互聯網+產業轉型升級
隨著經濟社會的發展，大數據可能帶來的深刻影響和巨大價值日益被認識，它通過技術的創新與發展，以及數據的全面感知、收集、分析、共享，為我們提供了一種全新的看待世界的方法，其帶來的信息風暴正全方位地改變著我們的生活、工作和思維。建設現代化經濟體系離不開大數據發展和應用。構建以數據為關鍵要素的數字經濟，就要著力推動實體經濟和數字經濟融合發展，讓大數據成為建設現代化經濟體系的重要基石。
伴隨著互聯網和大數據的快速發展，互聯網和傳統行業的融合開始加速，在互聯網浪潮下，傳統行業重新找到了發展的新方向。互聯網與傳統銀行業可以融合發展，即形成新型的“互聯網+”模式，該模式的本質在於將互聯網技術（大數據處理、雲計算）融合於銀行經營管理的各環節，這不僅僅是簡單的將傳統業務置於互聯網環境中，而是一種多維度、多層次涉及面廣的顛覆性創新，是未來助推銀行業轉型升級的必經之路。在“互聯網+”的大背景下，銀行業應抓住機遇，積極發揮自身優勢，充分利用互聯網技術避免空間和信息不對稱的限制，加強風險監控，減少不必要的損失，早日實現銀行業的轉型和升級。作為一種資源，企業利用大數據，可以更加敏銳地感知周邊的變化，更加深邃地洞察客戶、消費者以及合作伙伴們的行為和變化趨勢，更加精準地優化企業的運營，更加和諧地與商業夥伴一起開展協同創新。大數據正在重塑企業，重新定義行業，正成為跨界融合發展的驅動力，億美全場景大數據風控賦予企業更多商業價值。
商業銀行風險管理是指商業銀行通過風險識別、風險估價、風險評估和風險處理等環節，預防、迴避、分散或轉移經營中的風險，從而減少或避免經濟損失，保證經營資金安全的行為。我國商業銀行在經歷了一系列改革之後，風險管理已經取得一定成效，但在當前互聯網+的時代，我們該如何將大數據運用於銀行風控呢？壞賬率、不良貸款是銀行業老生常談的話題，業內人士分析認為，造成信用風險的原因有很多，但歸根結底還是風控做的不到位。近幾年，互聯網+發展迅猛，用戶消費理念、消費場景與支付方式出現日新月異的變化，此時傳統風控模型已顯現出兩大侷限性：數據覆蓋人群不夠以及覆蓋維度不足。信用評分模型技術的發展，是與消費信貸產業、數據庫技術、數理統計、計算機技術、社會徵信體系的發展和完善密不可分的，首先來了解一下徵信行業的大數據技術：
1、對碎片化數據的整合能力，這種對大數據的理解特別適用於真心行業；
2、收集更多的數據維度，相對於傳統徵信數據的強相關性，這些大數據徵信的數據和消費者的信用狀況相關性較弱；
3、實現信用信息的有禮補充，大數據存在稀疏性，大數據技術可以探尋數據稀疏的原因，進而可以獲取有價值的消費者信息。
評分模型是基於金融機構信貸違約數據樣本專門建立的模型，針對性強，覆蓋面廣，主要是基於個人卡光的行為偏好數據，利用機器學習和大數據技術，從原始的弱變量中提取能夠有效識別好壞用戶的潛變量，在加上國際流行的個人信用評分模式，更突顯具備有效性、穩定性、高預測能力。保證數據真實、客觀、全面的前提下，綜合評估客戶的身份匹配、用戶行為、收支等級、航旅行為、支付消費、社交行為等數據，以更加準確的評價個人信用風險。今年以來，金融監管政策頻出，銀監會稱：“2017年是我國供給側結構性改革的深化之年，也是金融業風險防控的關鍵之年。”
互聯網時代的三大本質
為了進一步加強銀行業風險防控工作，銀監會發布《關於銀行業風險防控工作的指導意見》，其中提到將重點防控包括信用風險、流動性風險、債券投資業務、同業業務等十類風險。據統計，目前銀行傳統的風控模型覆蓋國內70%用戶，而對另外30%用戶的有效性則非常有限。此外，傳統風控模型中所覆蓋的用戶屬性相對簡單，現今用戶消費場景已從單純的線下轉變為“線上+線下”，而銀行掌握的部分信息只能描繪出不完整的用戶畫像，這便會加大其信用風險發生的概率。大數據風控作為傳統風控方式補充，可利用用戶行為數據來為風險控制提供決策，為銀行解決傳統風控模型覆蓋不足的痛點，幫助銀行加快在線審批及授信狀態的實時監控。億美軟通大數據服務已深入信用評估、消費金融及O2O等領域，分別與FICO、京東金融和摩拜單車達成合作。億美軟通還將深挖數據價值，提升數據處理的專業化能力，致力於為更多消費場景提供服務。
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