金融科技的核心就是和大数据技术有效结合,利用大数据的能力,促进金融企业在金融业务的全生命周期中,不断提升效率和服务能力。但是金融科技一结合大数据,也不能当成是万能药,大数据目前还有它的局限性,只能作为金融风控的补充手段,下面就结合大数据产业和具体方案聊一下,大数据在金融风控中的应用。
t不论是银行还是消费金融公司,互联网小贷公司等其他金融机构,金融机构普遍有风控需求,底层业务逻辑几乎完全相同,只是面对客群,金融产品、风险偏好存在差异。
t银行等传统机构本质上是风险经营。一方面,监管层对金融机构的风控能力提出很高要求, 另一方面,风控直接会影响金融机构的利润水平。
t因此,大数据风控直接解决金融机构的核心需求,价值度最大。大数据风控能够能够在用户画像,反欺诈,信用评级等方面大大提高金融机构的效率和风控能力,是金融企业发展过程中必须结合的一项科技手段。
t目前大数据行业主要有三类玩家:
t大数据覆盖信贷领域各个流程,重点是获客、身份验证和授信环节,贷中后环节。
t大数据在信贷过程中的应用
1.数据
t大数据风控中什么是最重要的?
t答案是:数据。
t数据的大数据风控中的核心中的核心,没有什么比数据直接告诉金融机构某个目标客户是黑名单客户,逾期严重客户更简单和高效的事情了。
t数据最好能有海量数据,覆盖足够多的用户;用户数据价值密度高、噪音少,数据清洗容易;用户数据维度多,能够形成丰富的用户画像;自身业务场景能够获取有价值数据 。
2.技术
t对于有些金融机构来讲,如果风控标准很严格,其实排查不能准入的客户其实是不难的,但是对于大部分金融机构来讲,风控和业务是互斥的,为了提高业务量,就必须降低准入标准,但是又要防范风险,这就需要借助技术手段,通过反欺诈建模和信用建模方式,对一下白户进行评估,以及评估客户信用水平,以决定是否准入。
t技术要求有强大的底层技术架构能力,良好的企业级产品输出能力和大数据清洗和建模能力,未来还需要结合Al等技术,形成智能的风控和反欺诈平台。
3.场景
t理财,保险,汽车金融,现金贷等金融服务,对应的场景不同,对建模的要求也不同,建模能力要求对客户的业务场景非常理解,模型才能适合行业特征。需要经验丰富的建模团队和行业专家队伍;服务过行业标杆客户,了解客户的业务场景;深度理解业务需求。
t我们以百融系统为例,介绍大数据风控在信贷过程中的流程:
t百融大数据风控应用贷款流程
t当前的信贷审批流程主要分为人工审核和自动审核,对于客户资质好,信用好的客户,只要能通过负面信息,欺诈信息,信用评估,那么系统自 动审批通过。对负面信息和欺诈风险没有通过的客户,系统可以自动拒绝或者申请人工复核,对于信用评分不高的客户,需要人工介入审核。
t目前整个大数据行业面临的问题主要是客户隐私泄露问题,像公安,法院等信息由于信息敏感,其实是游走在法律监管空白地带。
t在百行征信成立之前,各家数据机构的数据其实没有打通,数据的有效性会打折扣,预计百行征信数据出来之后,因为结合了各家数据之长,数据连贯性会好一些。
t各个大数据公司在数据收集和清洗方式不同,会造成数据污染,这样输出的数据会有一定的不准确性。
t目前公民数据主要来自于线下收集和网络行为记录,数据的存在一定的滞后性,单纯线下收集的数据存在一定的延迟性。
t大数据还处于发展初期,目前比较大的问题还是数据量不够大,不够全,以及如何协调数据开放和公民隐私之间的矛盾,未来还需要结合人工智能和区块链,物联网等技术,实现数据的不可篡改,数据收集及时等能力,从而更好为金融服务。
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本文由 @青蛙王子 原创
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