阿里巴巴的大数据风控流程

金融服务在由粗放式管理向精细化管理转型的过程当中，大数据毫无疑问将会发挥重大的作用，但大部分的互联网金融企业目前体量尚小，用户规模和交易额都不大，因此在数据积累基础上要结合实际情况进行改进，及时修正和优化风控模型。

阿里巴巴作为大数据风控的代表性企业，在多年的探索当中形成了自己独特的风控流程，其特点如下。

特点一：通过阿里巴巴 B2B、淘宝、天猫、支付宝等电子商务平台，收集客户积累的信用数据，利用在线视频全方位定性调查客户资信，再加上交易平台上的客户信息（客户评价度数据、货运数据、口碑评价等），并对后两类信息进行量化处理；同时引入海关、税务、电力等外部数据加以匹配，建立数据库模型。(https://www.daowen.com)

特点二：通过交叉检验技术辅以第三方验证确认客户信息的真实性，将客户在电子商务网络平台上的行为数据映射为企业和个人的信用评价，通过沙盘推演技术对地区客户进行评级分层，研发评分卡体系、微贷通用规则决策引擎、风险定量化分析等技术。

特点三：在风险监管方面，阿里开发了网络人际爬虫系统，突破地理距离的限制，捕捉和整合相关人际关系信息，并通过逐条规则的设立及其关联性分析得到风险评估结论，结合结论与贷前评级系统进行交叉验证，构成风险控制的双保险。阿里小贷还凭借互联网技术监控贷款的流向，如果该客户是贷款用于扩展经营，阿里小贷将会对其广告投放、店铺装修和销售进行评估和监控。