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| 大數(shù)據(jù)風(fēng)控聯(lián)盟——影響那些影響中國的風(fēng)控人 | 

大家好，我是互聯(lián)網(wǎng)金融平臺“愛錢幫”的風(fēng)險管理部總監(jiān)劉忠奎，感謝好貸網(wǎng)提供這個機會和大家分享風(fēng)險管理實踐中的一點經(jīng)驗和心得。

首先我介紹一下“愛錢幫”的基本情況，平臺是在2014年初上線，盛大資本參與投資，截至目前，累計投資額20億元左右，約35萬注冊投資人，開發(fā)運營了多個基于清晰場景的創(chuàng)新金融產(chǎn)品和服務(wù)，其中包括供應(yīng)鏈金融產(chǎn)品“海鮮幫”，游戲分期產(chǎn)品“閃墊俠”，房租分期產(chǎn)品“房租融“，影視娛樂產(chǎn)品“娛樂幫”，及基于房產(chǎn)抵押交易和汽車質(zhì)押租賃等場景的“愛房貸”和“愛車貸”等產(chǎn)品。

今天和大家分享的主題是“構(gòu)建基于場景的數(shù)據(jù)風(fēng)險管理體系”，圍繞該主題的各個部分標(biāo)題如下：1、定義場景，2、在場景中定義規(guī)則，3、數(shù)據(jù)模型的六個維度，4、數(shù)據(jù)的獲取方式，5、打分模型和場景的結(jié)合，6、勾畫借款企業(yè)的“資金流圖譜”，7、場景中的動態(tài)風(fēng)險管理，8、不良資產(chǎn)處置的數(shù)據(jù)化管理由于時間的限制。各個標(biāo)題部分不能展開深入探討，其中有些內(nèi)容也涉及到公司敏感內(nèi)容，望大家諒解。

自2014年末開始，我們就開始對產(chǎn)品類型，風(fēng)險管理體系進行篩選和重構(gòu)。沒有清晰場景的產(chǎn)品逐漸淡出。同時，風(fēng)險管理體系也自然而然的建立在場景化的基礎(chǔ)上。

談到場景化金融的風(fēng)險管理體系，自然要對所謂的“場景”有一個定義。首先，在我們定義的任何一個基本的場景中，都會清晰的體現(xiàn)包括借款人、貸款用途（購買服務(wù)類）、資金流和服務(wù)流軌跡這幾個基本構(gòu)成要素；

其次，我們只做基于購買服務(wù)類場景的借貸產(chǎn)品，并且該項服務(wù)的周期能夠覆蓋借貸產(chǎn)品周期；

此外，資金流和服務(wù)流形成閉環(huán)，即借款人不能拿到現(xiàn)金，且服務(wù)難以變現(xiàn)。

個人認為，未來互聯(lián)網(wǎng)金融會與各種應(yīng)用場景無縫融合，其不僅體現(xiàn)在用戶體驗上，同時對風(fēng)險管理體系的第一步，即“準(zhǔn)入和禁入規(guī)則”的構(gòu)建也意義重大。

在愛錢幫的的風(fēng)險管理體系中，第一步是要明確借款人的準(zhǔn)入和禁入規(guī)則，而一個清晰的消費場景，非常有利于設(shè)定這些規(guī)則，同時結(jié)合其他第三方黑名單庫和數(shù)據(jù)源，綜合考量還款能力和還款意愿，在反欺詐層面實現(xiàn)“低級欺詐者擋在門外，高級欺詐者覺得難”的效果。

