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消費(fèi)金融高歌猛進(jìn)，大數(shù)據(jù)也讓消費(fèi)金融充滿了想象。
越來(lái)越多的公司涌入消費(fèi)金融領(lǐng)域，紛紛決定為自己的金融服務(wù)注入科技基因，大數(shù)據(jù)風(fēng)控成為了最終突圍的手段。我們選取了幾個(gè)典型樣本，深挖背后的邏輯。
維信開(kāi)發(fā)的智能評(píng)分卡系統(tǒng)基于央行征信數(shù)據(jù)、銀行卡、手機(jī)、公積金、社保、電商等多個(gè)維度，經(jīng)過(guò)極其復(fù)雜的數(shù)據(jù)、模型的校驗(yàn)，通過(guò)交叉聚合度量客戶未來(lái)的還款行為，做出風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)。維信金科副總經(jīng)理于瑞告訴記者，要為好客戶和壞客戶做一個(gè)較為清晰的畫像，要反復(fù)分析測(cè)試?！暗阶詈笪視?huì)給所有客戶評(píng)分，根據(jù)分?jǐn)?shù)高低來(lái)做概率上的統(tǒng)計(jì)。高分直接過(guò)，低分切掉，中間的再細(xì)化判定?！?/span>
金融的核心是風(fēng)控，做大數(shù)據(jù)風(fēng)控，其實(shí)是件苦差事。P2P公司拍拍貸前三輪融資中絕大部分的資金都投入到了自主研發(fā)的'魔鏡'風(fēng)控系統(tǒng)——系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)里也有近千個(gè)變量來(lái)評(píng)估借款人信用，目前平臺(tái)發(fā)放的貸款平均周期是10個(gè)月，至少要5到6個(gè)周期，才可以保證模型驗(yàn)證訓(xùn)練的有效性。那么，怎么來(lái)防范用戶多頭負(fù)債的風(fēng)險(xiǎn)呢?拍拍貸決定開(kāi)放數(shù)據(jù)，信息共享?！跋Ｍ磥?lái)能夠?qū)γ總€(gè)人個(gè)性化的來(lái)識(shí)別、授信和定價(jià)?！迸呐馁JCEO張俊表示。
大數(shù)據(jù)風(fēng)控的背后有著這樣的邏輯——以央行征信數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，輔以自身采集的大量數(shù)據(jù)，建模，不斷反復(fù)訓(xùn)練驗(yàn)證，直到模型有能力快速處理大規(guī)模用戶的信貸審批需求。
猶如硬幣的兩面，記者調(diào)查中發(fā)現(xiàn)，目前行業(yè)內(nèi)并無(wú)統(tǒng)一的壞賬判定標(biāo)準(zhǔn)，各家機(jī)構(gòu)對(duì)自身壞賬率也是諱莫如深。更有公司，沒(méi)有經(jīng)過(guò)長(zhǎng)周期的數(shù)據(jù)采集和系統(tǒng)迭代，外包系統(tǒng)，急于上線，大數(shù)據(jù)風(fēng)控成了營(yíng)銷的噱頭。
與此同時(shí)，一些企業(yè)基于自身大數(shù)據(jù)模型，開(kāi)始涉足征信。浦發(fā)銀行戰(zhàn)略發(fā)展部總經(jīng)理李麟認(rèn)為，消費(fèi)金融屬于傳統(tǒng)的“銀行系基本產(chǎn)品”，“線下信用都不過(guò)關(guān)，更何況線上”，同時(shí)征信數(shù)據(jù)信息采集的合法性和客戶的隱私安全都亟待法律的完善。李麟表示，“良好的信用關(guān)系應(yīng)當(dāng)在制度規(guī)范下，線下先形成再推至線上，這樣的效果比直接在線上建立要好?！?/span>
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