IT公司大数据风控平台的研究
挺 赛衣參 研究 生毕业论文 （ 申请硕去学位 ） 论文题目 ： Ｔ公司 大数据风控平台的研究 作者： 郭 锐 专业 ： 王商 管 理 （ＭＢＡ） 研究方向 ： 金 融 ＇ 指导教师 ： 裴平 教授 二〇 —六年千二 月 学号 ：ＭＦ１４０２１１９ 论文答辩日期 ：２０１６ 年 １２月 １日 指导教师 ： （答字） 原创性声明 本人 郑重声明 ：本人所呈交的学位论文，是在导师的指导下独立 进行研究所取得的成果 。学位论文中凡引用他人已经发表或未发表的 成果、数据 、 观点等 ，均 已 明 确注明出处 。除文中已经注明引用的内 容外 ，不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的科研成果。对 本文的研究成果做出重要贡献的个人和集体 ，均已在文中明确方式 标明 。 本声明的法律责任由本人承担 。 论文作者签名：－日期： 心 摘要 互联网和大数据时代的来临体现的是科技的进步，也是这个时代发展的必然。 大数据技术的应用正逐步滲透到多个行业，尤其是金融行业 。由于近些年互联阿 金融的快速发展 ， 大数据风控技术逐渐成为人们最关注的大数据应用之 一 ，金强 行业则是首当其冲，是因为大数据风控技术不仅能够帮助金融机构构建其征信体 系 ，而且能够为金融机构提供可信赖的征信数据和大数据技术决策支持等，Ｗ降 低金融化构客户的违约率 ，帮助金融机构有效提高风控管理水平， 降低 其信 用管 理的成本，切实推动了我国诚信体系 建设 。 金融信贷业务的管狸离不开风险管理技术的支撑，而数据则是风控模型开展 的基础，风控模型主要是基于征信数据进行采集、处理、存储成格式化的数据， 在此基础上构建成熟的数据挖掘模型，其结果是最终向金融机构提供决策支持服 务。大数据风控不仅为金融业发展提供了必要的数据资源 支持 和大数据风控模型 支持，也改变了金融体系内征信产品的设计和应用理念，是未来金謡行业风险管 理的重要基础。由于我国征信业的发展起步较晚，大数据风控相关领域的法律制 度和业务规则不够完善 、征信机构数据处理能力、隐私保护等方面仍有待提高。 本文作者通过对自身所任职的Ｔ公司在大数据风控平台产品 的探索 与应 用 ， 对国内外同行的经验与借鉴，Ｗ及Ｔ公司对大数据风控平台的运营与 改善 策略的 介绍 ，让 读者 对大数据风控平台所涉及到数据的采集、分析和应用，大数据的质 量提升、大数据平台 的安全 与产 品 创新 等方面有清晰的认识 。 本文研究的是通过 多渠道获得数据源，利用统计学、机器学习和深度学习模型进行分析 ，并部署到 互联网平台上 ，向所有注册过的金融化构提供定制化的分析结果，将其应巧在评 估用户的信用风险控制环节，并实现自动化批量审核，减少人工干预Ｗ及避免传 统信用评估中单 一模型考虑 因素的局限性。大数据风控模型让预测更为精准，覆 盖人行征信系统无法覆盖的人群 ， 尤其是针对那些长期未享 受到 传统金融机构服 务的客户群体 ，这也是普惠金融所传达的理念。 关键词 ：大 数据 风控，数据挖掘，机器学习 ，互联网平台 Ｉ Ａｂｓｔｒａｃｔ Ｉｎｔｅｒ ｎｅｔａｎｄｔｈｅａｄｖｅａｉｔｏｆｔｈｅｅｒａｏｆｂｉｇｄａｔａｒｅｆｌｅｃｔｓｔｈｅ ｐｒｏｇｒｅ巧ｏｆ ｓｃｉｅｎｃ ｅａｎｄ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ｂｕｔａｌｓｏｔｈｅｉｎｅｖｉｔａｂｌｅｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆｔｈｉｓｅｒａ．Ｔｈｅａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆｂｉｇ ｄａｔａ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｉｓｇｒａｄｕａｌｌｙｐｅｎｅｔｒａｔｅｉｎｔｏ过打ｕｍｂｅｒｏｆｉｎｄｕｓｔｒ ｉｅｓ ，ｅｓｐｅｃｉａｌｌｙ化ｅｂａｎｋｉｎｇ ． 