網絡金融的核心在于風險控制，權威的大數據征信系統(tǒng)可以更好的應對當前網絡金融領域面臨的風險控制問題，降低平臺的壞賬概率。

其實數據改變不了風險，但是可以量化風險，就像網絡金融改變不了金融的性質和風險，而是作為一種工具更高效透明的做金融。無論是個人理財業(yè)務還是借貸服務，都是遵循數據流，與之關聯的大數據風險控制控制著網絡金融的每一個新聞環(huán)節(jié)，使得資產的流通更加透明，防范風險。九福自主開發(fā)的火眼風控制系統(tǒng)是一個基于大數據、機器學習和人工智能的完善的大數據風控制系統(tǒng)。

名副其實的大數據風險控制

大數據風險控制離不開數據先行。九福消費金融副總裁金增曉表示，相比美國，國內大數據是真正的大數據，種類和數量都比美國豐富。金增孝曾在美國資本一、摩根大通等機構擔任重要職務，管理信用卡等信貸資產2000多億美元。

九?；鹧埏L險管控系統(tǒng)基礎數據非常豐富，不僅整合了內部數據，還參考了豐富的外部合作伙伴數據，如芝麻信用、騰訊信用、前海信用、通盾科技等。通過多個數據驗證反欺詐后，使用多維數據源建模并不斷完成，也提高了反饋潛在風險的能力。

經過這兩年的長足發(fā)展，互聯網金融飽受成長之苦，一些p2p網貸平臺遇到了支付困難、跑路、倒閉等困難。與此同時，裸酒吧等幾個惡性事件，把網絡金融推到了風口浪尖。與過去傳下來的金融相比，互聯金融面臨著較高的客戶風險，其風險控制面臨著更大的挑戰(zhàn)，這將對大數據風險控制提出更高的要求。

互聯網金融在美國已經成名，但鑒于美國是一個相對成熟的信用社會，信用信息環(huán)境比中國簡單，大部分信用信息新聞都可以通過渠道查詢獲取，紛繁復雜的欺詐場景和紛繁復雜的信用風險場景并不常見，因為這些多重風險控制模式在到達中國后并不適用?；谝陨?，中國很多大型網上金融企業(yè)并不直接使用美國的風險控制模式，而是自主開發(fā)風險控制模式。除了九福的火眼風控系統(tǒng)，螞蟻金服的微貸云決策平臺和魔鏡風控系統(tǒng)都是大數據風控系統(tǒng)。

機器學習有助于自動控制風力

大數據風險控制系統(tǒng)必須經過龐大的交易數據驗證，才能完全迭代。據了解，九福在過去的三個月里已經推動了數千筆交易。一旦后續(xù)的不良事務和之前的不良事務有很大的差異，就可以通過機器學習快速調整迭代。

準確的風險預測評級優(yōu)于人工評估。九福集團消費金融副總裁金增曉表示，自動收入識別、生物識別、基于R引擎的嵌入式模型、設備指紋、反欺詐政策的不斷完善，形成了多數據驗證的反欺詐新聞，比之前流傳下來的線下審計模式更強大、更高效。

九福創(chuàng)造了獨特的壞賬預測矩陣彩虹評級模型，可以預測稍微多一點的可能逾期行為。此外，火眼風險控制系統(tǒng)還具有自動化功能，具有效率高、風險可控、單筆貸款價格低、邊際效應明顯等優(yōu)點，使久富能夠提前發(fā)現客戶的早期逾期表現，有越來越多的時間進行調整。

據了解，目前該領域的大數據技術與金融業(yè)務的渠道、數據、征信、反欺詐、額度、后期服務六大階段相互勾結，形成了線上化、機械化、模塊化的風險控制框架體系。充分利用大數據觀察技術，建立獨特的風險控制系統(tǒng)，能夠高效支持貸款在線實時審批、客戶定價和貸后風險動態(tài)監(jiān)控。

火眼風險控制系統(tǒng)是金融技術應用的代表之一，也可以說是九福獨有的黑技術。在九福快速增長的業(yè)務流中，成為保障客戶資金安全、提供良好服務的堅實后盾。

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