。由于本文主要指?jìng)€(gè)人借貸場(chǎng)景，則目標(biāo)人群是借款人。還有其他場(chǎng)景，例如信用卡場(chǎng)景對(duì)于信用卡申請(qǐng)人、購物場(chǎng)景針對(duì)分期用戶、租房場(chǎng)景針對(duì)租金分期用戶、投保場(chǎng)景針對(duì)投保人、投資理財(cái)針對(duì)投資人等。
目的：風(fēng)險(xiǎn)控制和風(fēng)險(xiǎn)提示。一般機(jī)構(gòu)主要有2個(gè)目的，目的1：針對(duì)降低損失，需要對(duì)好壞用戶進(jìn)行識(shí)別，目的2：針對(duì)獲取最大化利潤(rùn)，需要對(duì)用戶資質(zhì)分層。
潛在的特點(diǎn)是可以大批量實(shí)時(shí)實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)控制和風(fēng)險(xiǎn)提示。
傳統(tǒng)風(fēng)控與大數(shù)據(jù)風(fēng)控的區(qū)別
大數(shù)據(jù)風(fēng)控的叫法其實(shí)就是為了與傳統(tǒng)風(fēng)控做區(qū)分。傳統(tǒng)風(fēng)控在2016年之前相對(duì)比較普遍，其特點(diǎn)是線下風(fēng)控場(chǎng)景為主，需要用戶填寫一大堆個(gè)人信息及提供工作證明、流水證明、住址證明等，審核時(shí)間一般為1-3天，銀行體系會(huì)更長(zhǎng)3-7天左右。
正常情況，一份用戶資料表需要填寫包括以下這些信息：姓名、性別、年齡、身份證號(hào)、家庭地址、學(xué)歷、家庭人數(shù)、婚姻狀態(tài)、單位名稱、單位電話、工作職務(wù)、單位性質(zhì)、收入來源、收入水平、配偶詳情、經(jīng)營(yíng)企業(yè)詳情、其他資質(zhì)等信息。除了這些信息，還需要提供紙質(zhì)的身份證復(fù)印件、工作收入證明（蓋章）、半年銀行流水、水電費(fèi)或房屋租賃合同等。另外，銀行等持牌機(jī)構(gòu)還會(huì)查詢用戶在央行的征信報(bào)告，用于輔助風(fēng)控。
這些數(shù)據(jù)潛在的意義可以這樣解讀：除了年齡代表準(zhǔn)入門檻，一般的借貸產(chǎn)品要求借款人需要有22歲以上才可以申請(qǐng)，現(xiàn)金貸產(chǎn)品會(huì)把年齡門檻放到18-20歲及以上。部分產(chǎn)品要求學(xué)歷是高中及以上，或者要求非在校生。其他的分組后分別代表借款用戶的還款能力，負(fù)債情況及信用情況（這里不細(xì)分還款意愿）。
直接體現(xiàn)或者間接體現(xiàn)還款能力的：
1. 家庭人數(shù)。家里人多，你還不起，催收后有人可以幫你還；
2. 婚姻狀態(tài)，大部分家庭，結(jié)婚的比未婚的家庭收入或經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定更好；
3. 單位名稱、單位電話、工作職務(wù)、單位性質(zhì)、收入來源、收入水平，直接體現(xiàn)收入水平及收入穩(wěn)定性情況；
4. 經(jīng)營(yíng)企業(yè)詳情、其他資質(zhì)等信息。
體現(xiàn)負(fù)債情況和信用情況的：央行征信報(bào)告
拿到這些信息及材料后，由風(fēng)控專員憑借經(jīng)驗(yàn)及按照標(biāo)準(zhǔn)化流程審核材料真實(shí)性，例如工作收入證明通過撥打公司電話核查有無本人及職位情況、其他資質(zhì)材料看印章判斷真實(shí)性，流水會(huì)打銀行電話抽查真實(shí)性等。
傳統(tǒng)風(fēng)控的模式及節(jié)奏是不符合互聯(lián)網(wǎng)金融高速發(fā)展的節(jié)奏的，互聯(lián)網(wǎng)金融時(shí)代都是按秒級(jí)幾百上千用戶群同時(shí)發(fā)起貸款申請(qǐng)，如果按照人工審核，從進(jìn)件到批核整個(gè)流程可能要1個(gè)月時(shí)間都沒法完成。
