인터넷 금융 빅 데이터 바람 조절은 어떻게 합니까?

인터넷 금융이란 결제 클라우드 컴퓨팅 소셜네트워크 검색 엔진 등 인터넷 도구에 의지하여 금융 융통, 지불 및 정보 중개를 실현하는 신형 금융을 말한다. 인터넷 금융을 잘하려면 플랫폼, 데이터, 금융의 세 가지 기본 사항에 기반을 두어야 한다. 그 중에서도 큰 데이터는 연결 플랫폼, 사용자, 금융의 도구로 매우 중요하다.

인터넷 금융은 관련된 분야가 넓고 분야마다 풍제어 전략이 다르기 때문에 일률적으로 논할 수 없다. 여기서는 인터넷 금융 분야에서의 빅 데이터 바람 제어의 응용에 대한 대략적인 분류와 분석을 한다.

첫째, 빅 데이터 바람 제어를 이해하는 방법?

빅 데이터 바람 제어의 효과는 데이터의 양을 강조 할뿐만 아니라 바람 제어에 사용되는 데이터의 폭과 깊이에 있습니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.

데이터의 폭: 위험 통제에 사용되는 데이터 소스의 다양성을 나타냅니다. 어떤 인터넷 금융업체도 하나의 방대한 데이터를 기반으로 풍압 제어 문제를 해결할 것으로 기대할 수 없다. 전통적인 금융풍통제에서 강조한' 교차 검증' 원리처럼 다양한 데이터를 통해 위험 모델을 상호 검증해야 한다. 인터넷 금융의 풍조 통제 전략도 마찬가지다. 같은 위험사건에 대해 여러 가지 전략을 채택할 수 있다.

데이터 깊이: 위험 통제에 사용되는 데이터는 데이터가 실제 비즈니스 프로세스 논리를 복원할 수 있도록 수직 영역의 실제 비즈니스 시나리오 및 프로세스의 전체 레코드를 기반으로 해야 합니다. 예를 들어, 많은 타사 결제 플랫폼은 풍부한 실제 거래 기록을 보유하고 있지만 대부분의 경우 거래 상품의 상세 정보 및 사용자 ID 를 얻을 수 없으므로 위험 통제에 사용할 때 가치가 크게 떨어지기 때문에 데이터 무결성과 수직 깊이가 중요합니다.

인터넷 금융 상품이 큰 데이터를 이용하여 위험을 통제하는 방법은 일반적으로 다음과 같은 종류와 방향이 있다.

1. 특정 대상 사용자, 특정 산업, 상권 등에 따른 위험 통제. 특정 인력, 업계, 상권 등 수직 목표에 대한 깊은 경작으로 적절한 위험점과 바람 제어 전략을 쉽게 구축할 수 있습니다.

예를 들어 대학생 소비 대출은 주로 대학생의 특징을 겨냥한다.

농기계 산업 융자 보증.

도매시장 상권 신용.

2. 자신의 플랫폼 신분 데이터, 과거 거래 데이터, 지불 데이터, 신용 데이터, 행동 데이터, 블랙리스트/화이트리스트 등을 기준으로 위험 통제를 실시합니다.

& gt& gt& gt& gt id 데이터: 실명인증 정보 (이름, 주민등록번호, 휴대폰 번호, 은행 카드, 회사, job), 산업, 집 주소, 회사 주소, 관계권 등.

B2C/B2B/C2C 전자 상거래 플랫폼의 거래 데이터, P2P 플랫폼의 대출 및 투자에 대한 거래 데이터 등과 같은>& gt& gt& gt> 거래 데이터/지불 데이터

& gt& gt& gt& gt 신용 데이터: P2P 플랫폼의 대출, 상환 행위가 누적된 신용 데이터, 전자 상거래 플랫폼이 거래 행위에 따라 형성한 신용 데이터 및 신용 점수 (JD.COM 화이트바, 알리페이퍼), SNS 플랫폼의 신용 데이터입니다.

& gt& gt& gt& gt 행동 데이터: 전자 상거래 구매 행위, 상호 작용 행위, 실명 인증 행위 (예: 시나웨이보 인증, 친구 인증 등), 정보 수정 (예: 가족 수정, 회사 주소 변경, 주파수 변경을 통한 업무 안정성 확인).

& gt& gt& gt& gt 블랙리스트/화이트리스트: 신용카드 블랙리스트, 계좌 화이트리스트 등.

3. 제 3 자 플랫폼 기반 서비스 및 데이터, 바람 제어 인터넷 신용 플랫폼 (비 PBOC 신용 정보), FICO 서비스, 소매 결정 (ReD), 산업 연합 공유 데이터 (예: 소액 대출 연합, P2P 제휴) 를 하는 Maxmind 서비스.

& gt& gt& gt& gtIP 주소 라이브러리, 프록시 서버, 도난/유사 카드 데이터베이스, 악성 주소 라이브러리 등

& gt& gt& gt& gt 여론 모니터링과 추세, 입소문 서비스. 거시 정책, 산업 동향, 사례 분석 등

4. 전통업계 데이터를 바탕으로 인민은행, 공상, 세금, 주택관, 법원, 공안, 금융기관, 차관소, 통신, 유틸리티 (수전 석탄) 징신 등 전통업계 데이터를 한다.

5. 오프라인 현장 실사 데이터

자체 건설풍통제팀이 오프라인 실사와 소대출회사, 전당회사, 제 3 자 신용관리회사 등 기존 오프라인 기업들과 협력하여 풍통제를 하는 모델을 포함한다. 라인 바람 제어 데이터도 큰 데이터 바람 제어의 중요한 데이터 소스와 수단이다.

당신을 도울 수 있기를 바랍니다. 더 자세히 알아보려면 마이크로신호' 빅데이터 풍제어' 에 집중할 수 있습니다. 많은 인터넷 업계가 정보를 공유합니다.