為什么說大數(shù)據(jù)風(fēng)控是互聯(lián)網(wǎng)金融必然趨勢?

近日,壹理財資產(chǎn)端合作公司言禹普惠信審政策與數(shù)據(jù)部高級經(jīng)理Jason針對大市場前沿性風(fēng)控理念發(fā)表了觀點,此文主要就“建立大數(shù)據(jù)模型降低信用風(fēng)險,補(bǔ)充和促進(jìn)傳統(tǒng)金融業(yè)務(wù)”提出建設(shè)性意見。

對于互聯(lián)網(wǎng)金融而言,風(fēng)控是核心競爭力。而風(fēng)控最關(guān)鍵的還是積累數(shù)據(jù)源,將客戶特征按照數(shù)據(jù)庫的規(guī)則來進(jìn)庫根據(jù)動量環(huán)境和用戶需求不斷更迭計算方法進(jìn)行分析、建模、匹配。目的在于讓大數(shù)據(jù)協(xié)助判斷信用風(fēng)險,而不只是依賴風(fēng)控人員對人工算法的主觀判斷。P2P平臺去擔(dān)?;勤厔?,本質(zhì)就在于,是否有獨(dú)立的能力篩選到優(yōu)質(zhì)的借款人,而不是依賴于擔(dān)保公司。

大數(shù)據(jù)風(fēng)控,是互聯(lián)網(wǎng)金融乃至傳統(tǒng)金融風(fēng)控的必然趨勢,它的發(fā)展將會給金融領(lǐng)域帶來巨大福音。

關(guān)于大數(shù)據(jù)(bigdata)——指無法在一定時間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合,是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力來適應(yīng)海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。

以下來自言禹普惠的部分觀點:

一、什么是大數(shù)據(jù)風(fēng)控

大數(shù)據(jù)風(fēng)控在近幾年成為了各個平臺在創(chuàng)新信用管理和風(fēng)險管理方面的一種新思路,其核心理念在于通過大數(shù)據(jù)核心算法和信用模型,在收集各種維度數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上,結(jié)合互聯(lián)網(wǎng)化評分和信用管理模型,最終達(dá)到風(fēng)險控制的目的。

在現(xiàn)階段,絕大多數(shù)的小微金融企業(yè),特別是小額貸款公司,基本處于憑借人工手段(Excel表格、紙質(zhì)報告)來管理公司的各項數(shù)據(jù),往往無法歸納并利用基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行有效分析(或者作最簡單的統(tǒng)計分析)。與原有人為對借款企業(yè)或借款人進(jìn)行經(jīng)驗式風(fēng)控相比,大數(shù)據(jù)風(fēng)控可以很好起到降低成本、提高效率和優(yōu)化客戶服務(wù)的作用。

目前,各大互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)均已采用大數(shù)據(jù)風(fēng)控分析這一手段,螞蟻金服、融360、拍拍貸、點融網(wǎng)等均開發(fā)有獨(dú)立的大數(shù)據(jù)風(fēng)控系統(tǒng)。互聯(lián)網(wǎng)的高效性和爆發(fā)性使我們能以較低的成本、較短的時間,積累大量的用戶數(shù)據(jù),為分析建模提供足夠的樣本量。這種大樣本量、多維度、非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)非常適合各類大數(shù)據(jù)分析處理和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的運(yùn)用。

二、大數(shù)據(jù)風(fēng)控能解決什么問題

1.有效提高審核的效率和有效性

在傳統(tǒng)的風(fēng)控審核過程中,申請人信息調(diào)查審核最為費(fèi)時、費(fèi)力、也最難管控,基于傳統(tǒng)的經(jīng)驗審核也會造成審核結(jié)果的偏差與非有效性。引入大數(shù)據(jù)風(fēng)控技術(shù)手段分析,通過多維度的信息分析、過濾、交叉驗證、匯總,可以形成一張全面的申請人數(shù)據(jù)畫像,輔助審核決策,可以提高審核的效率和有效性。

2.對欺詐風(fēng)險的防范

惡意欺詐用戶一般不會采用真實身份借款,身份真實性識別是反欺詐的核心。身份證、銀行卡、姓名、手機(jī)號四要素如果無誤,欺詐概率是其他群體的1/3左右。通過大數(shù)據(jù)儲存用戶與各種ID對應(yīng)的數(shù)據(jù)庫,在用戶進(jìn)行借貸時進(jìn)行身份匹配,能夠及時辨別潛在的欺詐嫌疑用戶。這些數(shù)據(jù)庫包括:姓名、身份證號的實名ID,手機(jī)號、地址、銀行卡號等準(zhǔn)實名ID,QQ號、微博號、設(shè)備指紋(PC或手機(jī)硬件設(shè)備編號)等的匿名ID。