傳統(tǒng)風(fēng)控向大數(shù)據(jù)風(fēng)控的升級(jí)，即是行業(yè)發(fā)展的需要，也受益于各類用戶數(shù)據(jù)被標(biāo)準(zhǔn)化對(duì)外，也就是API的形式對(duì)外輸出，金融機(jī)構(gòu)可以直接接入各種必須的數(shù)據(jù)接口，用于獲取用戶的數(shù)據(jù)。
整個(gè)流程從用戶填寫將近所有的信息，變成只要提供姓名、身份證、銀行卡號(hào)、手機(jī)號(hào)這個(gè)4個(gè)要素就可以獲得全部或大部分風(fēng)控必需的用戶信息。
大數(shù)據(jù)風(fēng)控的快捷得益于各種標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)接口，但由于代表用戶的各種數(shù)據(jù)是分別存在與不同的機(jī)構(gòu)中，這些數(shù)據(jù)原則上需要用戶授權(quán)才能對(duì)外，而且數(shù)據(jù)輸出需要進(jìn)行合規(guī)脫敏的處理。所以大數(shù)據(jù)風(fēng)控需要獲取到與傳統(tǒng)風(fēng)控要求用戶填寫的所有信息或者直接或間接證明用戶還款能力、還款意愿、負(fù)債情況及信用情況必須的數(shù)據(jù)，每個(gè)類型需要接入幾個(gè)數(shù)據(jù)來源，缺失的類型還需要找到能夠替代的數(shù)據(jù)接口。大數(shù)據(jù)風(fēng)控需要的數(shù)據(jù)類型，在后面章節(jié)再詳解。
哪些行業(yè)及場(chǎng)景需要大數(shù)據(jù)風(fēng)控
除了借貸場(chǎng)景，還有哪些場(chǎng)景需要用到大數(shù)據(jù)風(fēng)控？
這里，獵人簡(jiǎn)單舉幾個(gè)例子：
金融行業(yè)最常見就是投融資板塊，投資板塊，需要對(duì)非法集資、洗錢、資金盜刷等風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行防控；借貸板塊，需要進(jìn)行貸前進(jìn)行反欺詐及用戶風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別、授信風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、貸中風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估及貸后風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警。
電商行業(yè)需要在用戶注冊(cè)環(huán)節(jié)進(jìn)行防薅羊毛、對(duì)已注冊(cè)充值用戶需要防止其資金被盜刷、賬戶被盜及發(fā)生交易后對(duì)經(jīng)常拒付的情況需要識(shí)別。
保險(xiǎn)行業(yè)特別是壽險(xiǎn)產(chǎn)品，需要對(duì)投保人身份進(jìn)行核實(shí)，防止有不良行為投保用戶過審發(fā)生騙保。
除了這些常見的行業(yè)場(chǎng)景，其實(shí)各行各業(yè)只要涉及到個(gè)人信息及資金交易的，都會(huì)用到大數(shù)據(jù)風(fēng)控，唯一的區(qū)別就是針對(duì)不同場(chǎng)景的需要的數(shù)據(jù)及策略是不一樣的。
大數(shù)據(jù)風(fēng)控行業(yè)有哪些機(jī)構(gòu)參與
傳統(tǒng)風(fēng)控基本都是由金融機(jī)構(gòu)內(nèi)部的風(fēng)險(xiǎn)部門及門店經(jīng)理組成，大數(shù)據(jù)風(fēng)控更多是由第三方機(jī)構(gòu)提供。
大數(shù)據(jù)風(fēng)控行業(yè)主要有以下7大類型機(jī)構(gòu)參與：
監(jiān)管部門旗下或牽頭的機(jī)構(gòu)：百行征信、互金協(xié)會(huì)及小貸協(xié)會(huì)等；
