P2P平台如何基于大数据做风控

P2P增信措施一、风险准备金制度风险准备金是指P2P平台从自有资金中或者收取用户的费用中拿出一部分钱作为当平台贷款项目出现严重逾期时对投资人的损失的一种非义务性的垫补。

为了保证其真实性，风险准备金一般由第三方银行代为托管，银行每月按时出具托管报告。

风险准备金是目前P2P网贷行业比较多见的一种平台自我增信的形式，目前平台例如人人贷，宜人贷，拍拍贷实行了此项保障制度。

以拍拍贷为例，其风险准备金由中国光大银行上海分行托管并每月出具托管报告，准备金来源由两部分构成：一是，拍拍贷自有一千万资金，二是，拍拍贷向“逾期就赔”专区的借款人收取的费用。

具体方式是当借款人逾期未还款超过30 日时，拍拍贷将按照“风险备用金账户资金使用规则”从风险准备金账户中提取相应资金用于偿付借出人在该笔逾期就赔列表项下剩余未还本金和逾期当期利息金额。

资金赔付顺序是先由拍拍贷风险备用金账户中自有资金进行补偿，自有资金不足时再使用收取的费用予以偿付。

风险准备金制度极大地解除了投资人投资P2P网贷时最主要的担忧，为投资人提供了有效的风险共担机制，分散了投资人投资行为所带来的信用风险，为投资人营造了一个安全健康的投资环境，保障了理财人的权益，是高质量的增信手段之一。

但是风险准备金制度也存在其自身无法避免的弊端，首先，风险准备金制度是P2P平台出于自我增信的目的而自己提出的，是一种非义务性的行为，没有法律强制性，其最终解释权归平台所有，因为按照民间借贷法规定，作为民间借贷的居中人是没有义务承担借款人在借款过程中产生的损失，所以如果万一平台突然宣布其无效或者将其废除，在法律上，平台最可能的罪名是涉嫌虚假营销，同时平台可以拒绝垫付借款人的损失，借款人同样面临血本无归的风险。

其次，数据不透明，按道理平台的风险准备金额度应该与平台的贷款余额等同时投资人才能获得完全的垫付保证，但目前实施风险准备金制度的平台并没有定期公布其贷款余额信息，虽然从专业的角度看，逾期率不可能是100%，所以并不需要风险准备金100%与贷款余额等同，但不透明的信息设置很难让人信服风险准备金制度的效力。

大数据技术在金融风险防范中的应用随着科技的不断发展，大数据技术已经逐渐渗透到各个领域之中，其中金融领域也不例外。

大数据技术能够对金融市场中的各种数据进行分析、挖掘和应用，为金融风险防范提供了新的思路和手段。

一、大数据技术的应用大数据技术是指利用计算机等技术手段对海量数据进行收集、存储、管理、分析和挖掘的过程，对于金融领域中的数据，同样可以采用大数据技术对其进行处理。

