風(fēng)險(xiǎn)管理是金融的本質(zhì)之一，而風(fēng)控是所有金融業(yè)務(wù)的核心。近年來，伴隨金融科技大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的新起，國(guó)家密集出臺(tái)相關(guān)文件，要求加大互聯(lián)網(wǎng)交易風(fēng)險(xiǎn)防控力度，鼓勵(lì)通過大數(shù)據(jù)分析、用戶行為建模等手段建立和完善可疑交易監(jiān)測(cè)模型。
（一）大數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景及典型風(fēng)險(xiǎn)
大數(shù)據(jù)風(fēng)控即大數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)控制，是指利用大數(shù)據(jù)分析和模型進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，為金融行業(yè)和個(gè)人用戶提供全方位的安全保障。常見的業(yè)務(wù)場(chǎng)景有信貸、支付、登錄、注冊(cè)、精準(zhǔn)營(yíng)銷等。關(guān)于大數(shù)據(jù)風(fēng)控的應(yīng)用，主要從如下場(chǎng)景展開分析：
信貸場(chǎng)景中為信貸企業(yè)預(yù)防貸前、貸后等場(chǎng)景的欺詐風(fēng)險(xiǎn)。對(duì)借款人的歷史借貸、消費(fèi)特征等行為進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析，前置性判斷用戶的還款能力（經(jīng)濟(jì)實(shí)力）和還款意愿（道德風(fēng)險(xiǎn)），為信貸決策提供可參考依據(jù)。
構(gòu)建整體風(fēng)控解決方案，提供全方位的大數(shù)據(jù)分析，協(xié)助互聯(lián)網(wǎng)信貸企業(yè)，尤其是小微金融企業(yè)客戶，更廣泛利用大數(shù)據(jù)提升風(fēng)控和獲益能力，減少潛在的資金和信用損失。
（二）創(chuàng)新型大數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)
風(fēng)控工具的開發(fā)及使用可促進(jìn)多維度第三方大數(shù)據(jù)充分利用從而提升風(fēng)控效果。
設(shè)備指紋技術(shù)?；趪?guó)際領(lǐng)先的設(shè)備識(shí)別技術(shù)，通過獲取上網(wǎng)設(shè)備的軟件、硬件、行為等多層次指紋信息，為每一個(gè)操作設(shè)備生成全球唯一的設(shè)備ID，精準(zhǔn)大數(shù)據(jù)分析設(shè)備用戶的操作軌跡，對(duì)設(shè)備進(jìn)行標(biāo)識(shí)、評(píng)估欺詐風(fēng)險(xiǎn)。設(shè)備指紋技術(shù)普遍用于反欺詐的事前、事中、事后各個(gè)環(huán)節(jié)?！?
身份認(rèn)證技術(shù)。身份認(rèn)證解決方案中融合了數(shù)字簽名、人臉識(shí)別、時(shí)空碼及設(shè)備指紋等多項(xiàng)核心安全技術(shù)，從而確保整個(gè)身份認(rèn)證過程的安全性與便捷性。解決了大數(shù)據(jù)平臺(tái)用戶賬號(hào)登錄、管理授權(quán)、轉(zhuǎn)賬匯款、支付交易、資金提現(xiàn)等關(guān)鍵環(huán)節(jié)的二次身份確認(rèn)問題。
兼顧移動(dòng)端與PC端。用戶無需攜帶除手機(jī)外的任何額外認(rèn)證設(shè)備（如U盾）即可完成身份認(rèn)證；無需獲取用戶大數(shù)據(jù)（如姓名、身份證等），無大數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(xiǎn)，同時(shí)保護(hù)用戶隱私信息。
智能決策引擎。智能決策引擎主要作用是實(shí)時(shí)對(duì)交易進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)判斷。它是在傳統(tǒng)的規(guī)則引擎的基礎(chǔ)上，結(jié)合目前主流的模型引擎，使規(guī)則引擎與模擬引擎配合使用，將機(jī)器學(xué)習(xí)嵌入到整個(gè)反欺詐過程中?；跈C(jī)器學(xué)習(xí)的智能決策引擎，將越來越受到重視，并在風(fēng)險(xiǎn)防控中發(fā)揮更大的作用。
（三）大數(shù)據(jù)風(fēng)控解決方案
隨著互聯(lián)網(wǎng)金融興起，風(fēng)控大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)者也如雨后春筍般應(yīng)運(yùn)而生，由于各機(jī)構(gòu)所面對(duì)的業(yè)務(wù)場(chǎng)景、大數(shù)據(jù)來源、用戶群體不盡相同，因此目前行業(yè)還沒有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)來提出一套完整的解決方案。同時(shí)，欺詐因素的不確定性，也使得大數(shù)據(jù)風(fēng)控不得不因地制宜，量身定制最合適的解決方案。綜合目前風(fēng)控行業(yè)的實(shí)際情況，簡(jiǎn)要介紹以下幾種：
大數(shù)據(jù)應(yīng)用行業(yè)先進(jìn)技術(shù)構(gòu)建反欺詐模型。在海量大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，采用分布式并行計(jì)算、存儲(chǔ)管理和實(shí)時(shí)檢索，并運(yùn)用關(guān)聯(lián)、分析和建模，解決實(shí)際業(yè)務(wù)問題?？v深多重賬戶防護(hù)體系，有效識(shí)別欺詐分子，有效防范拖庫(kù)撞庫(kù)、賬號(hào)盜用等賬號(hào)風(fēng)險(xiǎn)，從而保障賬戶安全。
基于生物識(shí)別的身份認(rèn)證與交易驗(yàn)證。生物特征具有唯一性，可以測(cè)量或可自動(dòng)識(shí)別人類的生理特征和行為特征來進(jìn)行個(gè)人身份認(rèn)證的鑒定。
智能決策流實(shí)現(xiàn)秒級(jí)審批。近年來，隨著人工智能崛起，機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)也得以較快發(fā)展，智能決策引擎就是基于機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)的。
同時(shí)結(jié)合大數(shù)據(jù)技術(shù)，把風(fēng)控系統(tǒng)提升到了實(shí)時(shí)反欺詐，通過低延時(shí)、高吞吐量的大數(shù)據(jù)處理能力為實(shí)時(shí)風(fēng)控系統(tǒng)，尤其是模型的訓(xùn)練提供了強(qiáng)有力的支持。
小結(jié)
金融是現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)的核心，它對(duì)經(jīng)濟(jì)的運(yùn)行與社會(huì)制度的完善具有重要的促進(jìn)作用。防范風(fēng)險(xiǎn)、居安思危的意識(shí)人類自古就有，隨著互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)的發(fā)展，欺詐風(fēng)險(xiǎn)問題也越來越突出，更多的人意識(shí)到大數(shù)據(jù)風(fēng)控在金融領(lǐng)域的重要性，并通過大數(shù)據(jù)技術(shù)來解決風(fēng)控難題。
但在當(dāng)前階段，許多大數(shù)據(jù)風(fēng)控系統(tǒng)普遍存在大數(shù)據(jù)的真實(shí)性不高、有效性仍需通過市場(chǎng)來論證、大數(shù)據(jù)收集和使用過程中面臨著合法性問題等。因此，我國(guó)的大數(shù)據(jù)風(fēng)控依然還有很長(zhǎng)一段路要走。