非銀放貸機(jī)構(gòu)旗下金融科技公司：持牌小貸公司、P2P機(jī)構(gòu)等，例如玖富及宜信；
電商旗下金融科技公司：京東金融、螞蟻金服等；
互聯(lián)網(wǎng)巨頭旗下金融科技公司：度小滿金融、騰訊云等；
銀行系金融科技公司：銀聯(lián)智策、建行金科等；
企業(yè)服務(wù)類：系統(tǒng)服務(wù)商、技術(shù)提供商、數(shù)據(jù)中介商等，例如同盾及百融；
支付機(jī)構(gòu)旗下金融科技公司：天翼征信：新顏征信等。
這些機(jī)構(gòu)擁有場(chǎng)景、資金、放貸業(yè)務(wù)三者全部或者其中一塊要素，這些要素決定了其在大數(shù)據(jù)風(fēng)控的競(jìng)爭(zhēng)壁壘。
場(chǎng)景代表有源源不斷的數(shù)據(jù)，及精準(zhǔn)的客群畫像，可以無成本或低成本用于風(fēng)控業(yè)務(wù)；
資金代表了可以隨意切進(jìn)任一借貸場(chǎng)景，獲取數(shù)據(jù)及影響產(chǎn)品形態(tài)；
放貸業(yè)務(wù)表示在特定場(chǎng)景有一定的用戶借貸表現(xiàn)的數(shù)據(jù)及基礎(chǔ)的風(fēng)控能力，部分機(jī)構(gòu)的成熟風(fēng)控能力還可以直接對(duì)外輸出變現(xiàn)，切入到體系外的場(chǎng)景獲取更多的數(shù)據(jù)。
因此，數(shù)據(jù)量級(jí)、數(shù)據(jù)成本、風(fēng)控經(jīng)驗(yàn)、資金風(fēng)險(xiǎn)承受能力綜合決定了一家機(jī)構(gòu)在大數(shù)據(jù)風(fēng)控是否有足夠的競(jìng)爭(zhēng)力。
大數(shù)據(jù)風(fēng)控機(jī)構(gòu)存在的意義
個(gè)人借貸金融板塊的大數(shù)據(jù)風(fēng)控行業(yè)的前景，主要可以看2方面，一個(gè)是不含房貸的國(guó)內(nèi)消費(fèi)金融市場(chǎng)規(guī)模及滲透情況，只要消費(fèi)金融市場(chǎng)的存量客戶，有復(fù)貸需求，且增量客群還有轉(zhuǎn)化空間，代表著借貸業(yè)務(wù)是持續(xù)發(fā)生的，則這里對(duì)風(fēng)控的需求是持續(xù)不斷的。
我國(guó)個(gè)人消費(fèi)金融的市場(chǎng)規(guī)模從2013年的12億到2018年的將近38億，翻了3倍有多，而不含房貸的規(guī)模到2018年則到了8億，滲透率為22.36%，如果到2020年滲透率可以提升2.5%，則市場(chǎng)規(guī)模有個(gè)3.5萬億的提升。這個(gè)空間足夠眾多公司的在此競(jìng)爭(zhēng)。
大數(shù)據(jù)風(fēng)控機(jī)構(gòu)其中的一個(gè)收入來源就是數(shù)據(jù)接口的調(diào)用次數(shù)計(jì)費(fèi)，這個(gè)調(diào)用次數(shù)息息相關(guān)的是借貸用戶數(shù)量。而央行內(nèi)收錄的大部分信貸記錄用戶都是屬于銀行等相對(duì)高質(zhì)量用戶群體，這些群體都有可能下沉到非銀系的互聯(lián)網(wǎng)金融中發(fā)生貸款行為，同時(shí)不在央行體系的信貸用戶，都是互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)金融機(jī)構(gòu)的潛在客戶。通過央行查詢量，可以側(cè)面知道在銀行體系信貸需求的用戶數(shù)量，這部分用戶80%以上是無法獲取銀行體系的貸款的，因此理論上是可以成為消費(fèi)金融機(jī)構(gòu)的潛在客群。2015年的6.3億次查詢到2018的17.6億次查詢，說明需要信貸的用戶非常多，但這么大的查詢量，有信貸記錄人數(shù)才增加了1億，說明大部分用戶都無法獲得貸款或者非常需要貸款，會(huì)同時(shí)在多個(gè)機(jī)構(gòu)申請(qǐng)貸款，才會(huì)每人產(chǎn)生近10次的查詢次數(shù)。
