大数据金融风险防范措施有哪些思维导图
随着网络科技的发展，大数据时代已经到来，大数据与经济的结合可以给企业家带来巨大的收益，但与此同时，也伴随着巨大的风险，大数据金融风险防范措施有哪些？下面请跟树图网小编一起来学习，希望可以帮助到您。
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思维导图大纲
大数据金融风险防范措施有哪些思维导图模板大纲
一、金融风险防范功能：
１、评分建模，风控部分；
２、IT系统：业务系统、审批系统、征信系统、催收系统、账务系统；
３、决策配置工具，即信贷决策引擎；
４、征信大数据的整合模块。
大数据风控系统优势是大数据驱动，兼容手动、自动审批、决策管理。鉴于大数据风控系统大大降低了风险，目前的行业，特别是小微金融机构大数据风控应用趋于普遍。
二、大数据金融风险防范措施有哪些
分为征信大数据挖掘和风控运营两部分：
１、征信大数据挖掘：
互联网海量大数据中与风控相关的数据。在数据原料方面，越来越多的互联网在线动态大数据被添加进来。通过获得多渠道的大数据原料，利用数学运算和统计学的模型进行分析，从而评估出借款者的信用风险，国内典型的企业是神州融大数据风控平台。用大数据分析进行风险控制是益博睿的核心技术。他们的原始数据来源非常广泛。他们的数据工厂的核心技术和机密是他们开发的多个个基于学习机器的分析模型，对每位信贷申请人的超过3000+维度原始信息数据进行分析，并得出可对其行为做出测量的指标，而这一过程5秒钟内就能全部完成。
２、风控运营：
贷前营销：１、已有客户开发、新客户开发；２、预审批、申请评分３、预审批，客户准入、预授信额度估算。
贷中审批：１、欺诈甄别、反欺诈监测；２、申请再评分；３、授信审批；４、贷款定价。
贷后管理：１、行为评分模型；２、额度管理；３、风险预警、预催收；４、催收评分、催收策略。
目前贷款审批线上速度实现了突破，贷款获批率也得到了显著提升，同一类用户，用抵押物、收入流水证明等粗放式的传统风控方式，贷款获批率在15％左右，而使用大数据模型结合人工后获批率可以达到30％以上。至于贷款的逾期率，以12个月违约风险举例，通过神州融线上信贷审批模型筛选的用户，逾期率比没有经过筛选的低一半。
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