記者 | 春夏

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近兩年，在市場追逐,、資本熱捧以及國家政策支持下,，互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)發(fā)展勢頭頗猛。但有專家透露,，在目前的互聯(lián)網(wǎng)金融市場上,，有60%的損失來自于欺詐，這60%里面又有80%—90%屬于集團(tuán)欺詐,。因此,，風(fēng)險控制就成為互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展的必要基礎(chǔ)，銀行通常借助用戶行為風(fēng)險識別引擎,、征信系統(tǒng),、黑名單系統(tǒng)等反欺詐系統(tǒng)，對交易詐騙,、網(wǎng)絡(luò)詐騙,、電話詐騙、盜卡盜號等欺詐行為進(jìn)行風(fēng)險識別。

在實(shí)施風(fēng)控過程中,，其核心在于如何通過大數(shù)據(jù)以及人工智能技術(shù)進(jìn)行快速操作,，降低詐騙風(fēng)險并提高效率。與傳統(tǒng)金融的風(fēng)險控制相比,，大數(shù)據(jù)風(fēng)控可以采集到更多傳統(tǒng)金融沒有觸及到的數(shù)據(jù),，比如用戶在APP和網(wǎng)頁的行為軌跡數(shù)據(jù),，以及GPS位置信息數(shù)據(jù)等,，通過海量數(shù)據(jù)的積累和分析，對客戶的還款能力進(jìn)行有效判定,。

如今,，信貸行業(yè)已有大量的消費(fèi)金融公司、網(wǎng)絡(luò)信貸公司,、P2P公司在收集數(shù)據(jù),，而收集數(shù)據(jù)的目的就是判斷這個人會不會還錢、能貸給他多少錢,。概括來說,，信貸機(jī)構(gòu)主要收集三種數(shù)據(jù)，就是誰借了,、誰批了,、誰還了，也就是借款歷史,、審批結(jié)果和還款數(shù)據(jù),。

在信貸機(jī)構(gòu)看來，借款人又分為兩種,，第一種是他借過錢,，第二種是他沒借過錢。對于借過錢的人,，中國人民銀行有征信數(shù)據(jù),，他們的信用情況很容易判斷。而對于沒借過錢又有借款需求的人,，人行征信數(shù)據(jù)覆蓋不到的大概有4億人,，判斷這部分人的還款能力和欺詐風(fēng)險，就需要借助大數(shù)據(jù)技術(shù)來實(shí)現(xiàn),。

從整體來看,，目前國內(nèi)大數(shù)據(jù)風(fēng)控市場上有兩種體系：BAT與互聯(lián)網(wǎng)金融公司內(nèi)部的大數(shù)據(jù)風(fēng)控體系；第三方大數(shù)據(jù)風(fēng)控體系,。

第一類是由BAT互聯(lián)網(wǎng)巨頭和互聯(lián)網(wǎng)金融公司建立的大數(shù)據(jù)風(fēng)控體系,，BAT巨頭擁有征信牌照，依據(jù)自身平臺的流量優(yōu)勢，建立封閉系統(tǒng)的信用評級和風(fēng)控模型,。比如螞蟻金服旗下的芝麻信用,，利用阿里旗下淘寶、支付寶等海量數(shù)據(jù)優(yōu)勢,，為用戶提供信用評價,。

而對于沒有征信牌照的其他公司來說，則是通過建立大數(shù)據(jù)風(fēng)控系統(tǒng)來識別風(fēng)險,。比如,，融360推出的“天機(jī)”風(fēng)控系統(tǒng)，通過大數(shù)據(jù)分析技術(shù),，為申請貸款的用戶進(jìn)行評分,，然后依據(jù)分值為合作機(jī)構(gòu)提供放貸建議。

第二類是針對互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)和金融機(jī)構(gòu)提供大數(shù)據(jù)風(fēng)控服務(wù)的第三方大數(shù)據(jù)風(fēng)控平臺服務(wù)商,。由于互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)對大數(shù)據(jù)風(fēng)控技術(shù)的需求爆炸性增長,，誕生了一批第三方服務(wù)商，他們的大數(shù)據(jù)風(fēng)控體系具有明顯的“開放性”特征,，與企業(yè)及各類金融機(jī)構(gòu)“共享”或“共建”大數(shù)據(jù)風(fēng)控服務(wù),。

