[新闻营销]Fintech中的黑科技 玖富打造 “火眼”风

网络金融的核心在于风险控制，权威的大数据征信系统可以更好的应对当前网络金融领域面临的风险控制问题，降低平台的坏账概率。

其实数据改变不了风险，但是可以量化风险，就像网络金融改变不了金融的性质和风险，而是作为一种工具更高效透明的做金融。无论是个人理财业务还是借贷服务，都是遵循数据流，与之关联的大数据风险控制控制着网络金融的每一个新闻环节，使得资产的流通更加透明，防范风险。九福自主开发的火眼风控制系统是一个基于大数据、机器学习和人工智能的完善的大数据风控制系统。

名副其实的大数据风险控制

大数据风险控制离不开数据先行。九福消费金融副总裁金增晓表示，相比美国，国内大数据是真正的大数据，种类和数量都比美国丰富。金增孝曾在美国资本一、摩根大通等机构担任重要职务，管理信用卡等信贷资产2000多亿美元。

九福火眼风险管控系统基础数据非常丰富，不仅整合了内部数据，还参考了丰富的外部合作伙伴数据，如芝麻信用、腾讯信用、前海信用、通盾科技等。通过多个数据验证反欺诈后，使用多维数据源建模并不断完成，也提高了反馈潜在风险的能力。

经过这两年的长足发展，互联网金融饱受成长之苦，一些p2p网贷平台遇到了支付困难、跑路、倒闭等困难。与此同时，裸酒吧等几个恶性事件，把网络金融推到了风口浪尖。与过去传下来的金融相比，互联金融面临着较高的客户风险，其风险控制面临着更大的挑战，这将对大数据风险控制提出更高的要求。

互联网金融在美国已经成名，但鉴于美国是一个相对成熟的信用社会，信用信息环境比中国简单，大部分信用信息新闻都可以通过渠道查询获取，纷繁复杂的欺诈场景和纷繁复杂的信用风险场景并不常见，因为这些多重风险控制模式在到达中国后并不适用。基于以上，中国很多大型网上金融企业并不直接使用美国的风险控制模式，而是自主开发风险控制模式。除了九福的火眼风控系统，蚂蚁金服的微贷云决策平台和魔镜风控系统都是大数据风控系统。

机器学习有助于自动控制风力

大数据风险控制系统必须经过庞大的交易数据验证，才能完全迭代。据了解，九福在过去的三个月里已经推动了数千笔交易。一旦后续的不良事务和之前的不良事务有很大的差异，就可以通过机器学习快速调整迭代。

准确的风险预测评级优于人工评估。九福集团消费金融副总裁金增晓表示，自动收入识别、生物识别、基于R引擎的嵌入式模型、设备指纹、反欺诈政策的不断完善，形成了多数据验证的反欺诈新闻，比之前流传下来的线下审计模式更强大、更高效。

九福创造了独特的坏账预测矩阵彩虹评级模型，可以预测稍微多一点的可能逾期行为。此外，火眼风险控制系统还具有自动化功能，具有效率高、风险可控、单笔贷款价格低、边际效应明显等优点，使久富能够提前发现客户的早期逾期表现，有越来越多的时间进行调整。

据了解，目前该领域的大数据技术与金融业务的渠道、数据、征信、反欺诈、额度、后期服务六大阶段相互勾结，形成了线上化、机械化、模块化的风险控制框架体系。充分利用大数据观察技术，建立独特的风险控制系统，能够高效支持贷款在线实时审批、客户定价和贷后风险动态监控。

火眼风险控制系统是金融技术应用的代表之一，也可以说是九福独有的黑技术。在九福快速增长的业务流中，成为保障客户资金安全、提供良好服务的坚实后盾。

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