上海2016年8月15日電 /美通社/ -- 在(zai)傳統金(jin)(jin)融(rong)向互(hu)聯網行業推(tui)進的(de)(de)大潮中，數據技術(shu)驅動互(hu)聯網金(jin)(jin)融(rong)發展(zhan)的(de)(de)時代(dai)已悄然到來。8月11日，2016全球(qiu)互(hu)聯網金(jin)(jin)融(rong)創新(xin)論壇在(zai)滬火(huo)熱開幕(mu)，普惠金(jin)(jin)融(rong)時代(dai)背景(jing)下的(de)(de)消(xiao)費(fei)金(jin)(jin)融(rong)、征(zheng)信(xin)、風(feng)險(xian)控制成本次論壇重點議題。樂融(rong)金(jin)(jin)融(rong)CEO王文陽(yang)博(bo)士(shi)在(zai)壓軸主題演(yan)講中指出：“消(xiao)費(fei)金(jin)(jin)融(rong)已進入高速發展(zhan)階段(duan)，巨大的(de)(de)市場(chang)為風(feng)控技術(shu)不斷創新(xin)提(ti)供了(le)廣泛的(de)(de)需(xu)求(qiu)和發展(zhan)空間(jian)”。

去年，中國互聯(lian)網金(jin)(jin)融(rong)(rong)(rong)飛(fei)速發展，一(yi)舉超越(yue)美(mei)國成為總量(liang)和增長率(lv)第一(yi)的(de)大(da)市場。普惠金(jin)(jin)融(rong)(rong)(rong)、大(da)數據、消費(fei)信貸、移動(dong)支付已不僅(jin)是國家和行業革命(ming)性(xing)的(de)戰略(lve)，更(geng)滲透(tou)到個人(ren)生活(huo)的(de)方方面面。消費(fei)金(jin)(jin)融(rong)(rong)(rong)和征信領域作為互聯(lian)網下(xia)一(yi)個風口，其價值不僅(jin)在(zai)于(yu)廣闊的(de)成長空間，更(geng)在(zai)于(yu)通(tong)過金(jin)(jin)融(rong)(rong)(rong)體系的(de)完善，減少(shao)信息不對(dui)稱、降低(di)交易成本，滿足更(geng)多潛(qian)在(zai)的(de)投融(rong)(rong)(rong)資需求(qiu)，擴大(da)金(jin)(jin)融(rong)(rong)(rong)總量(liang)。

消費金融、征信市場空間大

自2009年頒布《消(xiao)(xiao)費金融公司試(shi)點(dian)管理辦法》，并推行4家試(shi)點(dian)，到2015年放(fang)開市(shi)場準入，將(jiang)試(shi)點(dian)范圍(wei)擴大至全(quan)國(guo)，政府(fu)正逐(zhu)步(bu)放(fang)開消(xiao)(xiao)費金融市(shi)場。艾(ai)瑞咨詢預(yu)估，2019年國(guo)內消(xiao)(xiao)費信貸規模將(jiang)達(da)到37萬億元。

“銀行(xing)(xing)系、電商系、產業系、金控系、網貸(dai)系五方力量角逐消(xiao)費(fei)金融市場，進(jin)一(yi)步推動了行(xing)(xing)業高(gao)速發(fa)展。”王博(bo)士表(biao)示，國(guo)(guo)(guo)(guo)(guo)內(nei)居(ju)(ju)民的(de)(de)(de)負債在提(ti)升，過去10年(nian)，國(guo)(guo)(guo)(guo)(guo)內(nei)居(ju)(ju)民債務杠桿率(lv)（居(ju)(ju)民債務/GDP) 翻番，形成很多新型生(sheng)態(tai)鏈(lian)，其中(zhong)非常重(zhong)要的(de)(de)(de)一(yi)個領域便是征(zheng)信，中(zhong)國(guo)(guo)(guo)(guo)(guo)目前已形成全球(qiu)較(jiao)大個人征(zheng)信局。“橫(heng)向比較(jiao)，國(guo)(guo)(guo)(guo)(guo)內(nei)居(ju)(ju)民杠桿率(lv)同主要發(fa)達國(guo)(guo)(guo)(guo)(guo)家相比仍(reng)處于(yu)低位，中(zhong)國(guo)(guo)(guo)(guo)(guo)信貸(dai)行(xing)(xing)業發(fa)展有相當大的(de)(de)(de)空(kong)間。”他(ta)認為，未來20年(nian)，中(zhong)國(guo)(guo)(guo)(guo)(guo)征(zheng)信行(xing)(xing)業的(de)(de)(de)發(fa)展方向將由GDP的(de)(de)(de)發(fa)展階(jie)段和年(nian)輕人的(de)(de)(de)消(xiao)費(fei)文化決定。

