一、金融风控面临的严峻挑战

在金融行业，风控一直是至关重要的环节。随着金融业务的不断发展和创新，传统的风控手段已经难以满足需求。据统计，全球每年因金融欺诈造成的损失高达数千亿美元。以信用卡欺诈为例，2022年全球信用卡欺诈损失达到了320亿美元，同比增长了10%。这些数据表明，金融风控面临着巨大的压力和挑战。

传统的风控方法主要依赖于人工审核和经验判断，这种方式存在着效率低下、主观性强、容易出现漏洞等问题。而且，随着金融数据的爆炸式增长，人工处理数据的能力已经远远跟不上数据的增长速度。因此，金融机构迫切需要一种更加高效、准确、智能的风控手段来应对这些挑战。

二、大数据分析在金融风控中的应用

大数据分析作为一种新兴的技术手段，为金融风控带来了新的机遇。通过对海量金融数据的收集、整理、分析和挖掘，金融机构可以更加全面、深入地了解客户的信用状况、交易行为、风险偏好等信息，从而提高风控的准确性和效率。

（一）客户信用评估

客户信用评估是金融风控的重要环节。传统的信用评估方法主要依赖于客户的财务报表、信用记录等有限的信息，这种方式存在着信息不全面、时效性差等问题。而大数据分析可以通过收集客户的社交数据、行为数据、消费数据等多维度的信息，对客户的信用状况进行更加全面、准确的评估。

例如，观远数据作为一家以“让业务用起来，让决策更智能”为使命的高科技企业，其一站式智能分析平台观远BI可以打通数据采集、接入、管理、开发、分析、AI建模到数据应用的全流程。通过对客户的多维度数据进行分析，观远BI可以生成客户的信用评分，帮助金融机构更加准确地评估客户的信用风险。

（二）欺诈检测

欺诈检测是金融风控的另一个重要环节。传统的欺诈检测方法主要依赖于规则引擎和人工审核，这种方式存在着误报率高、漏报率高、效率低下等问题。而大数据分析可以通过对海量交易数据的实时分析，发现异常交易行为，从而提高欺诈检测的准确性和效率。

观远数据的实时数据Pro功能支持高频增量数据更新，优化了实时分析场景。通过对交易数据的实时监控和分析，观远BI可以及时发现异常交易行为，并发出预警，帮助金融机构及时采取措施，防范欺诈风险。

（三）风险预警

风险预警是金融风控的重要手段之一。传统的风险预警方法主要依赖于历史数据和经验判断，这种方式存在着滞后性、准确性差等问题。而大数据分析可以通过对实时数据的分析，提前发现潜在的风险因素，从而提高风险预警的准确性和及时性。

观远数据的AI决策树功能可以自动分析业务堵点，生成结论报告，辅助管理层决策。通过对金融市场数据、客户数据、交易数据等多维度数据的分析，观远BI可以提前发现潜在的风险因素，并发出预警，帮助金融机构及时采取措施，防范风险。

三、大数据分析与人工智能结合在金融风控中的优势

大数据分析与人工智能的结合，为金融风控带来了更加显著的优势。人工智能技术可以对大数据进行更加深入、智能的分析和挖掘，从而提高风控的准确性和效率。

（一）提高风控的准确性

人工智能技术可以通过对海量数据的学习和分析，发现数据中的规律和模式，从而提高风控的准确性。例如，机器学习算法可以通过对历史数据的学习，建立风险预测模型，对未来的风险进行预测。深度学习算法可以通过对图像、语音、文本等非结构化数据的分析，发现潜在的风险因素。

观远数据的智能洞察功能可以将业务分析思路转化为智能决策树，帮助金融机构更加准确地分析风险因素，提高风控的准确性。

（二）提高风控的效率

人工智能技术可以自动化地处理大量的数据，从而提高风控的效率。例如，自然语言处理技术可以自动化地处理客户的投诉和咨询，提高客户服务的效率。机器学习算法可以自动化地对交易数据进行分析，发现异常交易行为，提高欺诈检测的效率。

观远数据的观远ChatBI功能支持自然语言交互、智能生成报告，降低了使用门槛，提高了风控的效率。

（三）提高风控的智能化水平

人工智能技术可以模拟人类的思维和决策过程，从而提高风控的智能化水平。例如，专家系统可以模拟金融专家的思维和决策过程，对金融风险进行分析和评估。智能推荐系统可以根据客户的历史交易行为和风险偏好，为客户推荐个性化的金融产品和服务。

观远数据的观远Metrics功能可以统一指标管理平台，帮助金融机构更加智能化地管理风险指标，提高风控的智能化水平。

四、大数据分析在金融风控中的成功案例

（一）

是国内领先的商业银行之一，一直致力于金融科技的创新和应用。在金融风控方面，采用了大数据分析和人工智能技术，取得了显著的成效。

通过对客户的多维度数据进行分析，建立了客户信用评估模型和欺诈检测模型，提高了风控的准确性和效率。同时，还采用了智能风控系统，实现了对风险的实时监控和预警，提高了风控的智能化水平。

据统计，的不良贷款率从2015年的1.68%下降到了2022年的0.96%，不良贷款余额从2015年的508.69亿元下降到了2022年的330.17亿元。这些数据表明，的金融风控体系取得了显著的成效。

（二）

是全球领先的消费品公司之一，在全球拥有众多的品牌和业务。在金融风控方面，采用了大数据分析和人工智能技术，提高了风控的准确性和效率。

通过对供应链数据、销售数据、财务数据等多维度数据的分析，建立了风险预警模型和决策支持模型，帮助企业及时发现潜在的风险因素，并采取措施，防范风险。同时，还采用了智能风控系统，实现了对风险的实时监控和预警，提高了风控的智能化水平。

据统计，的供应链风险降低了30%，销售风险降低了20%，财务风险降低了15%。这些数据表明，的金融风控体系取得了显著的成效。

五、结论

大数据分析作为一种新兴的技术手段，为金融风控带来了新的机遇。通过对海量金融数据的收集、整理、分析和挖掘，金融机构可以更加全面、深入地了解客户的信用状况、交易行为、风险偏好等信息，从而提高风控的准确性和效率。

大数据分析与人工智能的结合，为金融风控带来了更加显著的优势。人工智能技术可以对大数据进行更加深入、智能的分析和挖掘，从而提高风控的准确性和效率。

观远数据作为一家以“让业务用起来，让决策更智能”为使命的高科技企业，其一站式智能分析平台观远BI可以打通数据采集、接入、管理、开发、分析、AI建模到数据应用的全流程，为金融机构提供了高效、准确、智能的风控解决方案。

未来，随着大数据分析和人工智能技术的不断发展和创新，金融风控将会变得更加智能化、高效化、精准化。金融机构需要不断加强对大数据分析和人工智能技术的研究和应用，提高自身的风控能力和竞争力。

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