2018中国大数据风控行业研究报告
数据观微信小编获悉，3月12日，百度金融携手爱分析联合发布了《2018年中国大数据风控调研报告》，对能够有效降低金融风险管理成本的大数据风控技术和市场进行了研究分析。
这个大数据风控系统就像紫禁城的护城河，保证了分期乐基本的安全水位。这里中哥插一句。贷前风控系统是整个风控系统中最重要的部分，这很好理解，毕竟钱还没借出去的时候，金融机构拥有最大的主动权。
本报告围绕上述界定的人工智能+金融行业特征展开研究分析，描绘人工智能+金融行业的发展现状及未来前景。
推荐摩尔龙，摩尔龙具有专业的大数据智能风控体系，着眼于金融核心风控技术，以AI算法为基础、数据为驱动，不断进行深度学习模型训练，为房贷、车贷、信用贷业务系统提供大数据风控支撑，为全行业各场景下的产品设计和风控提供智慧大脑及工具支撑。
预计未来我国行业大数据市场规模增速将维持在15%-25%之间，到2025年中国大数据产业规模将达19508亿元的高点。—— 以上数据及分析均来自于前瞻产业研究院《中国行业大数据市场发展前景预测与投资战略规划分析报告》。
大数据风控方案?
1、贷后管理：行为评分模型； 额度管理； 风险预警、预催收；催收评分、催收策略。
2、创建方案：评分建模：风控部分；IT系统：业务系统、审批系统、征信系统、催收系统、账务系统；决策配置工具：即信贷决策引擎；征信大数据的整合模块。
3、评分建模：风控部分；IT系统：业务系统、审批系统、征信系统、催收系统、账务系统；决策配置工具：即信贷决策引擎；征信大数据的整合模块。大数据风控系统的优势是大数据驱动，兼容手动、自动审批、决策、后台管理。
4、华策数科智能信贷风控解决方案通过大数据分析、Smart Engine智能决策引擎、智能评分建模、风控策略、风险制度等多项技术，为企业制定精准高效的定制化风控管理方案。
5、反欺诈识别中，重要的一个参考就是黑名单，市场上领先的大数据风控公司拥有将近1000万左右的黑名单，大部分黑名单是过去十多年积累下来的老赖名单，真正有价值的黑名单在两百万左右。
如何利用大数据做金融风控
1、：分析客户的消费信息 从客户的电商消费记录、旅游消费记录、以及加油消费记录都可以作为评估其信用的依据。
2、征信大数据挖掘： 互联网海量大数据中与风控相关的数据。在数据原料方面，越来越多的互联网在线动态大数据被添加进来。
3、互联网金融产品如何利用大数据做风控，大致有以下一些分类和方向：基于某类特定目标人群、特定行业、商圈等做风控。由于针对特定人员、行业、商圈等垂直目标做深耕，较为容易建对应的风险点及风控策略。
工商银行携手华为云,打造金融数据创新应用实践新标杆
在8月31日举行的华为云TechWave大数据专题日上，中国工商银行软件开发中心总经理助理刘承岩表示，“工行在大数据创新应用方面的 探索 ，就是一段不断使用新技术、提升自身数据驾驭能力的历程。
活动期间，工商银行面向公众展示了其第一个人金融银行战略体系，主要包括“贴心工行、极智工行、无界工行、放心工行”，旨在以“服务+、智慧+、场景+、安全+”为核心表达，更进一步促进工行“第一个人金融银行战略”的实施。
工商银行依托金融 科技 研究院体系化布局新技术，建成了云计算、分布式、API平台、大数据、流数据、人工智能、物联网、区块链、生物识别、移动互联网十大技术平台，是工商银行技术领先优势的集中体现。