风控，金融的核心。风控决定着进件资产的优劣，决定着风险定价的执行，决定着用户投资的安全性。如何提高风控能力，是互联网金融需要重点考虑的问题。以下，善林金融结合自身风控模式，带你深入探讨大数据风控的数据、特征、模型。
大数据风控更专注非金融数据
要理解大数据风控，首先要把传统金融风控搞清楚。以银行的信用卡部门为例，一般分为五步，申请、初审（内外数据、公安核查）、复审（人工审核、电话审核、发欺诈数据）、终审、结论。由此可以看出，大数据风控在原理和方法论上与传统风控无本质区别。
大数据风控的核心在于侧重于更多维度的数据、互联网足迹，以及传统风控未触及的数据，如电商的网页浏览、APP的行为轨迹、GPS的位置信息等，这些另辟蹊径的数据维度可以产生非常重要的用户画像。
善林金融的风控数据库接入了数十家数据供应商，用户数据规模极为庞大，在用户资料审核方面，除了传统人体活体认证、内外数据联动等审核维度之外，还包含了电商、社交、应用场景等金融弱关联数据，使的用户资料审核更为全面精准。
注意！千万别进黑名单库
黑名单库属于禁入门槛，用户一旦有过严重逾期行为被上传至黑名单库，那么基本上与互联网金融借贷绝缘了。善林金融自建了数千万量级的黑名单库，并接入了众多庞大量级的黑名单数据库，借款用户资料审核完成后，首先会在黑名单库“跑库”，看看是否会“撞库”，如撞库，对不起，您已经上黑名单了。
我们的反欺诈时刻进行中
大数据风控的重中之重在于反欺诈，互联网金融服务的模式是小额分散，因此对于小额资产，还款能力不是问题，主要风险在于还款意愿。由于我国征信体系不完善，导致团伙欺诈频发、征信黑产猖獗，刷单、薅羊毛、密码爆破、扫号、发帖机、灌水等等时时刻刻都在发生。因此，反欺诈就是大数据风控的重中之重。
基于反欺诈现状，大数据风控模型基本上会运用交叉验证、聚类分析、逻辑回归等模型。交叉验证主要是依靠人工提前制定好的规则，由系统验证是否符合实际情况，如通讯录、电商纪录、设备指纹验证、多信息源地理位置验证等；聚类分析则是根据结构反向推导的过程，如根据历史履约情况推导年龄层风险。
善林金融通过接入芝麻信用、中智诚、算话、集奥聚合等征信平台，进行外部反欺诈分析，同时建立自身反欺诈模型，建立多种规则，将用户信息置于模型之中进行审核，看是否会碰撞欺诈规则，如碰撞则可以判断为欺诈用户。同时，善林金融成了人工智能部门研究团队，时刻更新风控策略。
一切审核都是为了授信
校验完黑名单和反欺诈后，则进入了风控规则运算和评分卡环节，也就是传说中的授信环节。授信的核心是量化定价，包括授信额度、期限、利率等，这里运用的主要工具就是评分卡。
授信模型的重点在于对用户需求和风险的合理预估，保证优质的用户得到更低的费率和更高的额度，而数据表现较差的用户需要用更高的费率来覆盖风险。调整各个用户群体的费率和额度档次，实则是资金在不同风险回报的分配，使得在一定的风险下，总体风险收益最大化。
授信用到的数据包括传统的金融数据（收入水平、社保公积金、信用卡记录、第三方支付记录、多头借贷等）以及非金融数据（电商数据、互联网行为、应用场景信息等）。善林金融在涵盖以上数据维度之外，运用多种指标和系数套算至相应的授信模型之内，计算出用户信用评分，再给出授信额度、风险等级等数值。
未来，智能风控将成为主力
善林金融大数据风控系统采用全程自动决策，充分利用了人工智能的优势，将繁琐复杂的数据套算交给机器来执行，降低审核误差，提升排查效率，准确甄别信用风险。
未来，善林金融风控模式将集中向线上化、机器化、智能化方向发展，将繁琐的数据获取、套算、校验等交由机器处理，人工则抽身出来完成类似于规则的制定、风险策略的规划等更高级别的工作，摆脱简单的静态审核，以更加精准、智能的方式解决风控的难题，为用户提供更加贴心、安心、用心、放心、省心的互联网金融服务。
