Sistema de gestión de riesgos financieros
Durante un tiempo, el control de riesgos de big data se ha convertido en el "favorito" del desarrollo financiero en el contexto de Internet y también se ha convertido en el foco de atención del capital. Por ejemplo, escenarios comerciales comunes de préstamos financieros, financiación de la cadena de suministro, préstamos al consumo, crédito corporativo, etc. Es necesario utilizar big data para crear bases de datos y modelos inteligentes para identificar usuarios fraudulentos y evaluar las calificaciones crediticias de los usuarios, mejorando así la tasa de identificación de transacciones fraudulentas.
El control de riesgos siempre se ha considerado el elemento vital del desarrollo de las finanzas en Internet. El desarrollo del control de riesgos de big data es sin duda una tendencia inevitable en la industria, y las capacidades de control de riesgos determinarán directamente la vida o muerte de la plataforma. Si se hace bien la seguridad, el futuro de la innovación financiera será fluido; si no se hace bien la seguridad, la plataforma puede llegar a un callejón sin salida.
Control de riesgos de big data versus modelo tradicional de control de riesgos financieros
De hecho, Internet no subvertirá las finanzas tradicionales. Básicamente, no hay diferencia entre los dos. No son opuestos, sino complementarios. En comparación con el control de riesgos tradicional, el control de riesgos de big data enriquece las dimensiones de entrada de datos y el análisis de correlación de datos, y puede juzgar de manera integral la capacidad y voluntad de pago del prestatario. Con la ayuda de modelos de datos, se puede revelar la relación entre ciertas características de comportamiento y el riesgo crediticio, se puede lograr una comprensión integral del estado económico y el comportamiento diario del usuario y la empresa puede ayudar a las empresas a identificar usuarios maliciosos y fraudulentos.
Con el desarrollo de las finanzas inclusivas, el control de riesgos de los productos financieros se enfrenta a mayores desafíos. Los métodos de control de riesgos demasiado conservadores han rechazado por error a muchos prestamistas calificados y han dejado ir a algunos solicitantes no calificados.
La tecnología y el análisis de extracción de big data han creado un nuevo modelo de finanzas en Internet, aprovechando al máximo los datos masivos generados por Internet para extraer las necesidades de los usuarios, evaluar el crédito de los usuarios, gestionar los riesgos financieros, etc. y complete la revisión de la solicitud de préstamo mediante el cálculo de datos a gran escala por parte de la máquina, cambiando el modo de revisión manual tradicional, resolviendo eficazmente el retraso en la entrada de datos y los resultados de la evaluación de riesgos, reduciendo en gran medida la interferencia de los factores humanos y mejorando la capacidad de riesgo. evaluación, análisis y alerta temprana.
Además, el control de riesgos de big data puede optimizar continuamente el modelo, entrenar varios indicadores del modelo, mejorar la efectividad del modelo, iterar rápidamente de acuerdo con nuevas situaciones en las operaciones comerciales y mejorar en gran medida la precisión de predicciones de datos.
Sin embargo, el control de riesgos del big data tiene fuertes barreras técnicas. Debido a la falta de recursos materiales, mano de obra y tecnología, muchas instituciones financieras pequeñas y medianas no tienen la capacidad de crear sistemas de control de riesgos de forma independiente. Algunas instituciones financieras pequeñas y medianas necesitan cooperar con agencias profesionales de servicios de seguridad de tecnología financiera de terceros para utilizar sus ventajas técnicas y combinar las características comerciales de las instituciones financieras para construir un conjunto completo de sistemas de control de riesgos con modelos de control de riesgos como núcleo. , incluyendo minería en profundidad, reglas estratégicas, monitoreo de riesgos, etc. , basado en tecnología de procesamiento de big data, para interceptar de forma rápida, precisa y estable el fraude de eventos masivos.
Control de riesgos de big data: el sustento de las finanzas de Internet
Linsheng Group ha estado profundamente involucrado en los campos de seguridad de redes y big data durante muchos años y ha construido una sólida competitividad central de la empresa. Su completo y preciso sistema de control de riesgos es exactamente lo que estas instituciones financieras necesitan, desde la protección contra riesgos de cuentas hasta la protección contra riesgos de aplicaciones y la protección contra riesgos de crédito y fraude, profundiza en todo el ciclo de vida de los negocios financieros, haciendo que las transacciones sean más seguras y confiables. .
De hecho, el control de riesgos es inseparable del soporte del big data. Las fuentes de datos que circulan actualmente en el mercado son muy confusas, con diversos datos válidos o no válidos mezclados con la reventa de productos ilegales. Por lo tanto, el cumplimiento de los datos se ha convertido en un requisito previo para lograr un control preciso de los riesgos. Los servicios de datos sin la autorización del usuario no son duraderos. No sólo el cumplimiento, sino también la percepción y predicción de datos, la reparación y regeneración de datos y las capacidades de evaluación de la confianza en las transacciones de datos son el núcleo de los servicios de datos.
Como dice el refrán, con el desarrollo del mercado crediticio y de las empresas, siempre hay algunos grupos que estudian modelos antifraude y buscan lagunas para romper el control de riesgos.
Esto requiere que el modelo de control de riesgos de big data se enriquezca y optimice continuamente en las operaciones comerciales, agregando funciones más complejas y más dimensiones, y desarrollando un sistema completo de monitoreo de servicios en los enlaces previo, préstamo y pospréstamo para ayudar a las empresas de crédito. reducir los riesgos empresariales.
La prevención y el control de riesgos deben partir de fuentes de datos multidimensionales, legales y autorizadas. Basado en aprendizaje profundo, análisis de relaciones, toma de decisiones inteligente, conciencia situacional y otras características. , sobre la base del análisis de datos masivos, construimos reglas y modelos profesionales y efectivos, exploramos patrones de riesgo tridimensionales basados en dimensiones de tiempo y espacio, analizamos inteligentemente los riesgos comerciales, realizamos alertas tempranas en tiempo real de los riesgos de la industria, controlamos situaciones de riesgo en oportunamente y bloquear operaciones fraudulentas.
Es innegable que la introducción del big data ha traído una corriente cálida al campo financiero. Los desafíos de control de riesgos en el campo de las finanzas de Internet siguen siendo graves. Nuestras principales prioridades son la práctica continua en el camino del desarrollo y la aplicación de datos y el esfuerzo por lograr el proceso del cambio cuantitativo al cambio cualitativo.
CFRM (Certified Financial Risk Manager) está aprobado y otorgado por el Institute of Certified Financial Risk Managers (ICFRM), y también está incluido en el Comité de Trabajo de Servicios Financieros de la China Market Society (en adelante, el "Comité Financiero" El Programa Nacional de Capacitación Profesional Financiera (PFT) establecido por ) es una certificación de nivel profesional que representa a la industria de gestión de riesgos.