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写一个方向哦！大数据应用于互联网金融。
01、第三方支付欺诈管理
大数据技术对第三方支付欺诈风险防范的应用，主要在以下4个场景。
1．注册场景
看注册者注册来源请求的IP地址是否是代理、同一个设备上发起的注册行为是否过于频繁；通过外部的或者自有虚假手机码数据库进行识别，并建立一个定期的清洗机制，确保数据的精准性。
2、登录场景
运用的大数据规则模型对登录时间间隔和IP解析地址偏移进行测算，判断用户的登录行为异常；在登录页面布控人机识别检测程序，判断登录来源设备是否缺失、伪造，用户登录环境是否异常。
3、绑卡场景
对卡进行卡、身份证、姓名、预留手机四要素进行验证。可以利用大数据技术对绑卡用户的信息、设备、IP等维度进行关联分析，对于中介或者团伙的批量绑卡行为特征进行快速甄别。
4．支付场景
可以通过对一周或者一个月内的账户资金流入流出数据进行分析，如果资金的流动密集集中在一些账户，活跃的IP、设备是同一个或者相近的，可能存在着盗卡支付和洗钱套现的行为。
02、网络借贷
在网络借贷中，一方面可以获取信贷产品的特点，如贷款人的特征和借款记录，信贷产品的期限、风险和收益度；另一方面又可以获取用户的特点，如客户的产品浏览记录、个性化需求和兴趣偏好、客户的个人属性、客户过去的贷款行为和贷款记录等，从而为贷款客户做出个性化推荐。
03、互联网消费金融
消费金融中最重要的问题就是本身所存在的信用风险和欺诈风险。由于消费金融的主要客户群体是年轻人群和中低收入人群，且主要是以个人的信用状况为担保，没有抵押物。许多消费金融公司依托大数据风控机构。通过对客户群体的消费数据分析，进行客户评级，获得有效的风控模型，进而对客户进行分流和筛查，进行差异化管理，并不断优化风控模型和信贷审核流程，达到可量化的自动化决策的目的。
（1）外部信息源整合。第三方信用服务机构整合欺诈、电商平台等多维度全方位的信息。
（2）风控模型与评分。从还款能力与还款意愿等多角度对客户进行审核，对不同种类的客户进行差异化评估，并基于评分卡进行审批、授信、差异化定价、风险预警、额度调整等流程的设计，实现信贷工厂的批量化与规模化的要求。
（3）自动化决策。针对互联网消费金融的快速放贷的要求，搭建了一套自动化决策模型和风控体系，进行欺诈风险的评估，计算信用风险等级，并给出可信任的参考授信额度，达到快速授信、实时放贷的目的。
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