例如，在金融市场中，可以利用大数据技术对股票、期货、外汇等的价格趋势、交易量、资金流向等数据进行分析，从而对市场进行预测和判断。

此外，还可以对金融企业的客户信息、贷款数据等进行分析，对客户逾期、信用水平等进行评估，帮助金融机构进行风险控制。

二、金融风险控制金融领域中最核心的问题之一就是如何控制风险，避免因为风险过大而引发的金融危机。

大数据技术在风险控制中发挥了非常重要的作用。

具体来说，可以利用大数据技术对金融交易数据进行分析和挖掘，通过对市场趋势、资金流向等数据的监控，可以及时预判市场的风险因素和波动性，从而实现风险的预测和控制。

三、信用评估在金融领域中，信用评估是非常重要的一环。

传统的信用评估主要依靠客户的信用记录和借贷历史等信息，但是这些数据是非常有限和不准确的，往往无法做到客户信用评估的全面和准确。

而大数据技术可以对客户的社交网络、手机通讯记录等非传统数据进行处理，从而对客户的信用水平进行更为全面和准确的评估。

这种基于大数据技术的信用评估方式可以较好地避免传统的信用评估方式存在的局限问题，同时也可以减少金融机构的风险和恶意逃废债等问题。

四、反欺诈在金融市场中，欺诈行为是非常严重的问题之一，一旦出现欺诈行为，不仅会对金融机构造成财务损失，还会导致客户信心的流失。

而大数据技术的应用能够有效地预防欺诈行为的出现。

具体来说，可以采用大数据技术对客户的交易数据、身份信息、社交媒体信息等进行分析，通过对客户行为的监控，可以及时发现异常行为，避免欺诈行为的发生。

电子商务大数据在金融风控中的应用随着互联网的发展和普及，电子商务已经成为人们购物消费的主要方式之一。

然而，电子商务的大规模交易背后也衍生出了众多的金融风险。

为了降低金融风险，保障交易安全，电子商务平台开始积极运用大数据技术来进行风控。

本文将探讨电子商务大数据在金融风控中的应用，并介绍其对于提高交易安全性和保障用户权益的重要性。

一、大数据在电子商务金融风险识别中的应用电子商务平台每天都会处理大量的交易数据，包括用户的个人信息、交易记录、支付行为等。

通过对这些数据的分析，可以发现潜在的金融风险和异常交易。

例如，当用户在短时间内频繁进行高额交易时，系统可以通过分析其历史交易记录和支付行为，判断是否存在风险。

此外，大数据分析还可以识别各种欺诈行为，比如虚假评价、假货出售等。

在金融风险识别中，使用大数据可以提高识别准确性和效率。

传统的金融风控手段主要依赖于人工审核和规则引擎，但这种方式无法应对大规模的交易数据和复杂的交易行为。

而大数据技术可以通过机器学习和数据挖掘算法，自动识别潜在风险，并生成实时的风险报警。

二、大数据在电子商务金融风险预测中的应用除了风险识别，大数据还可以用于金融风险的预测。

通过对历史数据和用户行为的分析，可以建立模型来预测未来的风险。

例如，通过分析用户的购买行为和购物偏好，可以预测其未来的购物行为和支付能力。

这样一来，电子商务平台可以提前采取措施，例如限制信用额度或者增加审核频次，以降低潜在的金融风险。

大数据在金融风险预测中的应用可以有效地提高预测准确性和精度。

传统的风险预测方法主要依赖于历史数据和统计方法，但无法充分考虑到各种非线性关系和复杂的交互影响。

而大数据技术可以充分挖掘各种数据之间的关联，建立更加准确的预测模型。

三、大数据在电子商务金融风险决策中的应用在金融风险决策中，大数据可以提供决策支持和优化策略。

通过分析大量的交易数据和用户行为，可以建立精准的用户画像和信用评估模型。

例如，根据用户的历史交易记录、信用评级和个人信息，可以为用户设置不同的信用额度和审核标准。

大数据风控平台的设计与实现随着互联网的迅猛发展，各种第三方支付、P2P网贷等金融服务的出现，金融风险的管理和风控技术也变得尤为重要。

大数据风控平台的设计与实现成为了金融行业中不可或缺的一环。

本文将探讨大数据风控平台的设计原理和实际实现方法，以帮助企业更好地应对金融风险。

一、大数据风控平台设计原理大数据风控平台的设计原理主要包括数据采集、数据存储、数据分析和风险评估四个方面。

1. 数据采集数据采集是大数据风控平台的基础，通过收集各种金融数据，包括用户基本信息、交易记录、行为数据等，构建用户画像和行为分析模型。

数据采集可以通过接入各类数据源，如数据库、第三方数据服务提供商等方式进行。

