インターネット金融商品はリスク管理のためにビッグデータをどのように活用しているのでしょうか?

インターネット金融商品は多すぎます。ここでは、P2Pオンライン融資を例に、リスク管理に関わる関連側面について説明します。

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顧客の申請意図と申請情報の信憑性を理解することは、ローン担当者モデルに当てはまります。リスク管理の重要なポイントは次のとおりです。
申請者と直接会って、申請者の身分証明書を確認し、申請者の署名を確認し、申請者の雇用主と直接会います。承認プロセス:

基本的な信用ポリシーの検証は、主に申請情報、証明書情報、および申請が偽造されていないかどうかの検証に重点を置いています。
このシステムは、重大な不良回収記録、内部債務不履行記録がある顧客、最近の期間に高いリスクがあったために関連ブラックリストに含まれている顧客など、基本的な信用政策要件を満たさない顧客、および規制政策要件を満たさない顧客を審査して排除します。基本的な審査の後、顧客情報の分類に基づいて、異なる申請者は自動的に異なる与信プロセスに振り分けられます。これらの異なるプロセスは通常、顧客分類、申請金額、顧客が新規顧客であるかどうか、顧客が既存顧客であるかどうかなどの要素に基づいて設計され、その後、具体的な審査段階に入ります。レビュープロセスは、システムレビューと手動検証の 2 つのインタラクティブな部分で構成されます。レビューに不合格、質問がある、または合格した人だけが、拒否、追加調査のための返却、追加情報のための返却、合格、条件付き合格などの後続の段階に進むことができます。

クレジットファクトリーモデルに適用される主要なリスク管理ポイント:

1. 顧客から提出された情報の論理的検証。

お客さまにご記入いただく情報には、申込書にご記入いただいた申告情報や、お渡しする資格証明書類の情報が含まれます。不正顧客は情報の全部または一部を捏造するため、自己申告した当該情報に不合理な内容が含まれている可能性が高くなります。インターネットビッグデータが提供する位置情報サービスを利用することで、顧客が記入した住所情報を住所位置座標として特定し、顧客が普段使用している物流住所位置座標と比較することができます。顧客が提供した住所が遠すぎることが判明した場合、住所情報が偽である可能性があります。PADなどのモバイルチャネルの場合、インターネット顧客の具体的な申請場所を特定し、申請情報に記入された住所情報や職業情報と比較することができます。フォームの記入にかかった時間、変更回数、変更された内容など、顧客の申請プロセスの行動情報も収集できます。これらの情報項目は、申請詐欺モデルの変数や申請詐欺戦略の重要なルールになる可能性があります。

2. 顧客から報告された情報と自社の既存顧客情報の論理的検証。

例えば、複数の申請書に記入された部署の電話番号は同じだが、対応する部署名と住所が異なる場合、一括偽造申請の可能性が非常に高くなります。

3. 外部情報の比較検証

悪質な申請では、借金や会社運営上の問題、処理待ちの裁判所執行情報など、自社にとって不利な事実が隠されていることが多いです。申請者の事業情報や裁判所執行情報をインターネット上でクロールすることで、申請者の真の資格を確認することができます。クレジット付与プロセス:

スコアリングルールエンジンに入力した顧客は、そのタイプに応じてさまざまなセグメンテーションモジュールに移動し、自動車ローン、消費者ローン、住宅ローン、個人事業ローンなど、さまざまな製品、さまざまな業界、さまざまな顧客グループを含むさまざまなセグメンテーションモデルに適応します。

リスク管理のポイント:

ローン申請の種類によって、必要な信用スコアリングルールエンジンは異なります。
ユーザーの認証に基づいて自動的に取得されるデータ:
個人情報は、電子商取引の購入データ、検索エンジンデータ、ソーシャルデータ（Weibo / Renrenなど）、クレジットカードの請求書メール情報、ユーザーがインターネット上に残した中国高等教育学生情報とキャリアセンター情報など、多次元からデータをキャプチャし、個人の性格、消費嗜好、意図、学歴などの個人情報を取得します。
販売者情報: 販売者の電子商取引取引データ (物流、キャッシュフロー、情報フローデータ)、電子商取引ビジネスデータ (訪問者数、取引量、ユーザーレビュー、物流情報など) を取得します。
最後に、特定のモデルを通じて個人の信用スコアリングデータと加盟店の信用スコアリングデータに変換されます。付録: ビッグデータクレジットデータソースマップ