以網(wǎng)易金融為例，其在不久前推出了全國首個開放性智能風(fēng)控平臺網(wǎng)易北斗,，通過大數(shù)據(jù)分析技術(shù),，為國內(nèi)金融機(jī)構(gòu)提供獲客、征信,、授信,、管理等多樣化系統(tǒng)支持，從而降低金融機(jī)構(gòu)的壞賬率,。

盡管大數(shù)據(jù)風(fēng)控已經(jīng)得到業(yè)界認(rèn)可,，但市場上真正將大數(shù)據(jù)風(fēng)控做好的公司卻寥寥無幾，原因是什么呢,？

很多公司的技術(shù)實(shí)力跟不上大數(shù)據(jù)風(fēng)控的要求,，其利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行建模時，經(jīng)常忽略技術(shù)在建模中的運(yùn)用,，只是將原始數(shù)據(jù)進(jìn)行簡單篩選,，整個環(huán)節(jié)并沒有涉及太多技術(shù)分析。曾有專家指出,，數(shù)據(jù)底層的技術(shù)是大數(shù)據(jù)風(fēng)控的核心基礎(chǔ),，如果沒有過硬的技術(shù)實(shí)力，大數(shù)據(jù)風(fēng)控也就無從談起,。

其次是數(shù)據(jù)源問題,。一些平臺在實(shí)施大數(shù)據(jù)風(fēng)控過程中,，收集的數(shù)據(jù)源很有限。將行為數(shù)據(jù)化,，進(jìn)而將數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化,，需要有個時間過程。

另外,，還有層出不窮的欺詐行為,。對于騙子來說，其會通過偽造資料進(jìn)行騙貸,，這就需要大數(shù)據(jù)風(fēng)控系統(tǒng)不斷更新迭代,，加入多維度的復(fù)雜特征，才能有效打擊違法詐騙行為,，這也是對大數(shù)據(jù)風(fēng)控技術(shù)的持續(xù)性考驗(yàn),。

同時,，在大數(shù)據(jù)風(fēng)控系統(tǒng)中,，很多評分標(biāo)準(zhǔn)、分級制度,、對應(yīng)放貸額度,、逾期率等所謂的模型都沒有經(jīng)過實(shí)際還款周期的檢驗(yàn)（消費(fèi)金融的還款周期一般是1—3年），這些風(fēng)控模型都是紙上談兵,。有不少平臺為了快速做大獲取融資,，竟主動降低風(fēng)控要求。

除了企業(yè)內(nèi)部因素以外,，在外部的市場大環(huán)境中,，也出現(xiàn)很多問題阻礙著大數(shù)據(jù)風(fēng)控的發(fā)展。

困境一,、中國征信體系不完善,。大數(shù)據(jù)風(fēng)控的第一步就是獲取數(shù)據(jù)，而我國央行個人征信記錄覆蓋率僅為35%,，許多互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)的用戶都沒有信用卡,，自然沒有信用數(shù)據(jù)可言。目前大多數(shù)公司的做法是將自己的數(shù)據(jù)共享給第三方征信機(jī)構(gòu),，然后從征信機(jī)構(gòu)那里獲取數(shù)據(jù),。

困境二、團(tuán)體詐騙現(xiàn)象,。在信用市場上,，一些詐騙集團(tuán)通過各種方式召集法律意識淡薄的用戶進(jìn)行借貸，再將借到的錢瓜分,。詐騙集團(tuán)跑路后,，還款及逾期都壓到了用戶頭上，這種詐騙方式讓平臺處于很被動的處境。

困境三,、缺乏應(yīng)對極端環(huán)境的測試,。預(yù)測是大數(shù)據(jù)技術(shù)的價值之一，但黑天鵝事件卻是在大數(shù)據(jù)預(yù)測規(guī)則之外,。目前,，國內(nèi)大數(shù)據(jù)風(fēng)控的發(fā)展只經(jīng)歷了幾年時間，期間并沒有經(jīng)歷過極端經(jīng)濟(jì)環(huán)境的壓力測試,。

面對以上困難和挫折,，除了要加強(qiáng)對互聯(lián)網(wǎng)金融的政策管理以外，企業(yè)自身也要嚴(yán)于律己,，以提升大數(shù)據(jù)風(fēng)控的技術(shù)實(shí)力為標(biāo)準(zhǔn),，才能讓整個互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)向著正規(guī)、有序的方向發(fā)展,。

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本文記者春夏 微信：1101862984

來源：數(shù)據(jù)猿