相關數(shu)據顯示，在中國，18~59歲的人(ren)口近9億，而(er)擁有(you)信(xin)用(yong)(yong)記(ji)錄的人(ren)數(shu)約(yue)3.8億，無信(xin)用(yong)(yong)記(ji)錄的人(ren)數(shu)達4~5億。這3.8億人(ren)中絕(jue)大(da)部分已成為各大(da)銀行(xing)的目標客(ke)戶，然(ran)而(er)，其中仍有(you)近20%信(xin)用(yong)(yong)記(ji)錄薄弱或者信(xin)用(yong)(yong)記(ji)錄很少，這一部分人(ren)群可能是剛剛申請到信(xin)用(yong)(yong)卡、或者剛剛申請完房貸，人(ren)民(min)銀行(xing)中心(xin)還無法對(dui)其進行(xing)信(xin)用(yong)(yong)評(ping)分。

“這部(bu)(bu)分(fen)人(ren)群加上部(bu)(bu)分(fen)實(shi)際信(xin)(xin)用(yong)較(jiao)好、但無信(xin)(xin)用(yong)記錄(lu)的(de)白戶人(ren)群，數量上億，其中相當一部(bu)(bu)分(fen)有(you)(you)強資金需求(qiu)，是消(xiao)費信(xin)(xin)貸行業鎖定的(de)目標市(shi)場。”王(wang)博(bo)士表示，對于(yu)這一群體，傳(chuan)統的(de)數據(ju)風控(kong)很難準確評估，而新型的(de)風控(kong)方式則在成本可控(kong)的(de)前提下可以利用(yong)大數據(ju)做出有(you)(you)效風險判斷。

新型方式變革風控流程

小(xiao)額信貸風控模型(xing)需要(yao)三個(ge)支柱，數(shu)據(ju)模型(xing)技術、流程(cheng)自動化(hua)和決策引擎(qing)、運(yun)營監控和優(you)化(hua)能力。底層基礎需要(yao)大數(shu)據(ju)基礎平臺(tai)。王博士概括為“人退數(shu)進”、“風控前置(zhi)”、“人員后移”、“體驗(yan)至上(shang)”。前端用(yong)量化(hua)數(shu)據(ju)完成(cheng)，后期(qi)持(chi)續加大在風險監控、優(you)化(hua)上(shang)的(de)投入，人員結構(gou)有很大變(bian)化(hua)，如(ru)此便形成(cheng)新型(xing)大數(shu)據(ju)風控的(de)機制。

