BAT搶灘大數(shù)據(jù)風(fēng)控 為何瞄向了銀行業(yè)？

文|億歐網(wǎng)

3月6日訊，完成了對C端市場的瓜分之后，BAT等互聯(lián)網(wǎng)巨頭們還是瞄向了B端市場。

在2016年及之前，BAT、網(wǎng)易、京東等互聯(lián)網(wǎng)巨頭們已經(jīng)在云計算、人工智能等領(lǐng)域推出了諸多針對企業(yè)級市場的服務(wù)，從如今的趨勢來看，被暢談許久的大數(shù)據(jù)或?qū)⑹荁AT們爭奪的又一塊價值洼地。

日前，百度云傳出消息為民生銀行提供信貸企業(yè)的風(fēng)險管理和預(yù)警的云服務(wù)。在尋找大數(shù)據(jù)布局切口的問題上，風(fēng)控和銀行成為BAT們的共同選擇。

風(fēng)控是銀行業(yè)的七寸，也是大數(shù)據(jù)的練武場顧名思義，風(fēng)控即風(fēng)險控制，通過建模的方法對借款人進(jìn)行風(fēng)險控制和風(fēng)險提示，消滅或減少風(fēng)險事件發(fā)生的各種可能性，或減少風(fēng)險事件發(fā)生時造成的損失。

現(xiàn)在的商業(yè)銀行在本質(zhì)上屬于經(jīng)營風(fēng)險的特殊企業(yè)，通過承擔(dān)風(fēng)險，轉(zhuǎn)化風(fēng)險，并將風(fēng)險植入金融產(chǎn)品和服務(wù)中再加工風(fēng)險。在國內(nèi)外商業(yè)銀行的發(fā)展史中，因風(fēng)險管理不當(dāng)、資產(chǎn)質(zhì)量低下而導(dǎo)致倒閉、被政府接管的不乏其例。如何有效的管理風(fēng)險、規(guī)避風(fēng)險成為商業(yè)銀行生存與發(fā)展的靈魂。

銀監(jiān)會在去年7月份發(fā)布的《中國銀行業(yè)信息科技“十三五”發(fā)展規(guī)劃監(jiān)管指導(dǎo)意見》成為大數(shù)據(jù)風(fēng)控加速落地的催化劑，比如說在服務(wù)和應(yīng)用層面強(qiáng)調(diào)基于大數(shù)據(jù)的營銷、風(fēng)控應(yīng)用的推廣。

動作敏銳的互聯(lián)網(wǎng)金融早早完成了大數(shù)據(jù)風(fēng)控的布局，看起來有些傳統(tǒng)的銀行業(yè)在節(jié)奏上似乎有些遲緩。

對于線上的純數(shù)據(jù)和信用類貸款平臺而言，引入大數(shù)據(jù)風(fēng)控產(chǎn)品并沒有太多門檻。對于商業(yè)銀行卻不然，尤其是中小銀行，對大數(shù)據(jù)風(fēng)控技術(shù)的應(yīng)用尚不成熟，其風(fēng)控模式更多關(guān)注的是靜態(tài)的風(fēng)險預(yù)判，這和中小銀行科技水平和風(fēng)控能力相對較低、數(shù)據(jù)信息的數(shù)量和質(zhì)量存在缺陷等不無關(guān)系。

一般來說，大數(shù)據(jù)風(fēng)控有著三個核心要素，即風(fēng)控模型、場景和資金。商業(yè)銀行仍然擁有著低成本資金優(yōu)勢，在線下場景也有著長期客戶積累，大數(shù)據(jù)和海量風(fēng)控因子恰恰是很多商業(yè)銀行所欠缺的。

反觀BAT等互聯(lián)網(wǎng)巨頭，在海量數(shù)據(jù)、金融云、用戶畫像、信用體系等方面有著先天的優(yōu)勢，特別是在銀行逐漸實現(xiàn)業(yè)務(wù)電子化、金融監(jiān)管收緊的情況下，BAT與商業(yè)銀行在大數(shù)據(jù)風(fēng)控方面的合作似乎是水到渠成的。

背靠大數(shù)據(jù)金庫的BAT，如何開局?

BAT在大數(shù)據(jù)風(fēng)控方面有著相似的邏輯，依靠自身積累的大數(shù)據(jù)體系，利用技術(shù)打造風(fēng)控能力，再將這種能力開放給銀行等金融客戶。相比于市場上很多紙上談兵的風(fēng)控模型，BAT的優(yōu)勢在于相繼搭建了已經(jīng)應(yīng)用于實戰(zhàn)的風(fēng)控模型，而各家在做法上又有很多細(xì)節(jié)上的差別。

阿里：螞蟻金服的CTU智能風(fēng)控大腦。所謂的CTU智能風(fēng)控大腦，主要通過用戶行為、位置、設(shè)備信息以及關(guān)系鏈來判斷賬戶的可信性，然后預(yù)估資金、個人隱私及相關(guān)數(shù)據(jù)的風(fēng)險性。判斷依據(jù)包括用戶電商消費記錄、旅游消費記錄等作為評估其信用的依據(jù)，此外利用梯度提升決策樹、隨機(jī)森林、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、分群調(diào)整技術(shù)、增量學(xué)習(xí)技術(shù)等在內(nèi)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法產(chǎn)生的芝麻信用，也被納入風(fēng)控模型之中。此外，支付寶不遺余力的布局社交、芝麻信用打通微博等動作，可以看出阿里試圖進(jìn)一步挖掘社交數(shù)據(jù)來完善風(fēng)控體系。

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