大數(shù)據(jù)、云計算等前沿技術(shù)離我們的生活有多遠？答案是，可能比你想象的更近。
幾年前，如果有人告訴你，你可以通過手機在十幾分鐘甚至幾分鐘的時間內(nèi)獲得一筆借款，你一定認為他是騙子。而今天，毫不夸張地說，這已經(jīng)開始成為中國新生代金融服務(wù)消費者的一種常態(tài)。一系列互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的興起正在給人們的生活帶來翻天覆地的變化。金融科技顛覆了傳統(tǒng)的銀行業(yè)，不僅讓金融服務(wù)觸達的人群更廣，應(yīng)用的場景更豐富，也逐漸降低著金融服務(wù)的獲得成本。
信而富就是這一浪潮的弄潮兒之一。歷經(jīng)近17年的發(fā)展，基于累計撮合的借款交易筆數(shù)，信而富已是中國最大的網(wǎng)絡(luò)借貸信息中介平臺之一。今年4月，信而富在美國紐交所上市，成為中國又一家步入國際資本市場的Fintech（金融科技）企業(yè)。
除金融決策、精準營銷以外，風險管理無疑是金融行業(yè)中前沿技術(shù)最能夠施展拳腳的領(lǐng)域。而對于中國迅猛發(fā)展的網(wǎng)絡(luò)借貸行業(yè)而言，能否運用前沿技術(shù)做好風控是平臺的核心競爭力，也是持續(xù)在這一浪潮中逐浪前行的關(guān)鍵。
領(lǐng)先網(wǎng)絡(luò)借貸中介平臺信而富是如何做風控的？他們怎么看待未來行業(yè)的風控發(fā)展方向？
金融科技顛覆傳統(tǒng)在信而富，風控是一個覆蓋全信用生命周期，即貸前、貸中和貸后各個環(huán)節(jié)的概念，建立在算法、模型和策略的基礎(chǔ)上。
以貸前為例，信而富利用爬蟲、探針等大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)以及人臉識別、活體檢測等生物識別技術(shù)，驗證申請信息的真實性，并通過基于大數(shù)據(jù)的算法和模型，對借款人進行貸前評估。與傳統(tǒng)的線下盡調(diào)和人工審核相比，基于大數(shù)據(jù)等前沿技術(shù)的貸前評估具有準確、量化、一致和高效的優(yōu)勢。具體而言，信而富的授信模型接入成千上萬的評價因子，能夠更加準確、全面和及時地對借款人的信用作出預測和評估，相比線下盡調(diào)和人工審核，這一過程的成本和耗時大大降低。據(jù)稱，信而富的大數(shù)據(jù)模型既不會特別倚重單個因子，比如有無社保記錄，又能夠保證模型在基礎(chǔ)因子相同時具有評估的穩(wěn)定性和一致性。
金融科技實現(xiàn)了人工判斷向機器判斷的轉(zhuǎn)變，避免了人工審核的主觀性和不穩(wěn)定性，讓整個貸前過程更加快捷、智能、安全。
90%的授信由模型完成華博（音）是信而富的數(shù)據(jù)分析師，每天通過大數(shù)據(jù)處理軟件，他清洗和處理各類經(jīng)授權(quán)取得的借款人信息，包括地理位置、通話信息、IP地址、交易信息等。他的工作是信而富貸前風險評估以及貸后風險監(jiān)控與預警的一環(huán)。
不過，與華博同處一個崗位的人員并不多，因為信而富的現(xiàn)金消費類借款已經(jīng)實現(xiàn)90%的機器自動授信審核，只有10%的'異常件'以及部分評分處于'中間地帶'的申請需要人工干預。'根據(jù)我們長久以來的經(jīng)驗，在信用評分的兩端，大數(shù)據(jù)算法和模型具有極高的準確性，'信而富風控副總裁Rex介紹說。
除了在模型開發(fā)之初，利用感受性曲線下面積（ROC_AUC）、區(qū)分度指標（Kolmogorov-Smirnov，KS）和穩(wěn)定性指標主要參考群體穩(wěn)定指數(shù)（Population Shift Index，PSI）等技術(shù)指標驗證模型的效果以外，模型上線后，信而富也會持續(xù)監(jiān)控模型表現(xiàn)，根據(jù)模型類型的不同，每周或每月對相關(guān)模型進行迭代，確保模型效果。
'大數(shù)據(jù)風控'，說易行難伴隨著Fintech的火熱，業(yè)內(nèi)標榜大數(shù)據(jù)風控的平臺雨后春筍般地出現(xiàn)，但Rex卻坦言'大數(shù)據(jù)風控'說易行難。
