金融大数据风控模式及方案
456
E 单位：万元
E E
单位：亿元
市场规模
增速
大数据市场
潜力巨大发展迅猛
国家政策的接连出台为推动大数据产业快速成长提供了良好的发展环境，预计2017年，我国大数据市场规模有望达到239亿元，未来2-3年市场规模的增长率将保持在35%左右。到2020年，我国大数据市场规模将超过580亿元
未来中国将成为全球数据中心
100
200300400500600700中国大数据市场规模
78.1
116.9
168.3
239.3
328.8
438.5
580.3
50%
44%
42%
37%34%
32%
金融业大数据的价值
在“精准营销、风险控制、改善经营、服务创新和产品创新”等方面助力
金融业务大数据应用风险控制应用
运营管理应用
客户服务应用
销售支持应用
产品创新应用
商业模式创新应
用
……
信贷风险、投资风险等控制
渠道分析、留存转化方案等
24h自助服务、智能答疑等
批量获客、精准营销等
产品流程、组合、定价创新
体验、服务、盈利模式等
……
70%
全球70%
的企业在
购买外部
数据
32%
中国32%的
企业通过外
部购买获得
数据
64%
中国64%的
企业迫切希
望促进数据
流通交易
应用场景
数据源
技术架构
逐步向风控、运营、客服、销售、产品等细分领
域拓展
转向行业内、行业外数据融合，结构化及非结构
化数据融合，积累足够多的海量数据
由原有的数据仓库向异构数据库转变
金融行业传统风控痛点
成本高
效率低
工作量大
三大风控痛点
痛 点
依赖现场尽职调查
四大风控痛因
依托财务/审计报表
多头负债难以识别
贷后监管实施困难
痛 因
大数据技术流程概念
数据读取
算法专家
分布式数据采集
云端存储
机器算法深度学习
数据整理、清洗
模型训练
训练、测试
准备好的算法
输出模型
模型评估
满意则输出模型A P I
模型API
不满意，则改进算法并迭代
数据可视化应用
调用
数据场景化应用
技术层
底层技术及大数据技术
底层技术
非结构化数据层
搜索引擎决策引擎自主研发的前端代码框架自主研发的后端容器
大
数据技术
清洗数据
获
取
数据数据
分析
工
具
分布式
爬虫平台
基于spark 的大数据处理平台
MaaS
基于复杂网络理论的
风险传导模型A
B
C
D
F
E 算法层
基于时间序列分析的
风险传导模型
基于知识图谱的
企业风险评估模型基于场景和大数据的企业授信模型
基于计算机视觉的
图像识别
基于自然语言学习的文本分析
算法层
复杂网络 | 异常检测 | 行为模型等
基于复杂网络的大数据风控新模式
小世界特性指出：社交网络中的任何一个成员和任何一个陌生人之间所间隔的人不会超过六个
对于复杂网络的一种定义：
具有自组织、自相似、吸引子、小世界、无标度中部分或全部性质的网络称之为复杂网络。
小世界特性 Small world theory
又被称之为是六度空间理论或者是六度分割理论
Six degrees of separation
基于复杂网络的大数据风控新模式
一种由单个节点风险管理上升到立体平面风险管理的新模式，解析潜在的风险影响
单节点“好”，那整体呢？
影响有多大？
基于时间序列分析的风险传导模型
以概率统计学为理论基础，建立数据模型，将风险事件数据转化为时间序列进行分析。
模型一方面对数据进行动态的统计分析处理，另一方面，在分析的基础上进行预测计算。
即通过时间序列的历史数据，揭示特定风险现象随时间变化的规律，并将这种规律延伸到未来，从而对风险做出合理预测。
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应用层
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