期指模拟交易汇的风控做的合理吗？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2017-10-13 06:57 标签： 合理风控
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消费金融风控大忌：把大数据做成技术秀
11:02:00 财世汇
（温馨提示：网贷有风险 理财需谨慎）
这是一个最好的时代。消费金融呈爆发式发展，大数据、金融科技技术不断革新，风控能力持续提高。这是一个最坏的时代，大爆发时代的野蛮生长，迎来了机遇却也带来了危机。
在我国个人信用体系并不健全的大环境下，各业内公司纷纷打起了大数据风控的牌，在宣传方面也都把“以海量数据为基础，以智能系统做支撑，以核心算法为引擎”等作为重中之重，但消费金融业务的大数据风控光有这些就够了吗？
大数据需要专家经验来整合
任何人工智能、数据挖掘的模型，其实都只是工具。
马上消费金融决策科学总监孙光辉认为，“大数据要接地气，必须要以理解业务为基础，脱离了业务来发展各种技术，可能最后只是一场技术秀”。
打比方说，如果给风控造一把枪，风控业务拿着枪打鸟，鸟可能是欺诈分子或者是坏客户，“我们提供好的装备，业务人员很好地运用去识别优质的和劣质的客户，这是量化策略的核心”，孙光辉说，“如果我们脱离业务，只是单纯使用这把枪，有可能方向就瞄错了，这样就打不到我们的目标，要对我们的业务目标有深刻的理解，这样我的数据才有可能能够在我们的风控发挥它应有的作用，这一点非常的关键。”
大数据要重视专家的经验，业务人员跟数据人员的沟通和交流，这一点非常重要，业务人员要有数据思维，数据人员要有业务思维。
大数据需要用科学管理来保障
大数据如果管理不好，很有可能变成大混乱。因为大数据不仅仅是数据本身，其来源、种类都非常多，且存在整合、清洗等工序，工程量非常大。
科学管理的体系至关重要，不仅包含数据管理，还包括模型管理，技术部门开发出上百个模型，这些模型具体如何迭代，如何到中心调用，是一个很大的管理问题。除了这些，整个决策的完整生命周期也需要科学管理。
科学决策首先要做到整合风控数据资源，建设决策分析的基础设施。其次，要整合业务经验和大数据机器学习技术，先用数据验证业务经验，通过数据再精细化业务经验。另外，专业化、定制化的数据策略决策要基于产品特征来做。
如果违背了这样的思想，一味发展技术，大数据有可能变成大忽悠，脱离了业务目标发展技术，“要么你瞄的方向错了，打不到鸟，要么是定制化的程度不够”，孙指出，能够体现量化策略是精细化水平，通过数据提供定制化的解决方案，而不是用大数据这个框，什么东西都往里装。要做好定制，也需要对业务有深刻的理解。
大数据文化要务实进取、业务导向
对于消费金融行业而言，须秉承务实进取、业务导向的大数据文化。
盲目的发展技术是误区，公司的技术要跟问题相匹配，这才是最好的。“我们所有工具是定制化的，问题本身很简单，我们也不会干大炮打苍蝇，因为这很浪费资源”，孙光辉认为，如果仅仅停留在鼓捣数据，不做接地气的事情，做出的模型可能很漂亮，但没有什么用。
消费金融公司需要找到一个平衡，在技术、成本，乃至在很多纬度上，在时效性上要达成平衡，这是务实进取的业务导向的数据文化。消费金融公司需要在这一基础上，将大数据风控做成闭环体系，做能够提供更好业务的接地气的大数据。
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发表于 09:21:01
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发表于 17:51:00
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