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目前来看，国内做金融大数据的场景应用，主要集中在以下四个方向上。大数据征信、大数据风控、大数据消费金融、大数据财富管理。而如果根据业务场景，可以分为：精准营销、风险控制、改善经营、服务创新和产品创新等五个方面。 大数据风控：大数据风险控制，是指通过运用大数据构建模型的方法对借款人进行风险控制和风险提示。 谈到风控，如今大家都会提到用大数据做风控，但大部分缺乏细节披露。这里包含两个原因，一是大多数公司的大数据质量欠佳，而是拥有较多数据的公司，其大数据挖掘、提取能力也通常不足。 在国外，大数据的风控的应用已经比较成熟。由于美国三大征信局的数据扎实全面，各家公司可以在此基础上，进一步学习挖掘。 国内大数据风控的方式，通常有如下几种。一、通过姓名、手机号、身份证、银行卡号、家庭地址，人脸识别，学历证明等，来验证客户身份。二、分析异常和重复的客户数据。三、分析客户线上操作行为，采取反作弊策略，比如批量作业，机器注册、异常的注册时间和异注册行为等。四、黑名单、灰名单和白名单记录。五、利用移动设备数据识别分析欺诈行为。六、利用消费记录来进行评分，判断用户还款意愿等。七、参考社会关系和社会属性来作评估，但这种操作争议比较多。八、引入司法信息评估。欢迎来到极品财经网！