大数据智能风控是什么？一文讲清

大数据智能风控是利用大数据分析技术，运用数学语言来描述和处理风险控制问题的新型风险管理技术。它集合大数据、深度学习和区块链技术，可以快速、准确地评估客户的银行和信用风险，避免高风险客户/交易的融资，从而有效降低风险，提高投资回报率。



一、大数据智能风控概述

大数据智能风控从理论上讲，是将使用大数据技术和智能算法来处理各类金融风险的技术，它对传统金融风险管理带来了新的思路和方法，推动了金融服务的智能化。它的目标是帮助金融机构建立稳妥的风控系统，实现智能识别、实时监控、风险预测和准确分析，并通过自动关联、融入机器学习界的笔记监测、抑制和报告欺诈和贷款非活动风险，实现金融信息安全且规范活动。


其核心技术是大数据和智能算法，其中，大数据可以收集，分析和可视化客户活动等数据，而智能算法可以使用客观和科学的数据模型，尤其是机器学习算法，帮助理解客户行为，使金融机构可以更加准确地预测、监控和控制风险。

二、大数据智能风控的特点

1、针对性强：根据不同金融机构的风险环境，可以构建不同的模型，实现个性化风控管理；
2、反应快：采用大数据技术，可以实现实时监控和分析，比传统方式更为迅速；
3、决策可视化：可以将风险决策结果进行可视化，能呈现完整的风险数据，从而实现可视化的决策；
4、实现有效把控：大数据智能风控可以构建完善的风险把控体系，全程有效把控金融机构的风险。

三、大数据智能风控的应用

1、贷款审批：采用大数据智能风控可以快速准确地评估客户的信用和银行风险，避免高风险客户/交易的融资；
2、欺诈检测：通过分析客户行为特征，例如数据分析、设备分析、地理位置分析等，可以有效抑制和报告欺诈行为；
3、客户建模：根据客户的不同档案，例如客户背景、职业信息、财务信息等，建立大数据智能风控模型，实现针对性管理；
4、综合把控：通过将不同技术结合起来，如区块链、机器学习和规则引擎技术等，形成综合的管理体系，进一步加强风险管理。

四、大数据智能风控的未来发展

1、真实实时分析：通过改进现有的大数据技术，采用新的模型和算法，支持真实实时的数据分析，实现风险实时监控；
2、云化计算：采用云计算技术，不断投入新的数据和技术