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大数据风控时代 50人支撑400亿交易量

  


大数据风控时代 50人支撑400亿交易量
  “个人征信”对互联网金融的重要性不言而喻,没有完善的征信体系,就不会有互联网金融的长远发展。然而事实上,新兴市场尤其是发展中国家的征信体系并不完善,这给互联网金融的持续发展造成困扰。


  Fintech多种模式并存,并非全都依赖大数据对用户信用进行集中分析。中国的社交金融领头羊借贷宝,就是让用户自行判断借款人的借贷风险,采用去中心化的思路,将风控权利与义务分散给用户个人。


  “一个人的收入、社会信用、资产情况,熟悉他的人最为了解。利用社交关系让个人对其好友进行风险判断,能有效打破借贷双方的信息不对称,从实践上要优于机构的平台征信,并有助于构建信用社会,将民间借贷阳光化。”借贷宝高级副总裁翁晓奇指出。


  “我们经手的项目中,有些金融机构是为了追捧概念而做大数据,并没有考虑实际中要解决的问题”在某金融业分享会上,一位咨询公司合伙人无奈的耸耸肩,“大数据仅是一种解决问题的工具,它不是万能的”。


  在金融本该最谨慎、最保守的风控领域,“得大数据者得天下”的论调同样颇有市场,大数据风控成为他们眼中驱除不良的神兵利器。


  IPC、评分卡没落,FICO中国差点惨遭出售


  信贷机构风控技术主要分为IPC、信贷工厂、评分卡、大数据风控四类,随着借款客户下沉、体验感增强……面对变化,传统风控已经产生不适感:成本高、效率低、速度慢、维度单一……大数据风控破壳而出。


  “像消费这种小额贷款,传统信贷员一天最多审核五十单,而大数据风控全程自动化,不受人力所累,审批数量无上限”在与IPC、信贷工厂等技术对比时,高效、人工低参与度是大数据风控留下的第一印象。


  “风控流程中留给人工的部分已经很少了,更多的是基础、辅助工作,像线下助贷员对用户信息录入、逾期后电话催收、用户资质拿捏不准时,需要人工对用户信息重新审核”马上消费高级数据决策总监李届悦说。目前,李届悦手下数据团队约为50人,负责数据清洗、模型迭代等工作,共同支撑约400亿交易量。


  “IPC依靠人工经验,要信审员一个一个去查,更适合大额度的对公业务”,91征信CEO薛本川表示:“国内很多信贷机构在风控上都已经采用模型了”。


  与IPC在小额贷款领域“遭人嫌弃”不同,以FICO为代表的评分卡模型,占领高净值人群市场,但由于国内缺乏征信土壤,FICO水土不服。信贷机构引入FICO评分模型品牌宣传的意义远大于风控本身,已是公开的秘密。“FICO评分模型精确度确实比较高,但看中还款记录,维度相对单一,无法给低信用记录人群精确评分。”zestfinance出身背景的李届悦说。


  2016年,FICO中国区副总裁王世今,曾多次公开表示,“针对中国互联网金融市场情况,FICO已经推出新的评分模型”但行业对此冷淡。另有相关人士向清流消费金融透露,“FICO总部曾考虑出售FICO中国,一家类信贷金融集团考虑接手,后来因为一些原因,没有交易下去”。


  传统机构自我革新,大数据风控全产业链渗透


  大数据风控是将多维度、海量数据输入模型,由机器自动判别借款资信状况,随着对机器学习算法的不断优化迭代,模型精准度将会越来越高。“通过测试对比,大数据风控在部分领域,尤其是小额信贷方面,确实要比评分卡模型在适用度和准确度上要高”中诚信CTO姚明曾表示,一贯保守、正统印象的中诚信也在加码大数据。


  在美国,益博睿CEOBrian Cassin曾对大数据持观望态度,认为大数据并不成熟,但数据人员编制出卖了其意图。益博睿2015年财务报告显示:目前已有数据科学家400余人。


  “大数据风控核心在于模型本身,尤其是变量特征”第三方风控服务商诚安聚立创始人吴宇建表示。将接入的数据信息做成成千上百的变量,用于交叉检验,好比一个人说谎,他需要不断地编织谎言来去圆第一个谎,当信息足够大时,谎言就很容易被识别出来。


  获取海量数据成为机构的重点,多维度、海量数据也成为机构争夺的主战场。“大数据风控最主要的是数据,没有垃圾数据,所有的数据都是有用的,关键是怎样应用”某信贷搜索比价平台CEO在其D轮融资发布会时曾对媒体说。


  目前大数据风控由最初的反欺诈、信用评分,也在向风控全产业链衍生,如营销获客、贷后催收等,富国银行高级副总裁刘建民向国内金融业分享大洋对岸的催收经验:“我们会制作催收模型,预判违约者受压程度,能够电话催收的,直接由在菲律宾的电催中心打电话,降低催收成本。”目前大数据风控服务、征信公司、数据公司,如百融金服、诚安聚立等,也都推出涵盖贷前、贷中、贷后的全生命周期服务。


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美债所

2017-07-05 14:42:23

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