處于消費(fèi)金融產(chǎn)業(yè)鏈?zhǔn)裁次恢?/strong>
已知大數(shù)據(jù)風(fēng)控機(jī)構(gòu)在消費(fèi)金融場(chǎng)景中是非常有前景的，我們了解下其在消費(fèi)金融產(chǎn)業(yè)鏈中的角色及功能，消費(fèi)金融產(chǎn)業(yè)鏈的角色包括：
監(jiān)管機(jī)構(gòu)：銀保監(jiān)會(huì)、中國(guó)人民銀行等；
消費(fèi)金融服務(wù)提供商：商業(yè)銀行、電商平臺(tái)、持牌公司、分期平臺(tái)、非持牌機(jī)構(gòu)；
資金提供方：自有資金、信托、ABS、銀行借貸、同業(yè)拆及P2P；
第三方支付機(jī)構(gòu)：負(fù)責(zé)提供支付通道，給予消金機(jī)構(gòu)放款或者代扣還款；
催收或不良資產(chǎn)機(jī)構(gòu)：負(fù)責(zé)貸后逾期不還及失聯(lián)客戶；
消費(fèi)者：不同場(chǎng)景的消費(fèi)需要的資金需求是不一樣的；
風(fēng)控及征信機(jī)構(gòu)：負(fù)責(zé)提供大數(shù)據(jù)風(fēng)控服務(wù)，包括數(shù)據(jù)、技術(shù)服務(wù)、模型策略等。
除了消費(fèi)者外，產(chǎn)業(yè)鏈中的各個(gè)角色都有附加風(fēng)控及征信機(jī)構(gòu)角色的可能，對(duì)外輸出大數(shù)據(jù)風(fēng)控能力。
個(gè)貸風(fēng)控場(chǎng)景及解決方案
獵人將消費(fèi)金融大數(shù)據(jù)風(fēng)控場(chǎng)景分為5個(gè)環(huán)節(jié)6個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景，
5個(gè)環(huán)節(jié)包括反欺詐、身份核驗(yàn)、貸前審核、貸中監(jiān)控及貸后催收；
6個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景分別對(duì)應(yīng)不同的環(huán)節(jié)：
反欺詐環(huán)節(jié)：對(duì)申請(qǐng)借貸的用戶群體進(jìn)行反欺詐識(shí)別，識(shí)別能力主要依賴于風(fēng)險(xiǎn)名單，高危名單（在逃、黃賭毒、涉案）、法院失信被執(zhí)行人等名單，另外還有虛擬手機(jī)號(hào)、風(fēng)險(xiǎn)IP、風(fēng)險(xiǎn)地區(qū)等名單，通過名單進(jìn)行反欺詐識(shí)別。
再深入點(diǎn)，可以在用戶使用的設(shè)備端進(jìn)行反欺詐識(shí)別，查看是否是風(fēng)險(xiǎn)設(shè)備；還可以通過群體關(guān)聯(lián)，找出是否團(tuán)伙欺詐行為，例如申請(qǐng)集中在一個(gè)IP地址，一個(gè)戶籍地，通訊錄都有同一個(gè)人聯(lián)系方式等。
身份核驗(yàn)環(huán)節(jié)：進(jìn)行借貸同行業(yè)身份核驗(yàn)。在反欺詐識(shí)別過程中，無風(fēng)險(xiǎn)用戶來到身份核驗(yàn)環(huán)節(jié)，這里可以通過身份證2要素接口，核驗(yàn)用戶的姓名身份證號(hào)是否正真實(shí)；通過活體識(shí)別判斷是否用戶本人在操作；通過運(yùn)營(yíng)商核驗(yàn)接口，核驗(yàn)用戶的姓名身份證手機(jī)號(hào)是否一致，手機(jī)號(hào)是否本人實(shí)名使用；通過銀行卡核驗(yàn)，核驗(yàn)用戶的提供的銀行卡是否本人，防止貸款成功后，貸款資金到他人賬戶被冒用。
貸前審核環(huán)節(jié)：
