有人知道国内大数据风控技术比较好的是哪家公司吗？

1. 有人知道国内大数据风控技术比较好的是哪家公司吗？

衡量一家公司的大数据风控技术好坏的因素有挺多的。比如：服务对象，服务规模，自身企业荣誉资质等，像华策数科就挺全面的。我了解到他们为超过100家银行，保险和电商等国内知名企业提供过大数据风控服务，其大数据风控技术是比较靠谱的，在2019年获得了杰出银行服务商的嘉奖，并荣获了李家诚的投资。

2. 哪家公司在大数据风控技术领域做的比较好？

恰好我之前有接触过一家大数据服务公司华策数科，在大数据风控技术方面做得还不错。其团队有着多年的金融行业实战经验，他们来自多行业多场景的风险管理合作经验，累计创造了上千个成功的数据模型，且资源方面华策数科已与银联智策、腾讯云、阿里友盟等占据市场80%的底层数据源达成战略合作。

3. 大数据风控有哪些优点？

风控是金融行业的核心业务，大数据风控是对多维度、大量数据的智能处理，批量标准化的执行流程，通过全方位收集用户的各项数据信息，并进行有效的建模、迭代，对用户信用状况进行评价，可以决定是否放贷以及放贷额度、贷款利率 。大数据风控更能贴合信息发展时代风控业务的发展要求；越来越激烈的行业竞争，也正是现今大数据风控如此火热的重要原因。比如浅橙科技，他们有自主研发的HAS风控体系，以风控技术、大数据应用技术为核心，搭建了大数据机器学习架构，能够用先进的人工智能和机器学习技术进行自主挖掘，迭代更新，为金融机构和用户提供更专业、更智能的服务。
大数据风控优势

01 数据量大

这也是大数据风控宣传的活字招牌。 根据公开资料，蚂蚁金服的风控核心CTU 投入了2200多台服务器，专门用于风险的检测、分析和处置。每天处理2亿条数据，数据维度有10万多个。



02 数据维度多

传统金融风控与大数据风控的显著区别在于对传统金融数据和非传统金融数据的应用。传统的金融数据包括上文中提及的个人社会特征、收入、借贷情况等等。而互金公司的大数据风控，采纳了大量的非传统金融数据。比如阿里巴巴的网购记录，京东的消费记录等等。



03 双重变量降低主观判断误差

大数据风控在运行逻辑上不强调强因果关系，而是看重统计学上的相关性。

除了传统变量（即传统网贷公司房贷审批的经验判断），还纳入了非传统变量，将风控审核的因果关系放宽到相关关系，通过互联网的方式抓取大量数据之后，进行系列数据分析和筛选，并运用到风险审核当中去。这样不仅能简化风控流程，提高审批效率，而且能有效避免因为认为主观判断的失误。

04 适用范围更广

中国的互金服务的客群可简单分为：无信贷历史记录者和差信贷历史记录者。他们没有征信报告或金融服务记录，对传统金融机构而言，他们的风控审核助力有限，同理，学历、居住地、借贷记录这些传统的强金融风控指标可能在面对无信贷记录者和差信贷记录者时都会面临同样的问题。而互金公司可可以通过其他方式补充新的风控数据来源，并且验证这些数据的有效性。

4. 当下的大数据风控企业发展趋势怎么样？

对于大数据领域而言，2016年是历史性的一年，是具有重大意义的一年。“大数据”不再只是人们印象中的无实际意义的流行词。专家学者正在基于大数据开发真实的、可用的解决方案和应用程序，“大数据”从之前的噱头走向了接地气的“落地”。
2017年，随着研究的进一步深入，技术层面也达到了更高的水平线上，以大数据为基础开发的应用软件逐渐丰富。庞大的数据量交给计算机进行系统地、有分类的计算已经不再是问题。
2018年，大数据相继应用到各行各业中，以它的特有的力量推动着人类文明进入一个新的领域。
手机行业的中流砥柱——小米，以用户数据为起点，在多个领域进行了大数据的应用场景涉猎，如用户核心搜索入口之一的“全局搜索”功能，以及可以通过语音控制小米电视与各种智能家庭设备的智能助手引擎等。
信贷行业的后起之秀——壹诺信用，专注于金融行业大数据风控领域个人和企业的信用评估、信贷管理等服务，方便用户了解风控信息及进行债务管理，为小微金融提供决策和管理支持。
商超行业的巨头——沃尔玛，作为一家世界性连锁零售企业，为更好的服务客户、提升业绩，沃尔玛网站自行设计了最新的搜索引擎，可以利用语义数据进行文本分析、机器学习和同义词挖掘等，这项技术的运用，使得在线购物的完成率提高了10%到15%。

