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　　金融的本質(zhì)是經(jīng)營風(fēng)險，帶著巨大的挑戰(zhàn)。而大數(shù)據(jù)風(fēng)控的本質(zhì)就是豐富風(fēng)控指標(biāo)所涉及的數(shù)據(jù)維度，盡可能地解決信息不對稱的問題，從而提高風(fēng)控效率，解放人的重復(fù)勞動。由此可見，大數(shù)據(jù)風(fēng)控是互聯(lián)網(wǎng)金融不可或缺的存在，是讓互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展“乘風(fēng)破浪”的關(guān)鍵。

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　　大數(shù)據(jù)風(fēng)控可以利用多維度數(shù)據(jù)來識別借款人風(fēng)險。同信用相關(guān)的數(shù)據(jù)越多的被用于借款人風(fēng)險評估，借款人的信用風(fēng)險就被揭示得越充分，信用評分就會更加客觀，越接近借款人實際風(fēng)險。帝隆科技以深耕多年的風(fēng)控經(jīng)驗，整理了大數(shù)據(jù)風(fēng)控的九大維度。

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　　1、驗證借款人身份

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　　驗證借款人身份的五因素認(rèn)證是姓名、手機(jī)號、身份證號、銀行卡號、家庭地址。

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　　2、分析提交的信息來識別欺詐

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　　線上申請時，申請人會按要求填寫多維度信息例如戶籍地址，居住地址，工作單位，單位電話，單位名稱等。如果是欺詐用戶，其填寫的信息往往會出現(xiàn)一些規(guī)律，企業(yè)可根據(jù)異常填寫記錄來識別欺詐。

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　　3、分析客戶線上申請行為來識別欺詐

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　　風(fēng)控可以借助于SDK或JS來采集申請人在各個環(huán)節(jié)的行為，計算客戶閱讀條款的時間，填寫信息的時間，申請貸款的時間等。此外，用戶申請的時間也很關(guān)鍵，一般晚上11點以后申請貸款的申請人，欺詐比例和違約比例較高。

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　　4、利用黑名單和灰名單識別風(fēng)險

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　　黑名單和灰名單是很好的風(fēng)控方式，但是各個征信公司所擁有的名單僅僅是市場總量的一部分，很多互聯(lián)網(wǎng)金融公司不得不接入多個風(fēng)控公司，來獲得更多的黑名單來提高查得率。如支付清算協(xié)會風(fēng)險共享系統(tǒng)、中國電子商務(wù)協(xié)會反欺詐系統(tǒng)等都是黑名單數(shù)據(jù)庫。

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　　5、利用移動設(shè)備數(shù)據(jù)識別欺詐

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　　行為數(shù)據(jù)中一個比較特殊的就是移動設(shè)備數(shù)據(jù)反欺詐，金融機(jī)構(gòu)可以利用移動設(shè)備的位置信息來驗證客戶提交的工作地和生活地是否真實，另外可以根據(jù)設(shè)備安裝的應(yīng)用活躍來識別多頭借貸風(fēng)險。

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　　6、利用消費記錄來進(jìn)行評分

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　　常用的消費記錄由銀行卡消費、電商購物、公共事業(yè)費記錄、大宗商品消費等。還可以參考航空記錄、手機(jī)話費、特殊會員消費等方式。

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　　7、參考社會關(guān)系來評估信用情況

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　　物以類聚，人以群分。一般情況下，信用好的人，他的朋友信用也很好。信用不好的人，他的朋友信用分也很低。

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　　8、參考社會屬性和行為來評估信用

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　　參考過去互聯(lián)網(wǎng)金融風(fēng)控的經(jīng)驗發(fā)現(xiàn)，擁有伴侶和子女的借款人，其貸款違約率較低;年齡大的人比年齡低的人貸款違約率要高;貸款用于家庭消費和教育的貸款人，其貸款違約率低;貸款次數(shù)多的人，其貸款違約率低于第一次貸款的人。

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　　9、利用司法信息評估風(fēng)險

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　　涉毒涉賭以及涉嫌治安處罰的人，其信用情況不是太好，特別是涉賭和涉毒人員，這些人是高風(fēng)險人群，一旦獲得貸款，其貸款用途不可控，貸款有可能不會得到償還。

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　　帝隆大數(shù)據(jù)風(fēng)控系統(tǒng)，基于大數(shù)據(jù)規(guī)則決策引擎搭建，可為客戶獨立部署，方便客戶充分整合產(chǎn)業(yè)鏈內(nèi)外優(yōu)勢數(shù)據(jù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)梳理分析，通過建模中心自主定制數(shù)據(jù)模型完成規(guī)則過濾、自動評分卡設(shè)計、額度定價設(shè)計、決策設(shè)計及綜合風(fēng)控報告輸出，支持深度對接各類型業(yè)務(wù)系統(tǒng)如小貸系統(tǒng)、保理系統(tǒng)、電商系統(tǒng)、消費金融系統(tǒng)、網(wǎng)貸P2P系統(tǒng)、互聯(lián)網(wǎng)小貸系統(tǒng)，為平臺業(yè)務(wù)提供充分的數(shù)據(jù)支撐和決策依據(jù)。