然而，大數據風(feng)(feng)控之于傳(chuan)統數據風(feng)(feng)控，是否(fou)差別明顯？

論壇上(shang)，王博士總結道：首先(xian)，在數(shu)(shu)(shu)據源上(shang)，傳統(tong)風(feng)控(kong)主要基于征信(xin)報(bao)告數(shu)(shu)(shu)據，新型風(feng)控(kong)則(ze)基于海量大數(shu)(shu)(shu)據；第二，在驅(qu)動(dong)力上(shang)，傳統(tong)風(feng)控(kong)依賴客(ke)戶經理(li)和審批(pi)經理(li)，主要以人(ren)為驅(qu)動(dong)，而新型風(feng)控(kong)以數(shu)(shu)(shu)據為驅(qu)動(dong)；第三，傳統(tong)風(feng)控(kong)是靜態(tai)的(de)(de)、被動(dong)的(de)(de)、點的(de)(de)方(fang)式(shi)，大數(shu)(shu)(shu)據風(feng)控(kong)則(ze)是動(dong)態(tai)的(de)(de)、主動(dong)的(de)(de)、以點代線的(de)(de)連續方(fang)式(shi)，實時監控(kong)客(ke)戶信(xin)用(yong)特征變動(dong)情況(kuang)。

傳(chuan)統數據(ju)模(mo)型通常根據(ju)信用歷史(shi)、信用需求(qiu)、信用使用、還(huan)款記(ji)錄(lu)、債務水平、人生階段6個維度進行風險評分，多年的(de)行業實踐(jian)證明，傳(chuan)統指標對信用需求(qiu)、信用使用等的(de)判(pan)斷(duan)是非常成(cheng)功(gong)的(de)，然(ran)而新(xin)的(de)群體無(wu)法得(de)到這些數據(ju)，該怎么進行風控？

事實(shi)上，多項其他指標對于(yu)風(feng)險(xian)判定有重要意義，例如申請人(ren)正在(zai)使用的手(shou)機(ji)個數(shu)(shu)、網(wang)購記錄(lu)中的拒收次數(shu)(shu)，這些指標與風(feng)險(xian)呈(cheng)現強相(xiang)關，甚至可以替代傳統指標做出準確判斷(duan)。大數(shu)(shu)據(ju)風(feng)控涵蓋了政府數(shu)(shu)據(ju)、國企類如運營商數(shu)(shu)據(ju)、大型互聯網(wang)企業(ye)數(shu)(shu)據(ju)、業(ye)務渠道場景(jing)數(shu)(shu)據(ju)、第三方數(shu)(shu)據(ju)、爬蟲數(shu)(shu)據(ju)等，國內(nei)數(shu)(shu)據(ju)行業(ye)對于(yu)解(jie)決市場上信息不對稱(cheng)的問題(ti)非常有價值。

“但(dan)哪些數(shu)據(ju)能用、哪些手段能用是各家平臺(tai)各有千(qian)秋的(de)。”在(zai)王博士看來，數(shu)據(ju)出處不同，市場上的(de)風控(kong)方法(fa)也多(duo)種多(duo)樣，有依(yi)靠(kao)風控(kong)模(mo)型(xing)的(de)，有依(yi)靠(kao)人工(gong)智(zhi)能的(de)。“在(zai)國外較(jiao)為成(cheng)熟的(de)市場中，金融機構多(duo)采用模(mo)型(xing)分析(xi)的(de)方法(fa)，國內炒出的(de)‘人工(gong)智(zhi)能將取代消費信(xin)貸風控(kong)’的(de)概(gai)念是否靠(kao)譜依(yi)然(ran)未知。”

王博士(shi)領導的(de)樂融(rong)金融(rong)團(tuan)隊便是以國(guo)際先(xian)進的(de)、基于大(da)數據(ju)分析(xi)的(de)智(zhi)能信貸決策引擎(qing)為核心的(de)。以數據(ju)和(he)技術為驅(qu)動(dong)，樂融(rong)金融(rong)憑借(jie)創新的(de)風控(kong)模(mo)式和(he)豐富(fu)的(de)行業經(jing)驗在市(shi)場(chang)上(shang)脫穎(ying)而出，目(mu)前已經(jing)與(yu)國(guo)內較大(da)消費金融(rong)公(gong)司(si)、支付巨搫、電商巨頭及旅游、汽車、教育(yu)等細分領域(yu)知名企業合作，有(you)效助其提高(gao)效率、降低成本，最終推進整個社會(hui)的(de)金融(rong)效率。