2. 数据存储大数据量的处理需要强大的数据存储能力，常见的数据存储方案包括NoSQL数据库和分布式存储系统。

NoSQL数据库具有高性能、高可用性和弹性扩展等特点，适用于大规模数据存储。

分布式存储系统则可以通过分布式计算和存储技术模型，实现数据的快速检索和查询。

3. 数据分析数据分析是大数据风控平台的核心，通过数据挖掘和机器学习等技术，对大量数据进行分析和建模。

常见的数据分析方法包括聚类分析、分类分析和关联分析等，以发现潜在的风险因素和行为模式，并为风险评估提供决策支持。

4. 风险评估风险评估是大数据风控平台的最终目标，通过综合考虑用户的信用评分、借款金额、借款用途等因素，对用户的风险进行量化评估。

评估结果可以用来预测用户的逾期概率和违约风险，并为风险控制提供参考。

二、大数据风控平台实现方法1. 技术架构大数据风控平台的技术架构主要包括数据采集层、数据存储层、数据分析层和应用层四个层次。

其中，数据采集层负责数据的实时采集和预处理；数据存储层负责大规模数据的存储和管理；数据分析层负责数据的挖掘和建模；应用层则是用户接口和决策支持系统。

2. 数据处理流程大数据风控平台的数据处理流程主要包括数据采集、数据清洗、数据分析和风险评估四个步骤。

基于大数据的智能风控系统设计随着金融科技的快速发展，大数据技术也逐渐地成为了金融领域中不可或缺的一部分。

在金融领域中，风险控制一直是重中之重，而大数据技术则为风险控制提供了更为全面、快速、精准，同时也更为智能的解决方案。

因此，基于大数据技术的智能风控系统设计，在当前金融领域中意义重大。

一、智能风控系统简介智能风控系统是一种以大数据技术为基础的风险控制系统。

它是通过收集、整合、分析和挖掘大量的金融数据，结合人工智能算法，来实现对金融风险的预警、诊断和预防的系统。

智能风控系统主要分为四个主要模块：风险监控模块、智能预警模块、风险评估模块和风险控制模块。

1、风险监控模块：该模块主要负责对市场风险、信用风险、操作风险、法律风险等进行监控，主要是根据每一个交易数据、交易量、资金流动、关键指标等，进行数据分析和风险预警、分析等。

2、智能预警模块：该模块主要是基于预设的风险预警指标，根据风险预警的数据模型，实现对市场波动、黑天鹅事件等潜在风险的预警和预防，防范风险的扩散和深化。

3、风险评估模块：该模块主要负责对客户的风险评估。

通过数据模型对客户进行风险识别，包括风险偏好、信用状况、交易习惯等等指标。

根据数据分析和风险评估模型的结果，来制定相应的风险控制策略。

4、风险控制模块：该模块主要是基于风险评估和风险预警结果，实现从源头上对风险进行控制，从而最大化地降低风险。

包括风险分级、资产配置、产品设计等等。

二、智能风控系统的设计实现在智能风控系统中，如何获取和处理大量的金融数据、如何构建数据模型、引入数据挖掘算法等是关键。

首先，需要搭建一个高可用、高性能、高可扩展的数据平台，实现数据的收集、整合和分析。

其次，需要进行数据预处理、清洗、归一化等数据处理操作，构建数据模型。

再次，需要引入数据挖掘算法，如分类、聚类、回归、关联分析等，对数据进行挖掘和分析，提取有用的信息。

最后，应用人工智能算法、机器学习算法等，设计预测模型和评价模型，实现数据自动化预测。

基于大数据视角的惠农e贷智能风控研究一、惠农e贷现状惠农e贷成立于2014年，是一家以“互联网+农村金融”为发展方向的P2P种植农业众筹平台，通过互联网技术为农村地区提供综合线上融资服务。

惠农e贷可以为农村地区的种植业、渔业、养殖业等提供各类贷款服务。

据惠农e贷公布的数据显示，截至目前，该平台已累计为超过30个省市县的10,000多名农户提供了超过20亿元的融资服务。

同时，在贷款成功率方面，惠农e贷也取得了较好的成绩。

据统计，惠农e贷的贷款成功率远高于同类平台，达到了97%以上。

二、智能风控策略然而，与其他P2P平台一样，惠农e贷面临着风险较大的借贷风险。

如何通过智能风控策略有效地降低风险成为了平台发展的重要问题。

以下是惠农e贷的智能风控策略：1. 基于大数据的风险防控惠农e贷通过搭建大数据分析平台，建立庞大的数据库，收集各种数据信息，包括借款人的信用记录、社交网络数据、央行公民征信中心数据等多种数据，以便于平台可以了解借款人的借贷行为。

