壹技大数据风控的三大挑战与未来前景

大数据风控作为前沿技术在金融领域的成熟应用，让的量化风控有了更多的想象力。然而，大数据风控作为一个新生事物，目前还处在摸索阶段，数据来源的质量问题、风控模型的有效性问题、数据获取与用户隐私保护的平衡问题等，仍然是从业机构需要正视的问题。

大数据风控的三大挑战与未来前景

值得注意的是，大数据风控作为一个新生事物，仍然面临三方面的挑战：

、孤岛数据融合难，准确性不足。

由于各家数据机构的数据没有打通，孤岛问题造成数据来源不够丰富，维度不够多样，同时由于各个大数据公司在数据收集和清洗方式不同，会造成数据污染，这样输出的数据会有一定的不准确性。

第二、数据滥用，泄露用户隐私。

很多公司在数据收集和使用的时候，存在侵犯用户隐私的不规范操作行为，如数据非法交易和盗取信息，这直接导致数据的滥用和隐私的泄露，并引发用户对于数据安全问题的担忧。

第三、风控模型存在逻辑弱点，没有验证调整的时间。

传统的风控技术已经历三十年、五十年周期的迭代，但大数据风控没有经过完整经济周期的考验，一旦出现黑天鹅事件会冲击风控模型的基本假设，进而影响大数据风控的有效性。

以业界为关注的数据获取与用户隐私保护的平衡问题为例，壹技坚持许可原则，所有数据经用户同意授权方可使用;其次，对数据的访问进行访问权限和访问行为的双重监控;再次，数据的使用与分析仅用于信贷审批、风险评估环节，对原始数据进行保护，不进行交易;后，在不违反系统规则的条件下，对真实数据进行改造并提供测试使用，实现敏感隐私数据的可靠保护。

壹技认为：尽管目前大数据风控的有效运用尚存在诸多障碍，但长远来看，在障碍、解决问题中前行，才是大数据风控发展的必然趋势。

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