為什么說大數(shù)據風控是互聯(lián)網金融必然趨勢？

近日，壹理財資產端合作公司言禹普惠信審政策與數(shù)據部高級經理Jason針對大市場前沿性風控理念發(fā)表了觀點,此文主要就“建立大數(shù)據模型降低信用風險，補充和促進傳統(tǒng)金融業(yè)務”提出建設性意見。

對于互聯(lián)網金融而言，風控是核心競爭力。而風控最關鍵的還是積累數(shù)據源，將客戶特征按照數(shù)據庫的規(guī)則來進庫根據動量環(huán)境和用戶需求不斷更迭計算方法進行分析、建模、匹配。目的在于讓大數(shù)據協(xié)助判斷信用風險，而不只是依賴風控人員對人工算法的主觀判斷。P2P平臺去擔保化是趨勢，本質就在于，是否有獨立的能力篩選到優(yōu)質的借款人，而不是依賴于擔保公司。

大數(shù)據風控，是互聯(lián)網金融乃至傳統(tǒng)金融風控的必然趨勢，它的發(fā)展將會給金融領域帶來巨大福音。

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

以下來自言禹普惠的部分觀點：

一、什么是大數(shù)據風控

大數(shù)據風控在近幾年成為了各個平臺在創(chuàng)新信用管理和風險管理方面的一種新思路，其核心理念在于通過大數(shù)據核心算法和信用模型，在收集各種維度數(shù)據基礎上，結合互聯(lián)網化評分和信用管理模型，最終達到風險控制的目的。

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、紙質報告）來管理公司的各項數(shù)據，往往無法歸納并利用基礎數(shù)據進行有效分析（或者作最簡單的統(tǒng)計分析）。與原有人為對借款企業(yè)或借款人進行經驗式風控相比，大數(shù)據風控可以很好起到降低成本、提高效率和優(yōu)化客戶服務的作用。

目前，各大互聯(lián)網金融企業(yè)均已采用大數(shù)據風控分析這一手段，螞蟻金服、融360、拍拍貸、點融網等均開發(fā)有獨立的大數(shù)據風控系統(tǒng)。互聯(lián)網的高效性和爆發(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，為分析建模提供足夠的樣本量。這種大樣本量、多維度、非結構化的數(shù)據非常適合各類大數(shù)據分析處理和機器學習技術的運用。

二、大數(shù)據風控能解決什么問題

1.有效提高審核的效率和有效性

在傳統(tǒng)的風控審核過程中，申請人信息調查審核最為費時、費力、也最難管控，基于傳統(tǒng)的經驗審核也會造成審核結果的偏差與非有效性。引入大數(shù)據風控技術手段分析，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)據儲存用戶與各種ID對應的數(shù)據庫，在用戶進行借貸時進行身份匹配，能夠及時辨別潛在的欺詐嫌疑用戶。這些數(shù)據庫包括：姓名、身份證號的實名ID，手機號、地址、銀行卡號等準實名ID，QQ號、微博號、設備指紋(PC或手機硬件設備編號)等的匿名ID。

3.對信用風險的防范

主要指還款能力(經濟實力)與還款意愿(道德風險)。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險的判斷，而行為數(shù)據挖掘是信用風險防范的核心。要預測借款人的信用風險，更多地需要依賴于分析海量用戶的行為數(shù)據(強弱變量)，從中挖掘出可以多次復用的規(guī)律。數(shù)據顯示，坐過商務倉以上或一年乘坐飛機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；訪問財經媒體天數(shù)越多，違約率風險越低；同一手機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，采用全自動的風險識別流程，提早識別風險，提高人工處理效率。消費金融不良資產，主要由道德水平不高和還款能力不強造成。據統(tǒng)計，70%-80%的不良資產是因為債務人失聯(lián)導致，大數(shù)據網絡可重新建立起與債務人的聯(lián)系，通過關聯(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)據風控模型

在運用大數(shù)據進行風控時，需建立自身的云數(shù)據系統(tǒng)、風險評估模型、信用衡量體系、風險定價模型等核心產品，對自身體系內以及體系外用戶的海量數(shù)據進行搜集分析，直接將數(shù)據模型應用到信貸業(yè)務中，實現(xiàn)完全以數(shù)據驅動產品及業(yè)務，實現(xiàn)企業(yè)風控的流程化、自動化。

從大數(shù)據技術角度來看，任何大數(shù)據方法用于信用風險的評估，要始終堅持開發(fā)出來的模型“明確、準確和穩(wěn)定”的三大特點。目前在利用大數(shù)據中的機器學習技術開發(fā)的模型當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)據和大數(shù)據技術，目前，在風險控制中，可以是在遵守一定規(guī)則上開放性使用，但是對于征信領域，在數(shù)據的來源上應當適當保守些，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)據的處理方法上，都可以進行不同的嘗試和探索，因為大數(shù)據技術的發(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)網的各種信息極大的簡化為一個分數(shù)，供放貸機構高效、便捷的使用。

大數(shù)據風控的發(fā)展將會給金融領域帶來巨大福音，使用大數(shù)據進行風控已成為美國等發(fā)達國家互聯(lián)網金融企業(yè)的標準配置。我國的大數(shù)據風控依然還有很長一段路要走，有效掃除當前大數(shù)據風控的障礙需要各方面的共同努力。

• 本文不代表零壹財經觀點，亦不代表構成投資建議

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