5. 大数据风控是什么？

大数据风控指的就是大数据风险控制，是指通过运用大数据构建模型的方法进行风险控制和风险提示。通过采集大量企业或个人的各项指标进行数据建模的大数据风控更为科学有效。
大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
大数据风控主要是通过建立数据风险模型，筛选海量数据，提取出对企业有用的数据，再进行分析判断风险性。

扩展资料：
大数据风控能解决的问题：
1、有效提高审核的效率和有效性：
引入大数据风控技术手段分析，通过多维度的信息分析、过滤、交叉验证、汇总，可以形成一张全面的申请人数据画像，辅助审核决策，可以提高审核的效率和有效性。 
2、有效降低信息的不对称：
引入大数据风控技术手段分析，通过多维度的信息分析、过滤、交叉验证、汇总，可以形成一张全面的申请人数据画像，辅助审核决策，可以提高审核的效率和有效性。 
3、有效进行贷后检测：
通过大数据技术手段对贷款人进行多维度动态事件（如保险出险、频繁多头借贷、同类型平台新增逾期等）分析，做到及时预警。
参考资料来源：百度百科-大数据风控

6. 大数据风控与传统风控有什么不同？

传统的风控系统比较简单，  一套简单的IT系统结合线上线下征信，征信数据来源局限，原理简单，风险较大。
     相对于大数据风控系统来说，由于大数据征信评分原因，IT系统相对完善，数据来源来源征信机构及互联网各种平台相关数据。
     大体有四部分功能：1、评分建模，风控部分；
                       2、IT系统：业务系统、审批系统、征信系统、催收系统、账务系统；
                       3、决策配置工具，即信dai决策引擎；
                       4、征信大数据的整合模块。
  大数据风控系统优势是大数据驱动，兼容手动、自动审批、决策、dai后管理。
    鉴于大数据风控系统大大降低了风险，目前信dai行业，特别是小微金融机构大数据风控应用趋于普遍。神州融首推出了大数据风控平台、融360等也相继推出了自己的风控系统。

7. 为什么要使用大数据风控？大数据风控有什么用呢?

风控即风险控制，大数据风控是指通过运用大量多重数据构建模型的方法对风险进行分析，以给客户端进行风险预警和风险控制。

传统的风控技术，多由各机构自己的风控团队，以人工的方式进行经验控制（因为每个团队不同，风控质量参差不齐，最关键人工的无限制是数据处理能力弱，数据中的异常分析能力差）；而大数据风控是借助互联网海量数据，对数据进行多维度，智能化，标准化处理，数据处理结果越来越精准。

（举个简单的例子，你去银行贷款，传统的人控，只去看下最近三年的贷款和银行的流水记录，但大数据风控，可以调查你最近10年的记录，再分析你有没骗贷的可能。）

8. 大数据风控是什么？

大数据风控的目标解放人工重复劳动，提高风控的效率和稳定性，及早识别出风险（时间就是金钱）。
大数据风控，基于数据表层的信息难于解放人工，往往是事后才发现风险，将其加黑名单、加策略后，其又通过换账号换设备换个外衣躲避，救火式的风控非常被动、低效、低质。基于数据深层次的特征分析才是风控的出路，欺诈的特征找到了，外衣再怎么变换也能自动识别出来。而图数据库技术是大数据关系分析的利器，基于图谱的深层关联关系进行挖掘、推导、聚类等（比如找号、设备、IP、WIFI、通话记录、转账记录等形成的关联图谱），从而深度分析得出风控实体的特征。