互联网大数据在零售领域风控的实践探索

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本文针对小微零售企业(商户)融资难问题,结合对C公司的实案研究,探讨了互联网时代大数据风控模型的可行性。C公司基于对400万小微零售企业(商户)的POS交易数据分析,建立了自己的大数据授信评模型,该模型经过对10万商户数据的筛选分析,已经为超过17000家商户提供融资。模型历经感知、认知、确知三个不同阶段,不断扩充数据源,通过对风险案例的系统递归、个案风险回归分析,逐步加入了地理位置信息、手机通讯信息等维度进入模型用以评估商户风险。C公司通过第一代模型,已经能从数据分析中把控商户的经营风险,计算商户的经营能力从而确保其还款能力;在第三代模型中,更是引入了系统性的反欺诈模块,对影响商户还款行为的虚假申请及欺诈行为进行防控并确定一定成效。本文引用C公司大量的真实研究数据和结果,对大数据风控模型对小微企业授信评估的可能性、重要性进行了论述;并以其数据实践证明,互联网环境下,大数据风控模型可以对小微零售企业(商户)进行授信评估,可以低成本高效率地把握其风险,进一步真正解决其融资难题。本文在对案例的研究过程中,也尝试对其发展中的难题和未来发展方向进行了分析探讨。
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