虹ｆｅｅ班ｔｙｅａｒｓ，ｔｈｅｒａｐｉｄｄｅｖｅｌｏｐ拍ｅｎｔｏｆＩｎｔｅｒｎｅｔｂａｎｋｉｎｇ，ｂｉｇ舶ｔａｒｉｓｋｃｏｎｔｒｏｌ ｔ；ｅｃｈｎｏｌｏｇｙｈａｓｇｒａｄｕａｌｌｙｂｅｃｏｍｅｏｎｅｏｆｔｈｅｍｏｓｔｃｏｎｃ ｅｒｎｅｄａｂｏｕｔｔｈｅａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆ ｂｉｇｄａｔａ ， 化ｅｂａｎｋｉｎｇｉｓｔｈｅｆｉｒｓｔｔｏｂｅａｒ ｔｈｅｂｒｕｎｔｂｅ ｃａｕｓｅｂｉｇｄａｔａｒｉｓｋｃｏｎｔｒｏｌ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｃａｎｎｏｔｏｎｌｙｈｅｌｐｂａｎｋｉｎｇｉｎｓｔｉｔｕｔｉｏｎｓ化ｂｕｉｌｄ ｉｔｓｃｒｅｄｉｔｓｙｓｔｅｍ ， Ｂｕｔａｌｓｏ － ｆ ｏｒｂａｎｋｉｎｇｉｎｓｔｉｔｕｔｉｏｎｓｔｏ ｐｒｏｖ ｉｄｅｒｅｌｉａｂｌｅｃｒｅｄｉｔｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎａｎｄｂｉｇ ｄａｔａ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｄｅｃｉｓｉｏｎｓｕｐｐｏｒｔｔｏｒｅｄｕｃｅｂａｎｋｉｎｇ ｉｎｓｔｉｔｕｔｉｏｎｓ ， ｄｅｆａｕｌｔｒａｔｅｆｒｏｍ化ｅｃｕｓｔｏｍｅｒ ，ｔｏｈｅｌｐ ｂａｎｋｉｎｇｉｎｓｔｉｔｕｔｉｏｎｓ ！：〇ｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙ ｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｌｅｖｅｌｏｆｍａｎａｇｅｍｅｎｔｏｆ化ｅｒｉｓｋｃｏｎｔｒｏｌ ａｎｄｒｅｄｕｃｅｔｈｅｃｏｓｔｏｆｉｔｓｃｒｅｄｉｔｍａｎａｇｅｍｅｎｔ ，ａｎｄｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙｐｒｏｍｏｔｅｄｔｈｅ ＣｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｏｆＨｏｎｅｓｔｙ Ｓｙｓｔｅｍ ｉｎＣｈｉｎａ． Ｔｈｅｍａｎａｇｅｍｅｎｔｏｆｂａｎｋｉｎｇｃｒｅｄｉｔｂｕｓｉｎｅｓ ｓｉｓｉｎｓｅｐａｒａｂｌｅｆｒｏｍｔｈｅｓｕｐｐｏｒｔｏｆ ｒｉｓｋｍａｎａｇｅｍｅｎｔｂｃｈｎｏｌｏｇｙ ， ａｎｄｄａｔａｉｓ化ｅｂａｓｉｓｏｆｔｈｅｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆｒｉｓｋｃｏｎｔｒｏｌ ｍｏｄｅｌ ， ｔｈｅｒｉｓｋｃｏｎｔｒｏｌｍｏｄｅｌｉｓｂａｓｅｄｏｎｃｒｅｄｉｔｄａｔａｃｏｌ ｌｅｃｔｉｏｎ ，ｐｒｏｃｅｓ ｓｉｎｇ， ｓｔｏｒａｇｅ ｉｎｔｏｆｏｒａｍｔｔｅｄｄ＆ｔａ ，ｏ打ｔｈｉｓｂａｓｉｓｂｕｉｌｄｉｎｇ过ｍ泣ｔｕｒｃｄａｔａｍｉｎｉｎｇｍｏｄｅｌ，ｔｈｅＫｓｕｌｔｉｓ 化ｅｕｌｔｉｍａｔｅｂａｎｋｉｎｇｉｎｓｔｉｔｕｔｉｏｎｓ化ｐｒｏｖｉｄｅｄｅｃｉｓｉｏｎｓｕｐｐｏｒｔｓｅｒｖｉｃｅｓ．Ｂｉｇｄａｔａｒｉｓｋ ｃｏｎｔｒｏｌｎｏｔｏｎｌｙ ｐｒｏｖ ｉｄｅｓｔｈｅｎｅｃｅｓｓａｒｙ ｄａｔａ ｒｅｓｏｕｒｃｅｓｕｐｐｏｒｔａｎｄｂｉｇ ｄａｔａ ｒｉｓｋｃｏｎｔ ｒｏ ｌ ｍｏｄｅｌｓｕｐｐｏｒｔｆｏｒｔｈｅｂａｎｋｉｎｇｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ
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