授權(quán)信息獲取，針對(duì)身份核驗(yàn)通過的用戶，進(jìn)行有感知或無感知的必要信息獲取，為后續(xù)模型評(píng)分準(zhǔn)備好數(shù)據(jù)。無感知獲取的包括多頭借貸數(shù)據(jù)、消費(fèi)金融畫像數(shù)據(jù)、手機(jī)號(hào)狀態(tài)和時(shí)長(zhǎng)數(shù)據(jù)等；有感知（需要用戶提供相關(guān)賬戶密碼）獲取的數(shù)據(jù)有：運(yùn)營(yíng)商報(bào)告、社保公積金、職業(yè)信息、學(xué)歷信息、央行征信等。
借貸用戶的分層及授信，針對(duì)以獲取的用戶相關(guān)數(shù)據(jù)，根據(jù)不同的算法模型輸出針對(duì)用戶申請(qǐng)環(huán)節(jié)的評(píng)分卡、借貸過程的行為評(píng)分卡、授信額度模型、資質(zhì)分層等模型。不同機(jī)構(gòu)對(duì)于不同環(huán)節(jié)的模型評(píng)分叫法不一樣，目的都是圍繞風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別及用戶資質(zhì)評(píng)估。
貸中監(jiān)控：之前環(huán)節(jié)獲取的數(shù)據(jù)大部分還可以用于貸后監(jiān)控，監(jiān)控各項(xiàng)正常指標(biāo)是否往不良轉(zhuǎn)變，例如本來無多頭借貸情況的，申請(qǐng)成功貸款后發(fā)現(xiàn)該用戶在別的地方有多筆借貸情況，這時(shí)可以將該用戶列為重點(diǎn)關(guān)注對(duì)象，防止逾期。
貸后催收：此時(shí)需要催收的主要針對(duì)失聯(lián)部分客戶，這部分客戶在貸款時(shí)填寫的號(hào)碼已經(jīng)不可用，需要通過大數(shù)據(jù)風(fēng)控公司通過某些手段獲得該客戶實(shí)名或非實(shí)名在用的其他號(hào)碼，提高催收人員的觸達(dá)幾率。
大數(shù)據(jù)風(fēng)控常用的數(shù)據(jù)類型
大數(shù)據(jù)風(fēng)控離不開數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)獵人將主要的7大類型，這7大類型的存在主要有2大原因：
一是這些數(shù)據(jù)維度基本可以直接或間接體現(xiàn)用戶的還款能力、負(fù)債情況、信用情況及其他潛在風(fēng)險(xiǎn)，大部分?jǐn)?shù)據(jù)維度都已在金融信貸風(fēng)控環(huán)節(jié)得到有效的驗(yàn)證，除了個(gè)別場(chǎng)景對(duì)于少部分類型數(shù)據(jù)不太合適外。
二是這些數(shù)據(jù)都經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化的處理，且在其體系內(nèi)與合作的借貸機(jī)構(gòu)客群最低的交叉比例超過40%以上，也就是借貸機(jī)構(gòu)的100個(gè)用戶中可以在這個(gè)數(shù)據(jù)接口中查到其中40人及以上的數(shù)據(jù)。
還有一些原因是這些數(shù)據(jù)來源的更新頻率足夠滿足風(fēng)控公司的要求，特別是高風(fēng)險(xiǎn)名單這些要求是實(shí)時(shí)的，而身份證要素這些則無需更新實(shí)時(shí)問題也不大。
數(shù)據(jù)類型主要有：
身份信息：身份證、銀行卡、手機(jī)卡、學(xué)歷、職業(yè)、社保、公積金；
借貸信息：注冊(cè)信息、申請(qǐng)信息、共債信息、逾期信息；
消費(fèi)信息：POS消費(fèi)、保險(xiǎn)消費(fèi)、淘寶消費(fèi)、京東消費(fèi)；
興趣信息：APP偏好、瀏覽偏好、消費(fèi)類型偏好；
出行信息：常出沒區(qū)域、航旅出行、鐵路出行；
公檢法畫像：失信被執(zhí)行、涉訴、在逃、黃賭毒；
其他風(fēng)險(xiǎn)畫像：航空鐵路黑名單、支付欺詐、惡意騙貸。
大數(shù)據(jù)風(fēng)控的數(shù)據(jù)源頭
