如何利用大数据开展信贷反欺诈？

零售端信贷产品线上化已成为金融业发展的趋势之一。在信贷业务中，将长期面临黑灰产团伙骗贷、中介包装、客户伪造、盗用骗贷、渠道合谋等各类欺诈风险，在信用风险层面也存在因征信体系内数据不足、信用白户等而无法对借款人还款能力进行有效评估的问题。

如何控制信贷风险损失、降低风控运营成本、快速支撑新业务拓展和升级，已成为信贷业务所面临的关键挑战。

顶象技术为金融机构提供的金融信贷风控解决方案：

顶象的一站式智能信贷风控平台，涵盖信贷风控全流程管理（贷前、贷中、贷后）、多方数据对接、风控与额度决策、反欺诈策略、贷后可视化监测等功能，提升银行线上信贷实时风控决策能力、自动化审批能力、信审流程管理能力和信贷数据管理能力，实现实时数据复杂处理和沉淀，形成业务闭环，为网络信贷业务健康、可持续发展提供有力保障。

首先要看你的样本数据量有多大，能否进行大数据的常规化操作。如果数据都不够完备，接下来就比较难以着手。如果收集的相关信贷及及欺诈等数据比较多，且样本覆盖比较全面，则可以应用一些监督学习的方法，建立一套普适化的数学化模型。简单来说，从以往数据找规律是一种思路:结合大量信贷人的基本面信息和履约结果，以及一个人历史的履约行为等，总结出一个人进行欺诈的可能性大小度量模型。相信现今应该有比较成熟的风控模型和相关工具来做这个事情。以上，希望采纳