此外，通过大数据分析，惠农e贷在授信审批的过程中，可以通过借款人的融资历史、收入、负债、还款意愿等指标进行风险评估，以减少风险并提高贷款成功率。

2. 风险感知和监控系统惠农e贷通过系统实时监控，对借款人的还款行为、信用贷款、催收追偿等行为建立风险感知和监控系统。

若出现风险，则平台及时进行警告或督促还款，保证借款人责任心的有效发挥。

3. 风险预测惠农e贷不仅仅要考虑现在的风险情况，平台还会基于大数据分析预测未来的借款风险。

平台可以通过对借款人的历史信息、还款记录、还款能力、行为等多个维度进行分析，提前预测可能出现的风险，及时进行预防和引导，减少借款风险。

三、结语惠农e贷为了能够更好地应对借贷风险，加强了智能风控策略。

其基于大数据分析之上的风险防控、风险感知和监控系统、风险预测等智能风控策略，有助于提高平台的贷款成功率，保障投资人的合法权益，为农村地区的发展提供更为稳定的融资服务，是一个值得肯定的探索和尝试。

基于大数据的智能风控系统开发与应用随着互联网的快速发展，金融行业也迎来了新的变革。

传统的风险控制方法已经无法满足日益复杂的金融市场需求，而基于大数据的智能风控系统的出现，则为金融机构提供了更加高效、准确的风险控制手段。

一、大数据在金融行业的应用大数据是指海量、高速、多样化的数据集合。

在金融行业，大数据的应用可以帮助金融机构更好地了解客户需求、优化产品设计、提升风险控制能力等。

通过大数据分析，金融机构可以实时监控市场动态，预测风险趋势，及时调整业务策略。

二、智能风控系统的开发与应用智能风控系统是基于大数据技术开发的一种风险控制工具。

它通过对大量的数据进行分析和挖掘，建立起全面、准确的风险评估模型，从而帮助金融机构识别和管理潜在的风险。

1. 数据收集与整理智能风控系统的第一步是收集和整理数据。

金融机构可以通过与合作伙伴、第三方数据提供商等建立数据共享机制，获取更多的数据资源。

同时，对于已有的数据，需要进行清洗和整理，确保数据的质量和准确性。

2. 数据分析与建模在数据收集和整理完成后，接下来就是进行数据分析和建模。

通过大数据分析技术，可以从庞大的数据中挖掘出隐藏的规律和趋势。

同时，可以利用机器学习算法建立起风险评估模型，根据历史数据和实时数据，预测未来的风险情况。

3. 风险控制与预警基于建立的风险评估模型，智能风控系统可以实时监测和评估风险。

一旦发现潜在风险，系统会自动触发预警机制，通知相关人员采取相应的措施。

同时，系统还可以根据风险评估结果，为金融机构提供风险控制建议，帮助其制定合理的风险管理策略。

三、智能风控系统的优势与挑战智能风控系统相比传统的风险控制方法具有以下优势：1. 高效性：智能风控系统可以实时处理大量的数据，并进行快速准确的风险评估，大大提高了风险控制的效率。

2. 准确性：通过大数据分析和建模，智能风控系统可以更加准确地预测风险，并提供相应的控制措施。

3. 自动化：智能风控系统可以实现自动化的风险监测和预警，减少了人工干预的需求，提高了风控的自动化水平。

P2P网贷的风控手段手段一：设立风险保证金。

目前很多平台均设立了风险保证金，比例一般为贷款金额的1%，一旦投资人无法收回投资，由风险保证金提供先行赔付。

这一制度看上去有点类似银行，按贷款余额的1%计提风险准备金。

但是，这个1%真的与银行一样吗?我们先普及一个常识，专业人士可以选择跳过。

1、截至2014年6月末，全国商业银行不良贷款率1.08%，上半年16家上市银行不良贷款余额超过5581亿元，其中中小企业贷款不良率大部分介于2-3%之间(不含上半年核销的709.93亿元不良贷款)。