貸出後在庫顧客管理リンク：

既存顧客への与信調整は、既存顧客管理の重要な部分です。さまざまなビジネス手法では、最終的には与信顧客の調整が必要になります。与信枠の管理を怠ると、リスクが急激に増大する可能性があり、紹介側では「優良顧客」が既存側では「不良顧客」になってしまう可能性もあります。

リスク管理のポイント:

1. 早期支払い遅延、複数期間連続した滞納金の未払い、無効な連絡先情報など、債務不履行状況を観察する。

2. 新しく追加されたブラックリストまたはグレーリストのデータに一致する既存の顧客がいるかどうかなど、情報の関連付けを確認します。

中小零細商人の在庫リスク管理の過程で、データパートナーから商人の取引フロー情報を取得し、その取引フローを監視して警告することができます。突然の資金の流入と流出、業務ルールに従わない取引フローの減少、通常業務での大規模な取引などに対して警告を発することができます。ビッグデータのリアルタイム監視を通じて、外部データ監視プロセス中に顧客に関する重大な否定的情報、公安法違反情報、裁判所執行情報、納税情報、重要な業界ニュース、借り手のソーシャルネットワークにおける重大な否定的状況、借り手のオンライン閲覧行動、資金の支払いと決済条件などが発見されると、タイムリーに警告を発することができます。ローン延滞後の顧客管理リンク:

顧客の返済意欲の低さと返済能力の不足が、顧客の支払い遅延の主な原因です。この関係は、主に滞納顧客管理と失注顧客管理に関係しています。

リスク管理のポイント:

1. 収集モデルと戦略の最適化。ビッグデータを通じて、さまざまな収集方法に対するさまざまな顧客のさまざまな反応を掘り出すことができます。例えば、インターネットの使用履歴がほとんどない顧客の場合、債権回収のメールを送信しても期待した効果が得られないことが一般的で、音声リマインダーの方が効果的かもしれません。また、Weibo や Zhihu に依存している顧客の場合、同じ債権回収や返済リマインダーのテキストを携帯電話のテキストメッセージではなく、Weibo や Zhihu のプライベートメッセージで送信する方が効果的です。

2. 失った顧客を特定し、その情報を復元します。たとえば、顧客の物流情報を外部の電子商取引会社と照合すると、顧客がローンを申請する際に提供した連絡先情報が最近のオンラインショッピングで使用した連絡先情報と一致しないことがわかります。これは、顧客が連絡先情報を更新したことを意味する可能性があります。この時点で、顧客とのコミュニケーションと連絡を積極的に開始して、顧客との連絡が途絶えるのを防ぐことができます。連絡が途絶えた顧客の場合、インターネット上に蓄積された大量の関連情報は、顧客の仕事、生活、ソーシャルネットワークを理解するのに役立ちます。資金流動性管理

流動性リスクは、P2Pオンライン融資プラットフォームの主なリスクです。P2Pオンライン融資プラットフォームが消滅する主な理由は、銀行の取り付け騒ぎです。ビッグデータによる流動性管理は、実はリアルタイム BI の応用です。従来の BI データは T+1 ですが、ビッグデータはリアルタイム BI です。

リスク管理のポイント:

プラットフォームの借入側と投資側の両方からのすべてのデータを統合し、次の2つの側面から分析します。
1. 資金調達の側面
2. ビジネスの側面詳細については、前回の回答を参照してください。
P2P プラットフォームにおける流動性の最も重要な指標は何ですか?ローン発行

ローン発行プロセスは、アカウントの乗っ取りや資金の不正流用を防ぐための重要なステップです。

リスク管理のポイント:
指定口座への振替、対象支払。たとえば、顧客が研修や進学のための授業料を支払うためにお金を借りる場合、顧客は申請手続き中に学校の関連口座番号を事前に提供する必要があります。まとめ

P2Pビッグデータリスク管理モデル構築パス

-終わり-

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この記事の著者@刘渝民は（APP Top Promotion）によって編集および公開されています。転載する場合は著者情報と出典を明記してください。

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