大数据风控理论的有效性是什么？这值得大数据工程师关注

从it技术层面论证大数据风险控制的实践案例很多，但在经济金融理论层面，大数据风险控制还面临一些亟待解决的问题。

1、大数据风控理论的有效性是什么——金融信用与社会信用的相关性是不确定的

目前，大数据主要来自互联网，人们在网络中的表现并不能充分反映其真实一面。同一个人在不同场合的特点是不同的，特别是在目前线上线下分离的状态下，他们的行为模式往往出现强烈的反差。

比如，有些人不爱交际，却在微博上展示自己的美食，吸引了不少眼球，粉丝数量也大幅增加。因此，网络无法准确证明某人的社交圈，也就是说，互联网数据很难还原用户的真实信息。[页码]

2、大数据风控理论的有效性是什么——“黑天鹅”事件大数据滞后

在现实世界中，总会出现不可预测的“黑天鹅”事件，这些事件可能会影响大数据风险控制模型的基本假设，进而影响大数据风险控制的有效性。从美国次贷危机到人身事故的发生，大数据风险控制在一定程度上是不可预测的，但这些事件的发生将对宏观经济和微观实体产生重大影响。

例如，2008年美国次贷危机后，出现了一种“战略违约”行为，即当房价远低于贷款总额时，借款人可以再次购房，并打破之前的抵押贷款。借款人可以通过这种方式进行“套利”。

尽管这类违约者有不良信用记录，但由于其他债务按时偿还，对信用报告的影响有限。然而，大数据预测此类突发事件的能力非常有限。

大数据风控理论的有效性是什么？这值得大数据工程师关注，从it技术层面论证大数据风险控制的实践案例很多，但在经济金融理论层面，大数据风险控制还面临一些亟待解决的问题，你能处理好吗?如果您还想找到好的有效性方法，那么下方的资料下载链接一定会帮助你。