网上被黑网大数据风控平台一直不能在平台提款怎么办？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2018-09-13 17:44 标签： 大数据风控平台

先花花大数据社交风控引领者

大数据社交风控三大核心内容

反欺诈系统在贷前就能有效分析甄别出带有欺诈风险的用户，并且提前进行筛选后对风险等级进行预判提示.

在贷后阶段对用户的社交圈相关数据进行监控，以保证在用户出现逾期可能性后第一时间发现并启动相应措施，为后期逾期的发生做好相关准备工作.

监测用户在社交圈的多个行为数据变量，在模型中反馈到对应的用户行为预判，以达到社交大数据的风控目的.

获取用户的各类动态数据，例如历史借贷记录、地址位置定位、移动电话使用情况、电子商务购物历史等一些列动态数据的获取来掌握用户在未来一段时间里的信用风险，从而到达对用户的提前进行判断的效果，预防可能存在的风险。

在用户使用的社交网络里进行社交关系的捕捉，在模型的帮助下将用户的行为数据记录后进行分析，得出大数据指判断后的结果，辅助人工进行个人所在社交网络的评级，作为评级要素的一部分更全面的提供了数据支持，同时提升了欺诈伪造成本。

利用提供服务过程中收集的各类数据，从各个维度向已经发生逾期的用户发送催收通知，以确保逾期用户在第一时间被催收人员接触到，确保其可联系的基础上，进一步采取全方位的催收措施展开催收程序，保证逾期率在可控范围内。

从用户开始使用产品过程中的行为异常、用户社交网络中的数据异常、第三方提供的反馈结果异常等数据通过全局监控，如果在任何一个环节出现风险预警则终止其后续操作，抵御可预见的风险，通过预判筛查出高风险用户进行处理。

  • Facebook：基于社区网络构建金融信用体系

  • 中国社会的“人情社会”特征，构筑了一个社交密度， 强度优于西方的关系网络

  • 社交金融的实践摸索加深了我们对基于用户社交数据 构建征信体系的信心

  • 用户社交数据的整合能够产品化输出，服务于各类合作企业.

  • 通过社交模型的调用来分析用户的潜在逾期风险.

  • 过定制的社交模型和自有的模型进行交互从而得出更准确的结果

经数据验证表现优异，训练集 测试集KS均高于0.3

  • 益博睿大中华区CEO姚诚彰

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