大数据风控金融场景应用的背景

大数据的出现与应用让金融风险控制方法和信息来源都有了质的飞越。大数据具有数据量大、信息丰富等优点，但也存在数据结构复杂，处理难度大的问题。

风险管理中若能用好大数据，可以增加信息来源，为多源信息融合提供有利条件，可以提高风险管理有效性和丰富数据的广度和深度。

大数据风控在金融科技应用的现状

据数据显示，大数据风控在金融行业已经进入成熟期。目前，从数据收集到数据应用的数据流中，涉及到大数据、AI、区块链、物联网等各项技术。

我们定义金融大数据，是覆盖金融全部流程的新技术，而不仅仅是数据分析技术。同时金融领域是以结构化数据为主，数据标准化程度高，数据清洗相对容易。

大数据风控在金融场景的应用

大数据风控在信贷、理财、保险和支付等领域主要应用的场景有智能营销、反欺诈、风险定价、智能匹配、智能理赔。风控公司应用大数据与人工智能，深度分析目标用户的风险特征，结合具体业务场景，为目标客户反馈和风险暴露快速迭代产品，使产品风控更完善、更有生命力。

大数据风控的核心

大数据风控业务依赖数据和建模，即使受到百行征信影响，数据依然是核心。大数据风控需要搭建完整的技术框架，从开源技术及算法到企业级产品，中间还需要解决许多技术问题，除了金融相关的数据，大数据风控还需要用户行为进行数据模型训练和调优。

大数据主要可以解决供应链金融的三个问题

1、大数据降低金融机构对供应链的信息不对称

大数据的出现恰好缓解了金融机构与中小企业之间的信息不对称情况。作为金融行业的主要组成部分，银行业利用数据来提升竞争能力具有得天独厚的条件。

2、大数据促进物流企业精准管理存货

在供应链金融中，金融不但要求物流企业对存货进行管理，还要求分享物流企业掌握的信息。

3、大数据可用于资信评估和风险分析

大数据可用于目标客户的资信评估；大数据可用于风险分析、警示和控制。

来源：物流与供应链金融