云蜂科技：大数据风控领域的“实战派”

随着金融业的快速发展，其风险问题也愈发严峻，特别是进入互联网时代后，电商、移动支付等的兴起，让之前靠个人经验预判风险的传统风控模式，在新时代显得效率低下且出错率也难以控制。而伴随着大数据技术的日益普及和风险管理中对数据资产的重视，大数据风控应运而生。

那么对于平台来说，到底是传统风控靠谱?还是大数据风控更胜一筹?

大数据风控如何运作?

相较于传统风控，大数据风控更像是一个新生物，得益于互联网、电商、移动支付、金融等各种维度数据的积累，关乎金融命脉的风控，才得以披上了大数据的外衣。

那么，大数据风控到底是如何运作的呢?

当申贷人向金融平台发起申请时候，大数据风控会先在“信息库”中搜索统计关于申贷人的各个维度的信息，而这个“信息库”，其实可能包含了申贷人日常的消费习惯记录、信用卡记录、银行账单流水、社交记录、通讯记录等信息，当然这些信息都经过脱敏处理，或者有明确用户授权，以保护隐私。

在完成信息采集，清洗，特征提取后，大数据风控平台会根据不同场景的风控策略，输出一些可以供风控部门使用的参考值，当然大数据风控最基础的就是优先判断申贷人是否可信，是否存在欺诈行为，而后再评估他的信用违约等风险。整个大数据风控过程是一个复杂动态变化的过程。

以国内独立第三方大数据风控服务商云蜂科技为例，平台旗下的大数据风控，就提供基于用户授权的数据采集、风控模型、SaaS等覆盖信贷全流程、全生命周期的产品体系。拿风控模型来看，云蜂科技输出的风控模型之一就结合某用户的借贷次数、总逾期次数、总逾期金额，当前逾期金额及时间等数据，帮助金融机构的风控人员更立体的判断一个用户的真实情况。

当然，以上探讨的只是大数据风控中很小的一环，实际开发流程更是一个庞大的工程。加之当下大数据的积累，人工智能、云计算、生物识别等深度挖掘数据技术的成熟，大数据风控彰显出更强的生命力。

传统风控如何运作?

目前，国内个人网络信贷行业的风控方式大部分还都由传统人工进行，这种模式主要分为贷前和贷后两个阶段展开进行。

贷前阶段，主要是完成对申贷人员的信用审核。而这个阶段就需要金融平台的风控人员进行实地的走访，对借款人的生活、经营环境进行调查，清晰对其收入、负债等资产情况进行摸底，从而对申贷人的还款能力、意愿等作出预估。

而在贷后阶段，市面上经常使用的一种方法是，信贷平台会为出借资产寻找第三方担保机构，通过这种措施来对出借资金增强一重保障。再到最后如果申贷人出现逾期或者坏账等情况，信贷平台就会采取催收等手段来进行资产回收。

传统风控VS大数据风控，符合市场需求的才是好风控

其实，说传统风控和大数据风控哪个更好，倒不如说哪种风控模式更加符合现在国内的信贷市场环境。一直以来，金融的核心就在于风控，而比较全面，信息维度更广泛的大数据风控，能够更有效的解决金融行业中产生的欺诈、坏账率等的发生。

特别是在效率提升方面，大数据风控相较于传统风控，来得更直接快速，解决了传统风控时代长周期调查审核、长周期放款，长周期催收等痛点，而且大数据风控，能实现对申贷用户信息的实时追踪，弥补了传统风控时代“贷中”监管缺失这一环。

但回到风控的本质，大数据的深度分析挖掘，也并不能改变风险发生的实质，最多也是只能将风险发生的概率量化，为风控人员提供参考依据。

云蜂科技，大数据风控领域的“实战派”

在云蜂科技看来，大数据风控和传统风控相辅相成，前者通过对数据的深度加工，更快速的完成传统风控申贷的贷前审核流程，输出一个关于申贷人的画像给到风控人员参考。更重要的是，大数据风控在贷中和贷后管理中，也能更高效的辅助风控人员进行管控。

作为经过十亿级交易和超高并发业务验证，拥有自身成熟SaaS业务系统及风控模型的独立第三方大数据风控服务商，云蜂科技已经成功服务着近十家大型金融服务平台。

用云蜂科技内部人员的话来说，相较于蚂蚁金服、京东金融依托自身数据做风控，或者同盾等依靠黑名单做风控的平台而言，云蜂科技通过行业联盟获取更真实的信贷业务交易数据，加之对信贷行业的深度理解，云蜂科技以独立第三方、数据真实、贴近实战的标签在业内颇有口碑。

结合现今金融、互联网、科技的发展前景来看，大数据风控应该可以说是未来的必然趋势，同时也将成为诸多金融机构降低人力成本，提升工作效率，提高服务水平的必然之选。

在云蜂科技看来，大数据风控的未来，拼的不只是单一的数据量，将更加倚重金融科技、大数据风控公司对数据的清洗，提升数据质量，从而才能根据实际情况，输出更加直观且具有参考价值的“实战风控数据”。