常规风控特征已不够用，教你一眼看出大数据风控质量好很差

大数据风控从出世以来一直是资本关注的重点，市面上不只有不少互联网金融公司开发了大数据风控模型，还有不少专门作大数据风控技术而后向业界输出技术能力的公司。然而，白热化的市场竞争中必然伴随着参差不齐泥沙俱下的产品。虽然极高的技术壁垒，可靠安全的数据来源，造成了自然屏障把浑水摸鱼的产品隔离开来，可是对于那些不甚懂技术的人来讲，一眼甄别大数据风控产品的成色是好仍是坏还须要花很多时间。

风险控制做为金融的核心，一直备受关注。在传统金融机构中，会经过一些基础的金融逻辑来推断风险。好比收入水平越高偿还能力越高，历史还款记录越好还款意愿越高，等等。大数据能够将用户在使用APP以及其余平常行为中的特征更好的汇总整理，从而挖掘出更深层面的数据，帮助风控建模和数据分析。

常见的业务特征包括，（一）研究对象固有的性质和特色的描述，主要涉及身份信息、教育信息、工做信息等，好比年龄、性别、籍贯、学历、毕业院校等。这些都是基于（一）类记录解析出来的可用于量化描述或分类的特征。

（二）类特征是在（一）的基础之上进行进一步的统计和复杂化。经过时间、空间等各类角度产生不一样的变量组合，从而推测出行为主体的特征。好比时间+空间，时间+属性，空间+属性，时间+属性+统计，等等。

（三）类特征主要根据社交数据进行判断，于是叫关联信息特征。对于关系类型、关系权重、关系密集度等等指标进行计算提取，从而将复杂的社交关系网可视化。

伴随着金融产品和场景的不断多样化，对于风控模型的精确度和深度定制化的要求也愈来愈高。所以好风控产品的定义也不只仅是对贷前贷中贷后的全线把控，更是彻底匹配金融产品需求的定制化服务。毕竟不一样的金融产品所面向的用户也是不尽相同的。这一点能够参照MobSmart的风控产品逻辑，为金融机构提供风控数据接口提升风控能力。而在常规接口不能知足全部需求的时候，又能够提供深度定制的场景模型。

用户上传样本后，系统能够将针对场景智能筛选有效特征，挖掘数据价值。从数据管理，任务管理，到特征管理，导入管理，全面而细致的精准筛选优质风控特征，造成定制模型，并将操做工程化。

(任务管理）

（特征管理）

整体来讲，大数据风控还有很大的完善空间，将来的优化方向多是一些拥有数据资源和技术算法优点的企业在市场规模上具有了必定优点后，拥有更多的数据资源来支持模型的优化迭代，技术优点不断加强。