自从互联网金融普及之后，贷款变得越来越容易。然而，降低准入门槛也意味着金融机构面临着更大的违约风险，如何建立完善的风控体系和贷后管理体系，成为金融机构的重中之重。
去年，国内首份老赖大数据画像报告出炉，此次老赖大数据画像的总结，是通过多维度的数据整合，使得防范老赖入侵更加高效准确，在大数据风控下老赖无所遁形。
据了解，大数据发展至今，身份验证、欺诈识别、信用评估和后期的风险预警等授信环节在技术上有了突破性进展。那么这些技术突破是如何影响贷前审核以及贷款决策？今天阿尔法象就来聊一聊我们的大数据风控是如何剔除行业老赖的。
大数据风控精准预防欺诈压缩老赖作案空间
业内人士表示，恶意欺诈是金融机构主要威胁之一，在一些金融机构恶意欺诈产生的损失，甚至占整体坏账的60%。很多金融机构将主要精力放在预防恶意欺诈方面，高风险客户识别和黑名单是预防恶意欺诈的主要手段。
在反欺诈识别手段中，黑名单是一个重要的参考依据。市场上一些领先的大数据风控公司拥有近1000万左右的黑名单，但真正有价值的黑名单只有两百万。
阿尔法象大数据风控也是接入多方黑名单数据，除高法公示的企业法人违法黑名单，阿尔法象还接入了业界知名借贷机构、民间借贷、信用卡公司等有历史违约借贷行为用户的黑名单；另一方面阿尔法象的黑名单还来自于催收公司，催收的成功率低于30%的黑名单。
大数据风控助力互金剔除行业“坏人”
当今社会，有互联网的地方，就有历史信息。在互联网时代下，用户在各种网站、app留下的数据以及通话记录，都将成为判断一个人信用的信息来源。
阿尔法象大数据风控通过底层的用户授权信息采集，核对申请人的身份信息，从用户黑名单，到用户授权的网银信息、支付宝、运营商数据、社保公积金再到其他电商平台、社交平台等都将成为判断用户是“好”是“坏”的信息来源。
对于金融机构而言，将老赖拒之门外只是被动的防守。阿尔法象大数据风控推出的“反欺诈产品”，通过多维度数据在贷前、贷中和贷后对用户进行身份确认，定位用户类别以及预测还贷能力，帮助金融机构预防借款人恶意欺诈和识别高风险客户。
此外，阿尔法象大数据风控还可以结合用户近三个月的行为轨迹，帮助金融企业降低金融借贷风险且获得更多的黑名单来提高查得率。