大数据风控设想
2017-01-08 16:59:52 0 举报大数据风控设想是通过收集、整合和分析大量的数据，以识别潜在的风险并采取相应的措施来降低风险。这种设想可以通过多种方式实现，例如建立风险评估模型，对客户进行信用评级；利用机器学习算法对数据进行挖掘，发现异常行为；或者通过实时监控交易数据，及时发现并阻止欺诈行为。总之，大数据风控设想为我们提供了一个有效的工具，帮助我们更好地管理风险，保护客户的利益。
作者其他创作
大纲/内容
借款行为分析
设备反欺诈（注册、登录、申请）
样本准备
贷后监控
逾期客户画像
特殊名单不良信息多次申请
数据预处理
四要素鉴权活体识别
逾期客户分类
信用历史（人行征信、多头借贷等）
手机通信行为
贷前反欺诈
制定应用策略
额度授信
数据源
身份核验
学历学籍
信用评分
模型的初始设计
学历验证第一联系人验证
网购消费行为
异常行为分析
固定属性（年龄、婚姻、户口、籍贯）
购买行为画像
催收
信用评分与额度授信流程
车、房等资产信息
电催策略
用户申请
委外催收策略
不良资产评级定价策略
客群分析
消费属性画像
反欺诈决策树模型
客户关系网分析
反欺诈流程
黑名单、不良信息等
最终模型的确定
航空出行行为
强规则
信贷流程
长银五八公司大数据风控体系设想
申请信息验证
社交属性
职业：its
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