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[建模教程] 【风控策略】大数据风控策略逻辑

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杨利霞        

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  • TA的每日心情
    开心
    2021-8-11 17:59
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    [LV.4]偶尔看看III

    网络挑战赛参赛者

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    自我介绍
    本人女,毕业于内蒙古科技大学,担任文职专业,毕业专业英语。

    群组2018美赛大象算法课程

    群组2018美赛护航培训课程

    群组2019年 数学中国站长建

    群组2019年数据分析师课程

    群组2018年大象老师国赛优

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    发表于 2019-6-6 15:58 |只看该作者 |倒序浏览
    |招呼Ta 关注Ta
    【风控策略】大数据风控策略逻辑9 Q1 T: S* ^) A& n2 x- |7 \7 r" Q
    从现金贷平台方面来看,一是完善大数据体系和风控模型,放款给那些急需用钱的人,需要快速判断用户画像,需要很强的大数据和风控模型来做支撑。二是准确评估用户属性,产品定价回归理性。筛选出相对优质的客户群体,从多方面的数据来判断是否可以支撑最后的贷款利率全方位维度全面分析,明确判断客户用款场景,降低坏账率。4 t, [1 z$ T) @) P$ Y/ r* o
    依托多维度大数据搭建的数据风控管理体系,是整个科技金融风控的核心。
    0 l& o. H/ }+ p; }( v--------------------- / Y9 W, L! x2 C' `8 t
    5 ]; W9 _+ g. o5 ?3 X; o: K0 t5 l3 x

    / V: J4 Z+ d! T/ q2 Y下面针对欺诈风险和信用风险,贴几张图,从数据风控策略的角度出发,介绍几种常用数据和数据的常见使用方法。* K7 W! X. L+ {9 w' k; |
    $ I( \8 I: F- L: |+ y' U  f3 T
    数据获取+数据维度+使用方法5 I9 @! w) F- j. v1 p/ C
    贷前审批+贷中监测+贷后管理
    / u$ a3 s' [7 p9 G8 m3 R风险欺诈+履约能力+风险名单+综合评分
    # |! X2 h  R, G4 [3 M0 q6 J
    3 s0 ^, e# q5 `9 A8 L1 m9 H  N$ \4 P& W# A# Y6 C
    一 欺诈风险
    0 X( J" b& L$ F
    ! t, I: i! @) K; |9 L3 S; {6 Q
    ) w5 G9 l, V5 o4 }1 l# C
    - L+ K) h$ T2 S' m" C7 @9 w9 f% z2 b% k; F2 [# _3 S
    $ l2 f/ g3 ]4 @
    二 信用风险
    ( b# z/ a3 f  o1 o) _- p: ]9 C9 T+ G8 o' A' I6 ]9 O7 _* h

      s0 w: ]8 g7 V+ U( i7 z, O2 k, ~5 a' C; W  Q/ V" r* f8 ^

    1 ]& u; q% U$ y. S! t# N  i三 决策引擎
    3 f/ p+ y$ t4 S0 y/ a5 z; Z8 M8 [$ p1 h% H( }' T9 j5 _: H0 E
    : G2 n% O- S/ z& s9 G+ m! {, a+ `

      g' s& v" g; u0 A( p- `) P2 ^* I3 z, n( M  _

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    zan
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