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、人工智能等領域推出了諸多針對企業(yè)級市場的服務，從如今的趨勢來看，被暢談許久的大數(shù)據(jù)或將是BAT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)的風險管理和預警的云服務。在尋找大數(shù)據(jù)布局切口的問題上，風控和銀行成為BAT們的共同選擇。
風控是銀行業(yè)的七寸，也是大數(shù)據(jù)的練武場顧名思義，風控即風險控制，通過建模的方法對借款人進行風險控制和風險提示，消滅或減少風險事件發(fā)生的各種可能性，或減少風險事件發(fā)生時造成的損失。
現(xiàn)在的商業(yè)銀行在本質上屬于經(jīng)營風險的特殊企業(yè)，通過承擔風險，轉化風險，并將風險植入金融產(chǎn)品和服務中再加工風險。在國內外商業(yè)銀行的發(fā)展史中，因風險管理不當、資產(chǎn)質量低下而導致倒閉、被政府接管的不乏其例。如何有效的管理風險、規(guī)避風險成為商業(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)管指導意見》成為大數(shù)據(jù)風控加速落地的催化劑，比如說在服務和應用層面強調基于大數(shù)據(jù)的營銷、風控應用的推廣。
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)風控技術的應用尚不成熟，其風控模式更多關注的是靜態(tài)的風險預判，這和中小銀行科技水平和風控能力相對較低、數(shù)據(jù)信息的數(shù)量和質量存在缺陷等不無關系。
一般來說，大數(shù)據(jù)風控有著三個核心要素，即風控模型、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，利用技術打造風控能力，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控模型，BAT的優(yōu)勢在于相繼搭建了已經(jīng)應用于實戰(zhàn)的風控模型，而各家在做法上又有很多細節(jié)上的差別。
阿里：螞蟻金服的CTU智能風控大腦。所謂的CTU智能風控大腦，主要通過用戶行為、位置、設備信息以及關系鏈來判斷賬戶的可信性，然后預估資金、個人隱私及相關數(shù)據(jù)的風險性。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、隨機森林、神經(jīng)網(wǎng)絡、分群調整技術、增量學習技術等在內的機器學習算法產(chǎn)生的芝麻信用，也被納入風控模型之中。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一步挖掘社交數(shù)據(jù)來完善風控體系。
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