3.對信用風(fēng)險的防范

主要指還款能力(經(jīng)濟(jì)實力)與還款意愿(道德風(fēng)險)。大部分用戶在申請階段并非惡意,這就考驗借款人對信用風(fēng)險的判斷,而行為數(shù)據(jù)挖掘是信用風(fēng)險防范的核心。要預(yù)測借款人的信用風(fēng)險,更多地需要依賴于分析海量用戶的行為數(shù)據(jù)(強(qiáng)弱變量),從中挖掘出可以多次復(fù)用的規(guī)律。數(shù)據(jù)顯示,坐過商務(wù)倉以上或一年乘坐飛機(jī)四次以上的客戶違約率較低;在本地生活方面花錢越多的人違約率越低;訪問財經(jīng)媒體天數(shù)越多,違約率風(fēng)險越低;同一手機(jī)號使用九年以上的用戶違約率大概僅為6‰;而三四線城市打游戲花錢較多的人違約率比較高。

4.貸中管理及不良催收貸中管理方面,通過及時監(jiān)測借款人信用的變化、共債的新增、流水的異動、聯(lián)系狀態(tài)的異常等數(shù)據(jù),采用全自動的風(fēng)險識別流程,提早識別風(fēng)險,提高人工處理效率。消費(fèi)金融不良資產(chǎn),主要由道德水平不高和還款能力不強(qiáng)造成。據(jù)統(tǒng)計,70%-80%的不良資產(chǎn)是因為債務(wù)人失聯(lián)導(dǎo)致,大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)可重新建立起與債務(wù)人的聯(lián)系,通過關(guān)聯(lián)匿名ID、聯(lián)系家人朋友追回欠債,從而降低整體不良率。

三、建立大數(shù)據(jù)風(fēng)控模型

在運(yùn)用大數(shù)據(jù)進(jìn)行風(fēng)控時,需建立自身的云數(shù)據(jù)系統(tǒng)、風(fēng)險評估模型、信用衡量體系、風(fēng)險定價模型等核心產(chǎn)品,對自身體系內(nèi)以及體系外用戶的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行搜集分析,直接將數(shù)據(jù)模型應(yīng)用到信貸業(yè)務(wù)中,實現(xiàn)完全以數(shù)據(jù)驅(qū)動產(chǎn)品及業(yè)務(wù),實現(xiàn)企業(yè)風(fēng)控的流程化、自動化。

從大數(shù)據(jù)技術(shù)角度來看,任何大數(shù)據(jù)方法用于信用風(fēng)險的評估,要始終堅持開發(fā)出來的模型“明確、準(zhǔn)確和穩(wěn)定”的三大特點。目前在利用大數(shù)據(jù)中的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)開發(fā)的模型當(dāng)中有一些模型是明確的,也有些是不明確的。

但總體而言,對于大數(shù)據(jù)和大數(shù)據(jù)技術(shù),目前,在風(fēng)險控制中,可以是在遵守一定規(guī)則上開放性使用,但是對于征信領(lǐng)域,在數(shù)據(jù)的來源上應(yīng)當(dāng)適當(dāng)保守些,這主要是由于征信對評分開發(fā)模型的明確性要求更高。但是盡管如此,在數(shù)據(jù)的處理方法上,都可以進(jìn)行不同的嘗試和探索,因為大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展,可以將使用的信息,包括傳統(tǒng)的信息和現(xiàn)實生活中映射到互聯(lián)網(wǎng)的各種信息極大的簡化為一個分?jǐn)?shù),供放貸機(jī)構(gòu)高效、便捷的使用。

大數(shù)據(jù)風(fēng)控的發(fā)展將會給金融領(lǐng)域帶來巨大福音,使用大數(shù)據(jù)進(jìn)行風(fēng)控已成為美國等發(fā)達(dá)國家互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)的標(biāo)準(zhǔn)配置。我國的大數(shù)據(jù)風(fēng)控依然還有很長一段路要走,有效掃除當(dāng)前大數(shù)據(jù)風(fēng)控的障礙需要各方面的共同努力。

  • 本文不代表零壹財經(jīng)觀點,亦不代表構(gòu)成投資建議

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2016-11-04
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