大數(shù)據(jù)風(fēng)控需要的數(shù)據(jù)類型這么多，那來源是哪里，或者說這些數(shù)據(jù)掌握在哪些機(jī)構(gòu)中？
身份證數(shù)據(jù)源頭：公安一所、公安三所、身份證信息查詢中心；
銀行卡數(shù)據(jù)源頭：各類銀行、各地銀聯(lián)；
手機(jī)號(hào)數(shù)據(jù)源頭：移動(dòng)、聯(lián)通、電信；
學(xué)歷數(shù)據(jù)源頭：學(xué)信網(wǎng)；
社保公積金數(shù)據(jù)源頭：社保局、公積金管理中心；
借貸數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)源頭：央行征信中心、有信貸業(yè)務(wù)的銀行、消費(fèi)金融機(jī)構(gòu)、小貸公司、P2P及有放貸業(yè)務(wù)的金融機(jī)構(gòu)（保理機(jī)構(gòu)）；
出行數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)源頭：中航信、鐵路總局、出行APP、運(yùn)營(yíng)商、有定位的APP；
消費(fèi)數(shù)據(jù)：銀行、電商平臺(tái)、第三方支付、場(chǎng)景平臺(tái)；
興趣愛好數(shù)據(jù)源頭：運(yùn)營(yíng)商、各類PC平臺(tái)網(wǎng)站、各類APP、搜索引擎、手機(jī)系統(tǒng)商。
其實(shí)以上源頭直接從事數(shù)據(jù)輸出業(yè)務(wù)的只是一小部分，原因是大部分源頭公司對(duì)數(shù)據(jù)合規(guī)輸出及場(chǎng)景管理無專門部分負(fù)責(zé)，而且數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)盈利不是其主要的業(yè)務(wù)。因此活躍在大數(shù)據(jù)風(fēng)控行業(yè)，提供數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的是一些通過相關(guān)關(guān)系獲得代理權(quán)的數(shù)據(jù)代理商，及為這些源頭公司提供系統(tǒng)服務(wù)的系統(tǒng)商。
大數(shù)據(jù)風(fēng)控的實(shí)現(xiàn)方式是傳統(tǒng)風(fēng)控的專家經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ图艾F(xiàn)今依賴算法模型兩種方式結(jié)合較多。原因是算法模型在大多數(shù)常規(guī)情況是可以準(zhǔn)確識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)情況，但少部分特殊情況需要人工參與干涉修正及調(diào)優(yōu)的。
專家經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ偷牧鞒淌菍⒂龅降男聠栴}（新申請(qǐng)用戶的資料）作為入?yún)?，風(fēng)控專家根據(jù)歷史出現(xiàn)的情況（不同客群的好壞表現(xiàn)）歸納起來，從中找出相關(guān)規(guī)律（A客群對(duì)應(yīng)好的，B客群對(duì)應(yīng)壞的，C客群沒遇到過，但可能是好的等），從而判斷新問題可能發(fā)展的路徑情況（新客戶貸后是好的或者壞的）。
算法模型，主要依賴統(tǒng)計(jì)學(xué)公式，流程是將新數(shù)據(jù)（新申請(qǐng)用戶的資料）作為入?yún)ⅲ惴Ｐ停S機(jī)森林、決策樹、邏輯回歸等）在大量的歷史客戶樣本喂養(yǎng)后，已經(jīng)可以區(qū)分出不同客群的好壞表現(xiàn)，從中而判斷新用戶在模型結(jié)果中對(duì)應(yīng)的是好還是壞客戶分類。這其中會(huì)引入第三方的數(shù)據(jù)源（KS 、IV、AUC等都是判斷第三方數(shù)據(jù)有效性的指標(biāo)），看哪些數(shù)據(jù)能夠提升算法模型的識(shí)別準(zhǔn)確率。
