大数据金融风险防范措施有哪些思维导图

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。

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：

２、风控运营：

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。