這不僅是因為大數(shù)據(jù)風控具有很強的技術(shù)壁壘，更來自于信貸領(lǐng)域的固有特征。傳統(tǒng)金融機構(gòu)在對借款人進行信用評估時采用的是就業(yè)信息、收入信息、過往信貸記錄等與借款人的還款能力、還款意愿具有強相關(guān)性的數(shù)據(jù)，而互聯(lián)網(wǎng)金融機構(gòu)往往缺少這樣的數(shù)據(jù)，所能獲得的更多的是用戶的互聯(lián)網(wǎng)足跡、運營商數(shù)據(jù)等信息。
信貸領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)模型必須專注于解決對借款人還款能力、還款意愿與還款穩(wěn)定性的預測和評估，而非獲得可以應(yīng)用于非借款場景的'人品'評分。''人品'評分在信貸領(lǐng)域的適用性有待驗證，從風控角度看有失嚴謹，從征信角度看有失公允，因為能夠真正評估借款人風險特征的還是行為數(shù)據(jù)。'Rex說。
大數(shù)據(jù)模型能夠最大限度地利用社交信息、地理位置、交易信息等非信用數(shù)據(jù)，幫助平臺在貸前篩選借款人，但信用行為數(shù)據(jù)在風險定價、額度與費用調(diào)整等方面仍然具有壓倒性優(yōu)勢。
'信用行為數(shù)據(jù)需要長時間的積累，這是很多平臺沒有做到的。在風控領(lǐng)域，實踐永遠是檢驗真理的唯一標準。'Rex指出。
信而富的自動決策技術(shù)（Auto Decisioning Technology）能夠自動決定給予借款人的額度、期限和費率，所依仗不僅是對于借款人互聯(lián)網(wǎng)足跡和信用特征的大數(shù)據(jù)挖掘，更是信而富近17年的信貸管理經(jīng)驗、平臺經(jīng)營以來積累的借款行為數(shù)據(jù)以及對于模型的不斷回測和試錯。
交叉檢驗，名單共享2016年9月的某日，在信而富沒有采取任何額外的營銷手段的情況下，平臺申請量出現(xiàn)異常激增。發(fā)現(xiàn)這一問題的正是信而富7*24小時的智能監(jiān)測系統(tǒng)。隨后通過風險排查，信而富成功識別一批信息經(jīng)過人為'包裝'的虛假申請，有效防范了可能的欺詐。
據(jù)稱，除模型自動授信外，信而富還以實地驗證、交叉檢驗和電話核查等方式作為補充，強化風控體系。用于進行交叉驗證的第三方數(shù)據(jù)包括企業(yè)注冊信息庫、社保公積金信息庫、電話裝機地址庫、法院執(zhí)行信息庫等。在這些聽起來較為'傳統(tǒng)'的風控手段中，實際上也不乏前沿技術(shù)的應(yīng)用。比如電話核查中，信而富的系統(tǒng)可以根據(jù)客戶對于問題的反應(yīng)，自動制定針對該客戶的下一個問題，協(xié)助電話核查人員開展工作。
另外，信而富也積極與行業(yè)相關(guān)機構(gòu)共享黑名單，包括中國互聯(lián)網(wǎng)金融協(xié)會、中國支付清算協(xié)會、上海資信、騰訊征信等，著力防范惡意欺詐和團伙騙貸。
強化催收信而富平臺的客群特征，小額、分散的業(yè)務(wù)特征，以及'低起步、穩(wěn)成長'（即初始給予借款人較低的額度，隨著良好信用行為的積累，給予借款人更低的費用、更長的期限和更高的額度）的經(jīng)營策略已經(jīng)在很大程度上確保了出資人的資金安全。
在逾期和失信客戶管理上，信而富也有著嚴格的風險政策。催收方面，信而富采用的自動催收策略能夠在特定情況下自動觸發(fā)短信推送、語音外呼等催收手段，該策略在催收投入不變情況下顯著提升了逾期還款率。
未來風控趨勢展望在科技賦能金融的今天，暢想中令人心潮澎湃的未來可能隨時成為現(xiàn)實。針對網(wǎng)絡(luò)借貸行業(yè)的風控領(lǐng)域，Rex指出眼紋、聲紋等先進的生物識別技術(shù)值得期待，可能更大地提高互聯(lián)網(wǎng)金融交易的安全性。他還談到，對于個人隱私保護的重視、數(shù)據(jù)采集技術(shù)的進一步豐富、人工智能推動自動化程度提高，以及數(shù)據(jù)的開放共享將是未來網(wǎng)絡(luò)借貸行業(yè)風控領(lǐng)域的四大趨勢。
展望未來，Rex信心滿滿，他說'在金融科技的賦能下，金融的邊界將會延伸，金融服務(wù)的便捷性、可得性和安全性都會大大提高'。
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