#场景体验# 大数据如何帮助金融机构识别风险客户

在发展基于大数据风险分析及应用能力方面，国外金融行业已经走在领先地位。从金融行业的主要业务板块（零售银行、公司银行、资本市场、交易银行、资产管理、财富管理、风险控制），每个业务板块都实现借助大数据来更深入地了解客户，并为其制定更具针对性的价值主张，同时提升风险管理能力。

在金融多渠道数据联动分析层面，国外金融机构多渠道数据分析已经从“静态”数据走向“动态”数据，逐步发展为“多渠道数据联动、持续分析“，国外金融机构在数据应用分析领域主要有以下五种应用表现形式： 

1、信贷风险控制

 2、差异化产品和营销方案

 3、银行运营决策分析 

4、交易反欺诈，客户风险预警

 5、精准营销及潜客分析

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在国内特别是中小金融机构往往在对于数据联动风险分析模型的数据来源以及数据建模方法这方面与国际金融机构存在相当的差距，主要包括： 

•  风险管理相关数据散落在各个业务系统中，限制了整合、分析数据，进而支持管理决策的能力 ；

• 基于内部数据的风险管理分析已经不能满足用户在贷前评估、贷中管理到贷后管理全方位的多业务层面考核的风险预警及管理体系需求 ；

•  尚未建立数据质量管控体系，在数据管控组织架构、政策制度、管控流程和数据标准化等各方面存在较大差距 ；

• 中小金融机构缺少数据分析模型人才储备，在数据分析模型开发、应用、验证、调整与优化工作的推进方面面临较大挑战 ；

• 多渠道数据业务联动亟待提升，如线上线下业务联动、支付融资联动、资金流和信息流与统一信用风险分析模型结合等。

 基于此我们网智天元依仗大数据智能技术能力的优势，提出了金信鸽风控预警系统，拥有解决以上问题的能力，正好切合市场的迫切需要，也良好解决了国内市场在大数据风控的困局。 金信鸽风控产品在对公预警方面有着行内行外融合的数据优势，行外预警信息的实时优势，还有高效精准的风控优势，为金融机构使用者挽回大量的优质客户以及降低贷后逾期。

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金信鸽的应用的案例：

银行拥有的客户信息并不全面，基于银行自身拥有的数据有时候难以得出理想的结果甚至可能得出错误的结论。

 比如，如果某位企业客户从银行的税易贷获取300万贷款，按期还款半年没有逾期，每个月贷后回访电话一次，从未有过投诉和违约资金用途，按照传统的数据分析，该客户是一位逾期风险较低的客户。但如果看到该企业掌门人的舆论报道，位置信息，以及公司经营信息会得到真实情况是：该公司的法人最近经常出入澳门，财报库存较高，贷后电话了解不到这些具体实情，客户多次在微博上抱怨，业务利润率太低，该客户逾期风险较高。

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所以银行不仅仅要考虑银行自身业务所采集到的数据，更应考虑整合外部更多的数据，以扩展对客户的了解。通过金信鸽产品外部大数据检索能力的应用就不难发现客户的真实意愿和实时的情况，为银行留存优质客户，避免大量贷后逾期，采取精准的业务行动，提供了最有力的支撑。

金融公司的业务中风控是整个行业的核心能力，对于金融机构有着至关重要的业务属性，而我们金信鸽产品正是大数据风控的佼佼者，面对这样的万亿级市场，具有着广阔的市场前景与发展空间。

作者：网智天元任俊杰