舉個例子，同是教育培訓(xùn)領(lǐng)域，Java程序員培訓(xùn)和汽修工培訓(xùn)在金融場景要素層面就有一些顯著的不同，體現(xiàn)在規(guī)則的設(shè)定上也就存在很大差異。如學(xué)習(xí)Java語言的借款人，借款人要素學(xué)歷（本科或以上）+專業(yè)（理工類）+年齡（30歲以下）這幾個要素則是在深刻了解學(xué)習(xí)難度，就業(yè)門檻和職業(yè)成長軌跡的基礎(chǔ)上制定的其中一個準(zhǔn)入規(guī)則組合。而對于參加汽修工培訓(xùn)的借款人來說，以上要素組合就完全不同，學(xué)歷（高中或以上）+專業(yè)（不限）+年齡（25歲以下）這幾個要素組合則相對合理，同時根據(jù)二者不同的職業(yè)成長軌跡，在設(shè)計產(chǎn)品的還款周期、還款方式時也會有很大的不同。

在選擇建模的維度時，我們主要從六個大的維度來選取數(shù)據(jù)：

首先是借款人的自然（人口）屬性，這部分的數(shù)據(jù)維度相對固定，原始數(shù)據(jù)也比較容易獲?。?/span>

第二個維度是信用屬性，會需要一些外部數(shù)據(jù)源，輔以一些線下的數(shù)據(jù)源；

第三個維度是消費特征，是一個與還款能力和還款來源強相關(guān)的維度；

第四個維度是場景特征維度，這部分?jǐn)?shù)據(jù)是在深刻了解場景基礎(chǔ)上獲得的一手?jǐn)?shù)據(jù)，往往難以從第三方數(shù)據(jù)提供商處獲得，通常會在我們的數(shù)據(jù)模型中占據(jù)較大的權(quán)重。

以上四個維度中的數(shù)據(jù)都是強關(guān)聯(lián)變量。同時輔以社交屬性和通訊類數(shù)據(jù)兩部分弱關(guān)聯(lián)變量。以上這六個大的維度構(gòu)成打分評分模型的全部變量。

原始數(shù)據(jù)的獲取通常有三種方式，內(nèi)生數(shù)據(jù)、通過第三方購買和數(shù)據(jù)交換。

場景化金融的好處在于，一些內(nèi)生的強關(guān)聯(lián)變量數(shù)據(jù)可以低成本的得到。例如借款人的信用屬性類的數(shù)據(jù)包括歷史成交記錄，支付記錄、業(yè)內(nèi)評價等。同時在數(shù)據(jù)的選取、清洗、合并的過程中會衍生出一些與還款意愿產(chǎn)生關(guān)聯(lián)的派生數(shù)據(jù)。

有些數(shù)據(jù)我們會向第三方或?qū)I(yè)的數(shù)據(jù)提供商購買，在外購數(shù)據(jù)方面，我們更看重數(shù)據(jù)源的穩(wěn)定性和獲取條件，數(shù)據(jù)源的穩(wěn)定性至關(guān)重要，對模型的穩(wěn)定性影響很大，尤其是一些強關(guān)聯(lián)變量。同時，獲取方式要簡單，有些數(shù)據(jù)源要借款人提供較復(fù)雜的授權(quán)才能取得，對系統(tǒng)的反應(yīng)速度和響應(yīng)時間會有較大的影響。

通過加入一些行業(yè)的數(shù)據(jù)聯(lián)盟，或與場景中的參與方進行數(shù)據(jù)共享和交換，也能取得一些相當(dāng)不錯的強關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)，而這些數(shù)據(jù)的取得成本相對較低，準(zhǔn)確性和實效性有時更好。

能夠拿到豐富的底層數(shù)據(jù)非常重要，否則反欺詐規(guī)則的建立和評分模型等都是空中樓閣。 

評分模型我們是采用的邏輯回歸技術(shù)建模，將模型轉(zhuǎn)化為評分卡形式，對于統(tǒng)計學(xué)背景的數(shù)據(jù)人員在熟悉不過了。

但缺乏歷史數(shù)據(jù)的積累對行業(yè)來說始終是個“?！薄?/span>

我們在不同的場景下，評分模型會用于解決不同的商業(yè)目的。舉例來說，在車輛質(zhì)押產(chǎn)品方面，主要用來做風(fēng)險定價。而在房租分期產(chǎn)品中，則用來做是否放款的依據(jù)。具體的變量、維度、權(quán)重由于較為敏感，就不在這里詳細描述了。

