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什么是大数据风控

在大数据风控这个行业里混，需要了解用户，了解场景，而这些往往都可以通过数据间接反映出来。

比如，用户在某一时期内在多家机构申请过贷款，那说明该用户目前借钱意愿强烈，即使历史征信良好，也要用策略拦住他的申请，因为他很可能出现拆东墙补西墙的可能。

因此，用数据说话是一种方法论。不同数据对于风险的作用不同，获取难度也不同，这就决定了并非对每个用户都能获取到其各个维度的信息。

同时，有很多特征只有很少的用户才会有，也因此造就了数据的稀疏性。

如何将稀疏数据用在各种机器学习模型中，则正是要考察模型人员对于风险及产品理解的时候了。

要做好大数据风控，除了数据，模型就是较重要的了。模型有很多，如一般的线性回归，Logistic回归以及深度学习等，在实际的业务场景中，有的可能单一模型就能达到很好的效果，有的则需要几个模型的结合，而具体使用哪个模型用哪些特征，则是要考察模型人员对业务和算法的理解了。

再说一下大数据风控的直观感受。传统风控更像是冷兵器时代的战争，虽有协作但更多的是各作战单位凭借个人能力的大混战;而大数据风控则像是现代战争中的立体作战，各个作战单位(数据)在统一的指挥中枢(算法)里高度协同作战。大数据风控能将相似的人更的分群，会让你看到形形色色更加的人，会让你从纷繁的单一的数据中看到其背后的万千世界。