壹技大数据风控的有效性问题有哪些

众所周知，大数据风控在金融领域的应用,根据风险类型的不同会有所差异，如申请欺诈风险、交易欺诈风险、支付欺诈风险、信用风险、合规风险、市场风险、风险和洗钱风险等。接下来壹技就来跟大家从重要的两类风险：欺诈和信用来进行探讨。

风控的有效性问题

近年来，大数据风控技术在各个应用领域的发展速度令人目不暇接。然而,从另一个方面,其有效性也受到了非常大的挑战。大数据是有效的，但其有效性不足。

具体如近期特别关注的P2P平台。自2007年我国诞生家P2P平台起，P2P平台频频暴露出跑路、停业、提现困难和经侦介入等问题。目前，大部分P2P平台均宣称，自家平台是采用先进的大数据风控技术，严进严出，基本能保障不良贷款率在P2P行业较低的水平。然而，P2P行业的风控现状却总是事与愿违。根据之家发布的《2015年P2P行业年报》显示，2015年全国正常运营的P2P平台总数2595家，累积停业及问题平台数量高达896家，占比34.53%。问题平台总数高达2014年的3.26倍。因此，P2P风控之殇从一个侧面反映出大数据风险控制存在有效性不足的问题。

有效性问题的提出

在数据来源方面，数据孤岛仍然是制约我国金融信贷行业发展的重要因素。目前，政府、银行、券商、互联网企业和第三方征信公司掌握的信息资产难以在短时间内互联互通。信息孤岛导致了信息不对称、不透明，带来了大量的多头债务风险和欺诈风险。由此得知，金融信贷行业若想利用大数据风控技术大力提升风控水平，就必须打破信息孤岛，解决信息不对称和信息获取不及时的问题。

在数据质量方面，数据缺乏有效性是数据质量不佳的主要因素，也直接导致了大数据风控有效性的不足。近些年，金融机构、电子商务、社交网络、公共政务、OTO互联网平台等数据体犹如一台永不停歇的机器一般，源源不断地制造着每天2EB级别的海量数据。然而，数据格式多样化、数据形式碎片化、有效数据缺失和数据内容不完整等问题也随之而来。

壹技认为：改善数据质量，提升有效性成为大数据风控水平提高的必备环节。在数据采集和使用的制度建设方面，保护个人或企业隐私，一直都是我国政府制度建设的一个重大方向。如何合法地、适度地、有效地采集和使用大数据?这不仅仅是一个技术实现的问题，更是一个社会进步的问题。近年来，数据泄露事件频频出现，也成为了各大媒体争相的头条和人们老生常谈的热点话题。

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