這部分的內(nèi)容我想用一個企業(yè)流動資金借款的項目來說明。眾所周知，不同于消費個貸，對于企業(yè)級的流動資金借款，很難實現(xiàn)全流程數(shù)據(jù)化風(fēng)險管理和系統(tǒng)自動審核批貸，而其中最難以確定的就是真實的借款用途，我們開發(fā)了一個小工具，通過抓取關(guān)聯(lián)人和關(guān)聯(lián)公司的信息。

同時，動態(tài)抓取各個政府土地招拍掛信息及其他禁入行業(yè)的投融資信息，繪制企業(yè)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)狀“資金流圖譜”，從而判斷真實的用款方向。

2014年有一個項目，該公司在我方實地盡調(diào)后，其所處行業(yè)符合我公司行業(yè)準(zhǔn)入標(biāo)準(zhǔn)，其工商信息呈現(xiàn)的關(guān)聯(lián)公司也未體現(xiàn)有房地產(chǎn)等禁入行業(yè)的投資，通過憑證級別的查賬也未發(fā)現(xiàn)有其他可疑跡象，雖然是家族企業(yè)，但運營良好，2000萬元的借款用途解釋的也比較合理。但通過使用這個工具，其關(guān)聯(lián)人（妻妹，26歲）任法人的公司剛剛拍得當(dāng)?shù)卣鲎尩囊粔K土地，土地出讓金額為2000萬元。至此，通過關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)挖掘繪制資金流圖譜，獲知了該筆2000萬借款款的真實用款方向，因為筆借款用途觸發(fā)了我公司的行業(yè)禁入準(zhǔn)則，最終拒掉了該項目。

對于借貸生意來講，放款只是流程的第一步，在正常還款前，如果能實現(xiàn)動態(tài)監(jiān)控并及時

預(yù)警，可有效降低貸中跟蹤成本，良性管理資產(chǎn)質(zhì)量，在我們的風(fēng)險管理體系中，會從評分模型和規(guī)則中抽出部分變量，結(jié)合具體場景變量，建立動態(tài)風(fēng)險管理模型，設(shè)立閥值和波動曲線，一旦發(fā)生變化，將及時預(yù)警，根據(jù)設(shè)定的分級處理方式，分發(fā)命令進行處理。

不良資產(chǎn)處置的數(shù)據(jù)管理，由于時間的限制，由不良資產(chǎn)的認定、成本核算和派單三個模塊組成。

在產(chǎn)品出現(xiàn)逾期和壞賬階段時通過數(shù)據(jù)分析認定其不良等級。同時，通過數(shù)據(jù)模型來預(yù)測和計算處置成本和可能的損失，進行現(xiàn)金流管理。經(jīng)過成本核算后，系統(tǒng)會發(fā)出派單命令，在經(jīng)過人工復(fù)核，決定由內(nèi)部或外部合作伙伴來進行催收。

在我們的模型中，不良資產(chǎn)等級的認定規(guī)則可根據(jù)場景和產(chǎn)品的不同進行調(diào)整，并可向第三方專業(yè)催收機構(gòu)開放接口。

以上全部是我在風(fēng)險管理從業(yè)中的一些經(jīng)驗和體會，非常感謝大家能和我一起分享上述內(nèi)容，也再次感謝好貸網(wǎng)提供的這個與業(yè)界同仁分享的機會！

Q：現(xiàn)在很多機構(gòu)在提互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)催收，劉先生對這個問題怎么看？

A：大數(shù)據(jù)催收感覺在大額企業(yè)貸款中也就是所謂的“流貸”催收中效果不理想，但在小額分散的個貸中有創(chuàng)新的空間，至少在成本中有優(yōu)勢。

 

劉忠奎先生

 

風(fēng)控工具千人共建計劃