【阳光新金融】大数据时代下的创新风险控制——客户画像识别

严谨、高效的工作理念一直是中普风控精英团队的立足之本，中普风控管理部在追求打造精英团队的同时更加高瞻远瞩。伴...

中普风控精英团队一直将严谨、高效的工作理念作为立足之本，在不断追求打造精英团队的同时对业务更加高瞻远瞩。

伴随着对大数据应用的讨论、创新，个性化技术成为了中普风控管理的一个重要落地点。为进一步精准、快速地分析客户行为习惯、消费习惯等重要征信信息，为风控管理提供足够的数据基础，中普风控团队创建了一种全新的风控管理模式：客户画像识别。


客户画像即给每位客户注上标签，如年龄标签、地域标签等。这些标签主要呈现出两个重要特征：

第一，语义化

语义化使我们能很方便地理解每个标签的含义。这也使得用户画像模型具备实际意义，能够较好的满足业务需求。

第二，短文本

每个标签通常只表示一种含义，标签本身无需再做过多文本分析等预处理工作，这为利用计算机提取标准化信息提供了便利。例如，我们可以把一个客户标签化为：男，35岁，户籍辽宁，月收入8000元，信用卡还款无逾期等。中普风控数据中心根据海量的客户信息进行数据统计分析，通过客户个人信息（年龄、性别等）及社会信息（职业、征信情况等）进行分类提取，最终体现为具有一定特征的客户标签。

庞大的客户群体保障了数据标签的广泛性和准确性。同时，将大量的数据以文字标签形式展现出来，简化了数据读取方法，降低了数据分析难度，为线上审核人员提供了强大的信息支持。通过客户画像识别系统数据库的统计，可以发现中普客户在个人特征、社会特征等方面的共性。

一方面，我们可以根据客户特征统计图分析优质客户与不符合标准客户的分属特征，为今后挑选客户提供前期的参考，从源头上倾向于优质客源，在风控的最前端做好把控。

另一方面，我们在关注客户集中群体的同时，可以把目光投放到非集中群体，提前分析非集中群体的客户特征及征信特征，为今后的风控工作打下坚实的基础。

结语：随着计算机网络技术的不断发展，“数据即资源”的大数据时代已经来临。大数据技术在中普的业务应用领域中也被不断拓展。客户画像与应用大数据技术对客户分类密切相关，是单个客户的众多属性标签的累积；另一方面，在个人征信方面也可实施有益的探索与实践，是中普把握风控安全的重要举措。

    关注 中普