常規風控特徵已不夠用，教你一眼看出大數據風控質量好很差

大數據風控從出世以來一直是資本關注的重點，市面上不只有不少互聯網金融公司開發了大數據風控模型，還有不少專門作大數據風控技術而後向業界輸出技術能力的公司。然而，白熱化的市場競爭中必然伴隨着參差不齊泥沙俱下的產品。雖然極高的技術壁壘，可靠安全的數據來源，造成了自然屏障把渾水摸魚的產品隔離開來，可是對於那些不甚懂技術的人來講，一眼甄別大數據風控產品的成色是好仍是壞還須要花很多時間。

風險控制做爲金融的核心，一直備受關注。在傳統金融機構中，會經過一些基礎的金融邏輯來推斷風險。好比收入水平越高償還能力越高，歷史還款記錄越好還款意願越高，等等。大數據能夠將用戶在使用APP以及其餘平常行爲中的特徵更好的彙總整理，從而挖掘出更深層面的數據，幫助風控建模和數據分析。

常見的業務特徵包括，（一）研究對象固有的性質和特色的描述，主要涉及身份信息、教育信息、工做信息等，好比年齡、性別、籍貫、學歷、畢業院校等。這些都是基於（一）類記錄解析出來的可用於量化描述或分類的特徵。

（二）類特徵是在（一）的基礎之上進行進一步的統計和複雜化。經過時間、空間等各類角度產生不一樣的變量組合，從而推測出行爲主體的特徵。好比時間+空間，時間+屬性，空間+屬性，時間+屬性+統計，等等。

（三）類特徵主要根據社交數據進行判斷，於是叫關聯信息特徵。對於關係類型、關係權重、關係密集度等等指標進行計算提取，從而將複雜的社交關係網可視化。

伴隨着金融產品和場景的不斷多樣化，對於風控模型的精確度和深度定製化的要求也愈來愈高。所以好風控產品的定義也不只僅是對貸前貸中貸後的全線把控，更是徹底匹配金融產品需求的定製化服務。畢竟不一樣的金融產品所面向的用戶也是不盡相同的。這一點能夠參照MobSmart的風控產品邏輯，爲金融機構提供風控數據接口提升風控能力。而在常規接口不能知足全部需求的時候，又能夠提供深度定製的場景模型。

用戶上傳樣本後，系統能夠將針對場景智能篩選有效特徵，挖掘數據價值。從數據管理，任務管理，到特徵管理，導入管理，全面而細緻的精準篩選優質風控特徵，造成定製模型，並將操做工程化。

(任務管理）

（特徵管理）

整體來講，大數據風控還有很大的完善空間，將來的優化方向多是一些擁有數據資源和技術算法優點的企業在市場規模上具有了必定優點後，擁有更多的數據資源來支持模型的優化迭代，技術優點不斷加強。