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近年来，大数据与金融的深度融合，为金融服务实体经济提供了更多可能性。尤其是大数据技术在金融风控领域的应用与创新，构建出更加丰富的数据维度体系，有效弥补传统风控的不足，从根本降低金融企业的风险和运营成本，为金融持续发展注入长足动力。  风控作为金融的根本，很大程度上决定了金融服务经济的广度和深度，甚至直接关系到金融机构的生死。而互联网金融科技时代，大数据风控的崛起与创新，正在日新月异革新式提升风控效率。 深耕金融科技领域的服务商阿尔法象认为，构建大数据风控体系具备四方面能力：多元数据处理与分析能力、大数据AI建模能力、反欺诈识别能力以及模型持续优化与升级能力。 阿尔法象构建大数据风控体系具备四方面能力：多元数据处理与分析能力、大数据AI建模能力、反欺诈识别能力以及模型持续优化与升级能力。  多元数据处理与分析，构建大数据生态系统 数据源的广度和行业垂直度直接影响着风控系统的精准性。一般金融科技平台的数据来源主要是平台自身金融数据的积累，以及行业内大数据平台的合作资源数据，如人行征信、同盾科技、中智诚、聚信立等国内外30余家第三方征信机构数据，同时还可以整合运营商、电商平台、社保、公积金等多维数据。 通过对海量的多元化数据进行采集、整理、分析和挖掘，衍生更大规模的变量数据，构建全新的大数据生态系统，规避单一数据导致的样本偏颇，为模型的研发和大数据风控系统提供扎实基础。  机器学习模型，自动化智能风控及授信 依托于机器学习智能技术及人工智能算法，基于行业内海量信贷实战交易数据，对集群借贷行为进行建模分析，为金融机构提供主动侦测欺诈、甄别申请人履约能力、预测申请人偿贷能力与意愿服务，帮助金融机构实现高效、低本的商业运营模式。 机器学习模型是人工智能与信贷业务的完美结合，实现大数据风控系统自动化审核与授信，轻松应对业务爆发式增长。大数据AI模型经过⼤量数据测试和调优，具有成熟、稳定的特点。依托机器学习模型，大数据风控系统每天至少可以容纳2亿资产。  反欺诈精准识别，构建大数据风控防火墙 互联网大数据的发展，也催生了黑灰色产业链，并呈现出隐蔽性强、手段多样化等特征。据业内人士统计，近年来我国网络黑产年产值近千亿元，黑产从业者总计超过160万人。“羊毛党”无处不在，给金融业造成直接严重损失。 构建大数据风控系统，应结合当前网络黑产的欺诈特征，基于机器学习模型、大数据关联分析和多样智能算法，通过OCR识别、四要素验证等方式的身份识别，以及黑名单筛选、身份真实性判断、行为异常检测、多头公债检测、团伙欺诈识别等技术手段，信贷业务提供贷前、贷中、贷后全流程反欺诈服务。全方位大数据技术扫描去黑，筑立坚固的反欺诈防护盾。多条规则交叉验证，让欺诈无处遁形。 在反欺诈中，团伙欺诈识别技术难度相对更大。利用知识图谱技术分析、特征工程算法及模式识别技术，以多维大数据形成的多层网络神经为基础，深度挖掘聚类算法，检测数据中的模式和规律并建立数据间的关联性，划分出具有高集群内一致性的少数集群，例如，活动时间同步的一组聚集的IP地址、手机号码等，检测各种潜伏的团伙欺诈，防范于未然。  模型及策略优化迭代，不断提升大数据精准风控能力 网络黑产瞬息万变，金融科技正面临日益严峻的挑战。阿尔法象作为大数据风控系统的委托开发商，肩负金融客户的希望与行业担当。对业务秉承严谨态度，对风控怀有敬畏之心，对科研学无止境，是阿尔法象立足金融科技领域，迅速成长的根本。阿尔法象将运用大数据、人工智能等技术不断对风控模型及风控策略进行优化，迭代升级，提高模型的精准度，提升行业客户体验，不断提升大数据精准风控能力。  阿尔法象是提供互联网金融软件系统的高新技术企业。通过运用人工智能、大数据、云计算等科技手段，持续输出业务流程智能化管理、AI机审、大数据风控、企业运营管理等全生命周期的金融业务解决方案，助力新金融合规、可持续发展。  |
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