P2P暴雷後續 完善網際網路金融大資料風控模型成為命門
金融的本質就是信用、風險、交易、融資、財富管理，信用是整個金融領域的根本基石，所以金融風控是被很多金融公司擺放在第一位，資產規模放在第二位，2018年P2P行業暴雷對整個金融理財貸款行業產生了巨大的影響，這其中很多企業倒閉，就是因為風控沒有做好，風控問題已經成為今日行業的焦點，特別是大資料風控模型已經成為網際網路金融領域的主要戰場。
風控是金融行業的核心，無論是傳統的銀行貸款，還是最近幾年飛速發展的小額信用貸款、網際網路金融理財（P2P）、抵押貸款、供應鏈金融等，大資料金融風控都在其中有了亮眼的表現，通過大資料風控系統識別欺詐使用者和評估使用者信用等級，來降低金融貸款壞賬率，如何利用大資料、機器學習等前沿技術做金融風控？如何通過海量資料與欺詐風險進行博弈呢？
如何建立一個完善的大資料風控體系呢？一個完善的風控體系包括貸前、貸中、貸後三個環節，在MobData大資料金融風控，從初期產品銷售服務中，就通過風控對使用者做了一個營銷反作弊的篩選，在貸前反欺詐風險評估中，通過大資料和異常識別、裝置指紋、IP地址風險、地理位置風險等方面對使用者進行欺詐風險識別，對風險輿情進行實時監控，提取特徵建模分析，根據欺詐風險識別建立打分模型，有效對裝置（如果業務資料接入則對事件進行評分）風險評分，客戶可以直接根據該評分確定業務請求的下一步處理流程。
同時在貸後，藉助使用者線上行為資料及聯防聯控資料進行異常檢測，為貸後跟蹤提供風險預警，比如說借款人是否出現在其他平臺借款，或者長距離的轉移，手機號碼使用情況、消費情況等進行監控，全方位的對貸後風險進行預警，降低壞賬風險。
一個高效率、成功的網際網路金融大資料風控模型離不開大量的資料和先進的演算法支援，很多金融平臺數據閉塞，現在企業和企業之間存在資料交通障礙，另一個維度是行業與行業之間也存在一定的風險重合，比如信貸行業與電商行業、O2O行業之間，需要一定的機制來打破資料障礙，所以單靠企業一己之力很難建立起一個高效率、低風險的金融風控模型，而MobData大資料平臺自身有著大量線上和線下資料，結合合作的第三方資料，給客戶提供海量、多維度、高質量資料。通過海量的資料支撐和多年為金融行業風控服務的經驗，建立了一套完善的網際網路金融大資料風控模型，同時為不同的客戶提供定製化的風控模型搭建，多方面的進行有效的風險防控。