| 安徽兴海房产：金融科技3.0时代大数据风控成主战场 |
越来越多的金融科技企业致力于提供定制化的大数据风控解决方案，金融科技促成了“金融+场景+技术”的跨界融合，使整个金融生态发生了一些积极的变化，除提高传统及新型金融机构的服务水平外，也在一定程度上降低了金融风险。
在信贷领域，传统风控无疑较为稳健，其主要是借助房产、汽车等固定资产作为抵押，然后通过历史借贷数据来预测和判断借款人的违约风险，所以传统风控模式很难给过去没有发生过借贷交易的人进行信用评分。其对信用数据的采集方式主要是通过用户自己提供，然后金融机构再通过人工的方式去核实这些信息的真实性，需要大量的人力、物力支撑，这意味着其服务的人群数量有限。
金融科技企业通过运用大数据构建风控模型的方法为客户进行风险控制和风险提示，避开传统风控的劣势，使客户能够为更多有金融需求的人群服务。此外，大数据风控系统能够对多维度、大量数据进行智能处理，且批量标准化的执行，这为金融服务的创新奠定了基础，使金融科技企业能够开展多样化业务。以安徽兴海资产管理有限工资为例，作为典型房产资产管理公司，以大数据风控系统为核心，开展了多种创新型业务，与网贷平台合作，充分利用网贷平台大数据优势，并与自身资源相结合，实现资源的有效共享。
说到如今大数据的广泛运用，建立一个大数据风控模型除了大量的数据做支撑外，多维度的计算、有效的数据筛选等也是值得企业深思的。大数据风控要达到比较成熟的水准必须从基础做起，从各系统平台的搭建，再到硬件设施的匹配，缺一不可。真正的大数据风控系统应该是建立在大数据平台之上的。
大数据风控背后凝聚的是繁重的系统开发、技术支持。据前隆金融首席技术官梁晓靖介绍，为应对不断扩大的用户规模，业务系统技术架构经历了数次变迁，从单体式应用程序到分层分布式系统，再到微服务架构，实现了业务系统彻底的组件化和服务化，其水平动态扩展能力足以支撑未来上亿用户的大规模高并发访问。
金融大数据可以有效提升风险控制的效率，提高识别和侦测恶意欺诈的能力，降低了恶意欺诈风险；大数据对于高风险客户识别方面有着成熟的应用场景，可以有效降低风险概率。所以说，房产管理机构的运营中如何结合大数据优势是十分重要的！ |
|
|
|
