【赠书活动】大数据智能风控：模型、平台与业务实践（大数据风控技术是什么意思）

大数据智能风控背后的动力是大数据技术和风险分析能力。大数据对风控提供的数据的广度、深度、新鲜度都有很高的要求。然而，虽然数据很重要，但并非所有数据都有价值。只有优质、可管理、可集成的数据才是大数据智能风险管理的基础。

由于各种历史原因，大多数商业银行持续存在数据不完整、质量低、应用不足等一系列问题，导致风险数据利用效率低下，风险管理决策支持受到限制。因此，建立完整的数据治理体系、数据标准和数据集成是一项长期而肮脏的任务，需要非常仔细的关注，类似于城市建设中的下水道建设。因此，需要强调标准化的数据管理，这不仅需要大量数据采集的能力，还需要能够整合上下游各个系统的数据，实现统一存储。将您的业务数据转化为数据资产。

传统银行数据的使用往往局限于特定系统的业务流程，忽略了与其他业务系统相关的数据，缺乏对大数据的深入理解。

相比之下，大数据智能风控存储大量数据，连接所有数据，建立统一规范的数据标准和质量体系，构建精细化、加工化的标准数据资产体系，满足银行各项业务的数据需求。将数据标准化后，大数据智能风控利用数据交付服务，提供数据服务来提升您的业务。

具体来说，您将为风险策略规则准备变量，创建用户画像系统和关系图谱，并对信贷业务的跨系统数据查询功能进行在线分析。我们还将构建多个部门之间的任务协调和其他任务的数据基础设施。系统提供强大的分析工具和智能数据可视化，支持各商业银行的信贷业务和不同类型的分析。参见图1。

（图1大数据智能风控数据支持与服务）

前言

在风险管理领域，人们常说“特征变量决定了模型的上限，而大数据中的智能风险管理只是逼近这个上限”。强大的特征工程可以显着提高风险管理的有效性，使风险管理能够更准确地识别欺诈、信用违约等风险事件。

风险管理特征变量体系的核心是增强金融机构即时识别风险和高效应对的能力。这一过程通过先进的批量数据提取机制、全面的聚合技术和详细的衍生数据，将不同的数据源深度结合。利用处理流程构建标准化、可扩展的功能变量集成平台。

该平台不仅保证了从原始数据摄取到特征生成到模型训练到最终决策实施的整个链条的流畅，还提高了决策的准确性和敏感性，同时显着加快了对事件的响应速度。如图2所示。

（图2特征变量在智能风险管理中的位置）

在实时风险管理技术的系统架构中，特征变量的计算包括批量计算、流式计算和图计算。以流计算能力为例，相关技术栈在底层提供实时特征计算能力，主要应用于数据ETL、宽表处理、窗口计算等场景。这导致了独特的特征变量和标准。预计算、状态聚合计算等功能。特征变量和导出特征变量的处理为决策模型提供功能支持。

大数据智能风险管理平台的建设方向是基于灵活的工作流引擎和决策规则引擎的授信审批系统，使模型能够快速、灵活地部署到操作环境中，让银行建模者实现便捷的开发马苏。智能风控系统架构支持风控模型的及时迭代优化、快速部署和运行，保证模型时效性，快速适应客户群体风险特征的变化，起到以下作用：智能风险管理。详细信息如图5所示。

（图5风险管理平台功能架构图）

01 什么是大数据智能风控

大数据智能风险管理就像一枚先进的火箭，推动商业银行在风险管理领域实现跨越式发展。其中，风险管理数据就像一个油箱，为整个系统注入基础能量，涵盖广泛的信息以供详细调查。

风险控制变量就像发动机的火箭中心，将大量数据转化为具体的风险指标来指导决策。作为火箭头，风险管理模型使用先进的算法来处理变量，准确预测风险并推动高效决策。

风险管理系统是集数据处理、模型应用、策略执行于一体的综合火箭助推器，保证贷前、贷后、贷后、反欺诈环节协同运转，数据形成闭环从管理到决策。 -生产中。如图6所示。

（图6大数据智能风控核心展示）

在大数据智能风控框架中，数据起着基础性作用，数据的质量和多样性直接关系到分析变量的有效性，而变量则是模型准确性和风险管理的基础，定义了有效性的理论边界。

该模型是该系统的核心，使商业银行能够在复杂多变的风险环境中实现准确识别、准确评估、动态监控并采取有针对性的防范策略。同时，高效稳定的平台架构是实现这一切的载体，确保风险管理策略和模型快速响应市场变化，灵活适应客户群体不断变化的风险特征，并确保我们的敏感性和风险可以维持。智能风控机制的实用性。

4个——个数据、变量、模型、平台共同构成大数据智能风控的内核，提供信贷业务的全周期管理、贷前筛选的严谨性和即时性。从反应控制的有效性到反欺诈机制的前瞻性，我们提供全面、深入的保护。

这一综合体系不仅是风险管理的坚实防线，也促进金融资源合理配置和服务效率不断提高，承担风险可控，促进信贷业务健康发展。如图7所示。

（图7：风险管理核心4合1）

02 数据：大数据智能风控的基石

本书详细讲解了智能风险管理的理论体系和整个风险管理生命周期的业务实践。作者首先基于10多年银行业风险管理经验，对“大数据、模型、风险管理平台”三位一体的智能风险管理体系进行了详细讲解，可以提供扎实的理论指导。接下来，在风险管理实践方面，生命周期从贷前评估、贷中监控、贷后管理、智能防欺诈等角度全面描述了智能风险管理的业务实践。智能采集，深刻揭示了智能风险管理系统的本质。

第1-2章全面详细地回顾了智能风险管理的背景知识。首先对基本信用业务进行了详细分析，读者可以从中了解其运作方式及其重要性。智能风险管理随着技术进步和市场需求逐渐成熟和完善。

第3章至第5章重点介绍智能风险管理理论的三位一体：数据、模型和风险管理平台。首先我们还会介绍内部数据、外部数据、个人信用数据在智能风险管理中的应用。作为构建智能数据系统的应用，我们详细介绍了智能风险管理模型的算法、评估指标和开发过程，最后解释了理论框架、设计原则、构建过程和决策。风险管理平台引擎结构。

第6章至第8章涵盖了整个风险管理生命周期的实际业务风险，包括贷前评估、贷中监控、贷后管理，甚至描述了管理策略的构建和业务实践。 – 欺诈与智能收款系统帮助读者将理论知识转化为实际操作能力，成功应对现实的商业挑战。

第9章展望了智能风险管理的未来发展，不仅向读者揭示了未来的机遇，而且还提供了如何应对未来挑战的想法。

03 特征变量：大数据智能风控的上限

这次我将赠送两本书。

活动期限：至2024-6.3014:00

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