“前几年P2P网贷刚兴起时,大家一窝蜂地大聊用户体验;从去年开始,大家一窝蜂地大聊风险控制;现在大家又开始大聊大数据征信。”谈及大数据风控,易贷通CEO康文如是说。2014年被称为中国互联网金融的爆发年,据统计,中国的P2P运营平台已超4000家,到2015年底,有望突破5000家。在一片形势大好的时候,2015年年底互联网金融某宝事件爆发,互金行业从野蛮生长进入到冷静期,与此同时,曝出了问题平台跑路、隐瞒信息、虚拟标的、自融、自建资金池等问题。如何加强自律并构建完善的风控体系已经成为互联网金融行业的核心竞争力,如今,P2P、众筹已经不是互联网金融领域最新潮的业态了,审核借款人安全度的大数据风控俨然成为互联网金融企业争抢的高地。

大数据风控是行业发展趋势

数据历来是组织机构判断是否面临风险的最重要元素。如今在业内被公认的观点是,无论在任何组织机构,数据都是最有价值的资产。而对于如何依托数据去量化风险,是组织机构在风控过程中发挥数据最大价值的重要环节。在从前,组织机构风险管理与控制大多都依托主观上的经验判断,数据在那时也只起到辅助作用,导致组织机构风险管理能力较差。而在现如今社会经济“新常态”下,组织机构正处在内、外竞争压力“双夹”环境,依托数据感知风险并提升组织机构风险管理水平,由此提升整体竞争力显得更加重要。

大数据改变了风险管控的手段,颠覆了以往所有的风控及审计技术和手段,比如审计模式的改变。原来面对纷繁复杂的企业数据,审计是通过抽样的形式进行检查,现在是通过大数据技术进行全面检查,实现企业数据的整合和实时监控。

大数据反欺诈成风控提升点

在互联网金融平台上,最大的风险来源于怀着欺诈目的的借款人。若要避免此种风险,需要尽可能从借款人提交的信息和资料中找到“蛛丝马迹”,而这些通过反欺诈系统就能实现快速有效甄别。大数据风控以自有技术手段和数据积累,建立了可为特定客户人群进行信用评级的分析体系。利用该体系,可以对目标用户的行为、生活、消费习惯等进行分析,并据此进行信用授权。此外,大数据风控系统通过大数据进行交叉验证,可精准定位到失联用户及其常用联系人最新的联系方式。

数据风控的利器之一,即“大数据反欺诈功能”,其现实意义在于提升坏人的欺诈成本,在欺诈行为发生之前就将其制止,进而净化诚信体系;点融网副总裁李青认为,所谓互联网金融风控,其实就是对数据的分析,这些数据越精准,风控能力就越强。而从数据推导出适合投资者的产品。

如何利用大数据降低P2P风险

大数据所提供的正是在贷前对贷款人的风险评估依据,从而给不同客户进行信用评级,以此来避免坏账发生。

首先,P2P平台可以利用大数据锁定精准人群,并结合大数据预测出他们的投资意愿和倾向,在投资人选择了P2P平台的服务后,还可进一步根据投资人更为详细的信息,例如家庭、工作、住所以及个人消费习惯等数据,为其提供更合适的服务。

其次,P2P平台还可以利用大数据来挖掘资质合适的借款人,利用借款人授权提供和P2P平台主动搜集的信息,可以建立一个巨大且永久的数据库,通过该数据库,P2P平台能够更加严谨和高效地为借款人进行审核,这对于以风控为核心的P2P行业而言至关重要。

大数据风控的实际应用

从大数据的应用场景来看尽管达不到人们所预期的精确性,但确实己经有了不少比较成功的商业案例。如Decide利用超过80亿条的己知价格信息预测价格走势,给出购买建议;DataSift通过分析社交网络数据,制定针对性营销方案;Zestfinance则利用大数据进行信用评估,并己累积获得近一亿美元的融资等等。

随着平台的发展和数据的积累,互联网金融也越来越多参与到其中。

以高频交易为例,现在的高频交易主要采取“战略顺序交易”,即通过分析金融大数据,以识别出特定市场参与者留下的足迹。例如,如果一只共同基金通常在收盘前一分钟的第一秒执行大额订单,能够识别出这一模式的算法将预判出该基金在其余交易时段的动向,并执行相同的交易。该基金继续执行交易时将付出更高的价格,使用算法的交易商可趁机获利。

金融机构希望能够收集和分析大量小微企业用户日常交易行为的数据,判断其业务范畴、经营状况、信用状况、用户定位、资金需求和行业发展趋势,解决由于小微企业财务制度的不健全无法真正了解其真实的经营状况的难题。

阿里小贷首创了从风险审核到放贷的全程线上模式,将贷前、贷中以及贷后三个环节形成有效联结,向通常无法在传统金融渠道获得贷款的弱势群体批量发放“金额小、期限短、随借随还”的小额贷款。

大数据风控存在的短板

首先,P2P行业覆盖的人群还远远达不到足够的样本容量,因此大数据对P2P风控只是起到辅助作用。从根本上来说,大数据主要表示一种技术手段,来使得数据的存取、分析可以高效进行。

其次,大数据的根本不在于多与大,而在于将数据运用于业务,直接转化为生产力。大数据用于内外两方面,对外反欺诈,甄选出有还款能力的优质借款人;对内提升平台的内部管理和效率。大数据真正的技术含量和价值体现在提取和利用上,而不在对数据的占有。

最后,由于目前中国国内的数据大多处于独立孤岛,很难形成由共享而成的数据链和数据网。对于开展信贷业务的机构来讲,社交网络数据、电商交易等大数据只能作为补充,辅助P2P机构的风控人员判定客户是否身份欺诈。采用这些数据还不能直接预测和推断出他将来及时还款的可能性。

结语

在征信接入无门、商业征信尚显稚嫩、行业内部资源共享系统尚未建立的情祝下,现在的大数据风控只是刚刚起步,数据积累还需要时间。大数据信息库的建立并非一蹦而就,需要凭借更多的数据积累和探索。随养互联网金融业的发展及政策的进一步开放,越来越精准的大数据会被运用到行业中,互联网金融也会形成更加完备的生态体系,走向更加规范发展的道路。

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