P2P投放的贷款由于利率水平远远高于金融机构，其客户质量及保证措施不大可能优于金融机构，P2P如何能够用1%的准备金来覆盖?2、2014年上半年，中国16家上市银行拨备覆盖率为251%，环比下降13%。

拨备覆盖率(也称为“拨备充足率”)是实际上银行贷款可能发生的呆、坏账准备金的使用比率。

不良贷款拨备覆盖率是衡量商业银行贷款损失准备金计提是否充足的一个重要指标。

拨备覆盖率=(一般准备+专项准备+特种准备)/(次级类贷款+可疑类贷款+损失类贷款)×100%。

举例来讲，某银行贷款余额100亿，其中正常类90亿，关注类2亿，次级类5亿，可疑类2亿，损失类1亿，则其不良贷款率为(5+2+1)/100=8%。

假设不计提特种准备，按照现行规定，首先计提贷款一般损失准备金=100*1%=1亿，然后按比例计提专项贷款损失准备：2*2%+5*25%+2*50%+1*100%=3.29亿。

加上一般准备，准备金总额应当达到4.29亿元。

目前，对于一些银行，中国银监会要求拨备覆盖率达到150%，是比拨备充足(100%)更审慎的要求。

这些拨备资金来源均是银行的税前或税后利润。

以上说明，P2P的1%计提不同于金融机构的1%，金融机构是用自身利润来计提的，而P2P大都是将1%成本加到借款人或出借人身上的，这势必带来了更高的融资成本，从本质上加大了贷款的风险。

互联网金融公司如何利用大数据进行风控管理随着互联网金融行业的快速发展，大数据技术在风控管理中的应用愈发重要。

大数据的出现为互联网金融公司带来了更广阔的发展前景和更有效的风险控制手段。

本文将从数据收集、风险评估和风控措施三个方面探讨互联网金融公司如何利用大数据进行风控管理。

一、数据收集在大数据时代，互联网金融公司能够通过各种渠道获取海量的用户数据。

这些数据可以包括用户在互联网金融平台上的行为数据、交易数据、个人信息等。

通过对这些数据进行系统的收集与整理，互联网金融公司能够建立起一套完整的用户画像，从而更准确地进行风险评估。

1. 数据挖掘与分析互联网金融公司可以利用大数据技术进行数据挖掘与分析。

通过对用户数据进行深度挖掘，可以发现用户的消费行为、信用记录、还款能力等关键信息，从而更好地了解用户的风险偏好和潜在风险。

2. 多维度数据整合互联网金融公司还可以将来自不同渠道的数据进行整合，构建多维度的数据模型。

这样可以更全面地了解用户的行为轨迹，发现异常交易和风险预警信号，提高风险识别和防范能力。

二、风险评估大数据技术的应用使得互联网金融公司能够通过更全面、更准确的数据进行风险评估。

通过对用户数据的分析和挖掘，互联网金融公司可以根据用户的信用记录、还款能力、资产情况等指标，分析用户的风险等级，为金融业务进行分类评估。

1. 信用评分模型互联网金融公司可以使用大数据技术构建信用评分模型。

通过对用户的行为数据进行综合分析，对用户进行评分，确定用户的信用等级。

依据不同的信用等级，对用户的贷款额度和利率进行差异化设定，提高风险控制的灵活性和准确性。

2. 模型训练和优化通过不断积累和分析数据，互联网金融公司可以对风险评估模型进行训练和优化。

通过人工智能和机器学习算法，可以对模型进行实时更新，提高模型的准确性和预测能力，降低风险。

三、风控措施互联网金融公司在基于大数据的风险评估基础上，还需要采取相应的风控措施，以规避潜在的风险。