其實(shí)從流程看出，算法模型無非把人工經(jīng)驗(yàn)環(huán)節(jié)換成了算法模型替代，以此實(shí)現(xiàn)批量找出能夠判斷好壞客戶的規(guī)律，并將其標(biāo)準(zhǔn)化。但遇到一些不在歷史數(shù)據(jù)中的情況時(shí)，算法模型就可能無效，需要人工參與調(diào)優(yōu)，為了解決新問題算法模型表現(xiàn)不太好的情況，現(xiàn)在有機(jī)構(gòu)嘗試用新的算法或邏輯去模仿人工調(diào)優(yōu)這個(gè)工作。
大數(shù)據(jù)風(fēng)控的產(chǎn)品形態(tài)
大數(shù)據(jù)風(fēng)控行業(yè)中最常見的產(chǎn)品形態(tài)有4種，
API接口：主要輸出裸字段、脫敏后字段或者評(píng)分值；
SDK：爬蟲類產(chǎn)品、設(shè)備指紋等；例如學(xué)歷爬蟲接口，輸入用戶賬號(hào)密碼可以登錄學(xué)信網(wǎng)將用戶的學(xué)歷學(xué)籍信息爬取下來。
H5報(bào)告：用戶風(fēng)險(xiǎn)報(bào)告、用戶評(píng)分報(bào)告等；
機(jī)器模型及決策引擎。
API接口及SDK一般是有風(fēng)控模型團(tuán)隊(duì)機(jī)構(gòu)需求較大，需要詳細(xì)字段入?yún)砦桂B(yǎng)模型；部分無模型團(tuán)隊(duì)的機(jī)構(gòu)，但有技術(shù)部門支持開發(fā)的，一般喜歡直接采用API的評(píng)分或H5報(bào)告；而機(jī)器模型及決策引擎主要是有錢但不熟悉風(fēng)控行業(yè)或者現(xiàn)有技術(shù)團(tuán)隊(duì)不熟悉大數(shù)據(jù)風(fēng)控的，會(huì)直接購買模型及決策引擎直接啟動(dòng)信貸業(yè)務(wù)。
以上的產(chǎn)品形態(tài)主要還是針對(duì)B端客戶，有些大數(shù)據(jù)風(fēng)控機(jī)構(gòu)開拓C端業(yè)務(wù)的推出APP內(nèi)置報(bào)告的產(chǎn)品形態(tài)。
最后
大數(shù)據(jù)風(fēng)控是個(gè)很復(fù)雜的體系，其在個(gè)貸風(fēng)控領(lǐng)域的應(yīng)用已相對(duì)成熟，這個(gè)場(chǎng)景的競(jìng)爭(zhēng)現(xiàn)處于白熱化階段，已知這個(gè)細(xì)分市場(chǎng)的風(fēng)控產(chǎn)品的創(chuàng)新已經(jīng)到了一個(gè)瓶頸，無論機(jī)構(gòu)大小只能圍繞數(shù)據(jù)覆蓋率及風(fēng)控識(shí)別能力兩個(gè)維度進(jìn)行優(yōu)化。同時(shí)由于有消費(fèi)金融需求的個(gè)體基本都得到了剛好甚至超出其還款能力的信貸服務(wù)，因此開拓新客群的獲客成本明顯高于前兩年，這是大多金融機(jī)構(gòu)合規(guī)產(chǎn)品獲利能力無法覆蓋的，規(guī)模維穩(wěn)甚至緊縮的情況導(dǎo)致提供個(gè)人風(fēng)控的大數(shù)據(jù)風(fēng)控機(jī)構(gòu)的收入水平其實(shí)在下降。
另一個(gè)狀況是針對(duì)小微企業(yè)端的風(fēng)控服務(wù)重新被大數(shù)據(jù)風(fēng)控機(jī)構(gòu)重視并逐漸加大研發(fā)力度，望在小微企業(yè)風(fēng)控的白熱化到來前，先占據(jù)一定的市場(chǎng)規(guī)模，形成有力的壁壘活下去。
以上就是關(guān)于pos機(jī)風(fēng)控金,個(gè)人金融借貸場(chǎng)景下的大數(shù)據(jù)風(fēng)控行業(yè)分析及應(yīng)用分析的知識(shí)，后面我們會(huì)繼續(xù)為大家整理關(guān)于pos機(jī)風(fēng)控金的知識(shí)，希望能夠幫助到大家！
