【TechWeb】4月3日，近日，搜狐旗下金融科技集团狐狸金服首席风险官（CRO）范学红出席百行征信数据质量、数据安全与数据中台研讨会，并就“互金机构的外部数据源质量监测与使用”作专题演讲。

范学红指出，大数据作为重要的基础性战略资源，核心价值在于数据质量管理及应用，在于其赋值和赋能作用，在于对大量数据的分析和挖掘后所带来的决策支撑，能够为企业客户带来高效、便捷、精准的服务。狐狸金服实现了业务与数据的“分钟级”接入，而外部数据就包括三方征信数据、爬网数据、风险信息共享数据等。

为准确应用海量的外部数据，狐狸金服的“风刃”系统会首先对这些数据进行监控分析和应用规划。“风刃”是狐狸金服基于大数据和人工智能技术打造的全生命周期智能风控系统。

其系统分析架构包括日常监控分析、探索专题分析以及数据建模分析，此外，再依托人工智能系统，从用户行为预测、差异化营销、风控反欺诈、精细化运营等方面，实现可视化的决策与监控。

范学红介绍，狐狸金服构建了一整套实时、准确、可回溯的处理方式来夯实数据底层架构。所谓“实时”，指的是利用高可用架构设计实现实时数据的分析应用；所谓“准确”，指的是数据质量达到了财务级的结算标准；所谓“可回溯”，则指通过数据拉链实现任意历史时点的数据回溯。

针对数据质量的监测，狐狸金服不仅进行了大数据三方数据对接监控设计，还进行了模型、规则应用对数据源监控设计。在大数据三方数据对接监控设计方面，包括缓存设计、重试机制、接口监控、数据监控和调用统计；在模型、规则应用对数据源监控设计方面，则包括数据覆盖率、字段完整性、数据特异性、特征显著性、数据准确性、特征利用率、规则贡献度等。

狐狸金服是百行征信的合作企业，据了解在征信体系建设上，狐狸金服积极参与百行征信系统对接，并深度参与数据源分析、数据质量等研究课题。

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