原副标题：大统计数据信用风险掌控中使用者犯罪行为统计数据的收集、预测及应用领域
信用风险掌控是统计数据挖掘中最常用的应用领域，一般来说透过过往历史统计数据推论使用者偿付的机率。
据估计，商业银行现代信用风险掌控数学模型对消费市场上70%的顾客有效率，但除此之外30%的使用者，其风控数学模型效用打折扣。
大统计数据信用风险掌控做为补足，借助犯罪行为统计数据来实行信用风险掌控，可做为除此之外的30%顾客信用风险掌控的有效率补足。
所以，大统计数据信用风险掌控中，是怎样展开金融行业统计数据挖掘的呢？
具体来说，让他们介绍呵呵信用风险掌控数学模型的合作开发业务流程
↘ 统计数据抽出
↘ 统计数据积极探索
↘ 可视化统计数据预备
↘ 表达式优先选择
↘ 数学模型合作开发与校正
↘ 数学模型布署
接下去，以征信打分为例，看一看什么样使用者犯罪行为统计数据能展开展开系统预测
在使用者犯罪行为统计数据中，信用风险掌控效用最合适的是使用者对个人金融创新属性统计数据，例如：
↘ 年纪
↘ 总收入
↘ 职业
↘ 学历
↘ 资产
↘ 负债
这些统计数据信用相关度高，还可以有效率的反映使用者还款能力和还款意愿。
除此之外，部分使用者犯罪行为统计数据对于信用信用风险评估也具有较大的影响，甚至在某些条件下这些犯罪行为数据是决定使用者信用信用风险事件的强相关因素。
过去，这类使用者犯罪行为统计数据并没有被信用信用风险评估数学模型采用，也没有参与顾客的信用信用风险评估。然而，随是互联网日渐成熟，金融创新企业、互联网金融创新企业在信用信用风险事件事后预测中发现，使用者犯罪行为信息在多次信用风险事件中起到关键的作用。
的规律犯罪行为的相近性推论。
犯罪行为统计数据在信用风险掌控中的应用领域
使用者画像
使用者画像即为使用者打标签，区分不同属性的使用者。如：
↘ 性别标签
↘ 年纪标签
↘ 消费偏好标签
使用者画像包括人口统计学特征、消费能力统计数据、兴趣统计数据、信用风险偏好；企业顾客画像包括企业的生产、流通、运营、财务、销售和顾客统计数据、相关产业链上下游等统计数据。
使用者画像在电商金融行业被广泛运用。其原理是透过样本统计数据挖掘不同标签使用者的犯罪行为特征，再根据预测获得到的知识对未知标签的使用者展开分类。
使用者画像在互联网金融创新的信用风险掌控上可用于征信评级，反欺诈信用风险掌控、动态调整级别和监控(增收和降低坏账率)、快速放贷等业务中。
金融创新机构拥有的顾客信息并不全面，基于平台自身拥有的统计数据有时候难以得出理想的结果，甚至可能得出错误结论。
因此，大部分的金融创新机构不仅仅收集自身业务中产生的使用者统计数据，己经开始整合更多其它渠道的犯罪行为统计数据，更全面的对顾客展开介绍，丰富使用者画像。
比如：
↘ 社交媒体上的犯罪行为数据（光大商业银行就建立了社交网络信息统计数据库）。
↘ 顾客在电商网站的交易统计数据，如建设商业银行将自己的电子商务平台和信贷业务结合起来
↘ 企业顾客的产业链上下游统计数据。
可以看到，对于对个人，商业银行打通内外部统计数据，与社会化统计数据融合，获得更完整的使用者拼图，从而为更精准的使用者营销服务；
同时，对于企业顾客，商业银行也在收集企业所在的产业链上下游的统计数据，掌握企业的外部环境发展情况，从而预测企业未来的状况；
信用风险管理的核心是反欺诈。通过预测使用者社保统计数据、运营商统计数据、网络犯罪行为统计数据(职业、总收入等预测)展开规避己经十分普遍。
实时监控系统内的各类统计数据，透过实时预测统计数据结论监测潜在信用风险并做好预警防范。如：
使用者操作
交易流水
访问记录
某内部工作人员在某段时间内操作存贷/汇交易的时间大幅度快于其历史水平；
透过对使用者犯罪行为统计数据的收集和预测，找出欺诈者留下的蛛丝马迹，预防欺诈犯罪行为的发生。其现实意义在于在欺诈犯罪行为发生之前就将其制止。
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