인터넷 금융 바람 제어 모델에 필요한 데이터는 얼마나 됩니까?
특정 인력, 산업, 상권 등 수직 목표에 대한 깊은 경작으로 인해 해당 위험 지점 및 위험 통제 전략을 쉽게 수립할 수 있습니다.
예를 들면 다음과 같습니다.
대학생 소비 대출은 주로 대학생의 특성을 겨냥한 것이다.
농기계 산업 융자 보증.
도매시장 상권 신용.
2. 자신의 플랫폼 신분 데이터, 과거 거래 데이터, 지불 데이터, 신용 데이터, 행동 데이터, 블랙리스트/화이트리스트 등을 기준으로 위험 통제를 실시합니다.
신분 데이터: 실명인증 정보 (이름, 주민등록번호, 휴대전화번호, 은행 카드, 회사, 직위), 업계, 집 주소, 회사 주소, 관계권 등.
거래 데이터/지불 데이터: B2C/B2B/C2C 전자 상거래 플랫폼의 거래 데이터, P2P 플랫폼의 대출 및 투자에 대한 거래 데이터 등이 있습니다.
신용 데이터: 예를 들어, P2P 플랫폼의 대출, 상환 행위가 누적된 신용 데이터, 전자 상거래 플랫폼은 거래 행위에 따른 신용 데이터와 신용 점수 (JD.COM 화이트바, 알리페이퍼), SNS 플랫폼의 신용 데이터입니다.
행위 데이터: 전자상거래 구매 행위, 상호 작용 행위, 실명 인증 행위 (예: 시나웨이보 인증, 친구 인증 등), 정보 수정 (예: 가정, 회사 주소 수정, 주파수 변경을 통한 업무 안정성 확인).
블랙리스트/화이트리스트: 신용카드 블랙리스트, 계좌 화이트리스트 등.
3. 타사 플랫폼 서비스 및 데이터를 기반으로 위험 관리를 수행합니다.
인터넷 정보 플랫폼 (비 PBOC 정보), 산업 연합 * * * * 데이터의 FICO 서비스 (예: 소액 대출 연합, P2P 제휴) 를 즐길 수 있습니다.
소매 결정 (빨간색), Maxmind 서비스
IP 주소 라이브러리, 프록시 서버, 도난/유사 카드 데이터베이스, 악성 주소 라이브러리 등
여론 모니터링과 추세, 입소문 서비스. 거시 정책, 산업 동향, 사례 분석 등
전통적인 산업 데이터를 기반으로 한 위험 관리.
인민은행 징신, 공상, 세무, 주택관, 법원, 공안, 금융기관, 차관소, 통신, 유틸리티 (수력, 석탄) 등 전통업계의 데이터.
5. 오프라인 현장 실사 데이터
자체 건설풍통제팀이 오프라인 실사와 소대출회사, 전당회사, 제 3 자 신용관리회사 등 기존 오프라인 기업들과 협력하여 풍통제를 하는 모델을 포함한다.
큰 데이터와 무관한 것처럼 보이지만, 선 바람 제어 데이터도 큰 데이터 바람 제어의 중요한 데이터 소스와 수단이다.