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金融科技的核心就是和大數據技術有效結合，利用大數據的能力，促進金融企業(yè)在金融業(yè)務的全生命周期中，不斷提升效率和服務能力。但是金融科技一結合大數據，也不能當成是萬能藥，大數據目前還有它的局限性，只能作為金融風控的補充手段，下面就結合大數據產業(yè)和具體方案聊一下，大數據在金融風控中的應用。

一、為什么要用大數據風控？

不論是銀行還是消費金融公司，互聯網小貸公司等其他金融機構，金融機構普遍有風控需求，底層業(yè)務邏輯幾乎完全相同，只是面對客群，金融產品、風險偏好存在差異。

銀行等傳統(tǒng)機構本質上是風險經營。一方面，監(jiān)管層對金融機構的風控能力提出很高要求， 另一方面，風控直接會影響金融機構的利潤水平。

因此，大數據風控直接解決金融機構的核心需求，價值度最大。大數據風控能夠能夠在用戶畫像，反欺詐，信用評級等方面大大提高金融機構的效率和風控能力，是金融企業(yè)發(fā)展過程中必須結合的一項科技手段。

二、大數據產業(yè)情況介紹

目前大數據行業(yè)主要有三類玩家：

• 以人行征信、鵬元征信、前海征信、銀聯智策為主的數據機構，他們特點是和傳統(tǒng)的銀行，公安部，工商局，航空公司，社保局等國家機關合作，提供公民基本身份證信息、銀行卡信息、航空出行信息、企業(yè)工商信息等，他們的特點是對外提供數據查詢，數據豐富有價值，缺點是風控產品偏弱。
• 以螞蟻金服、騰訊征信、百度金融為主的互聯網公司，他們的特點是各自都有一塊基于電商、社交、搜索的巨量數據，同時一些外部數據，形成自己的風控產品和數據輸出能力，這些互聯網公司剛開始只是和自己的戰(zhàn)略合作企業(yè)合作輸出風控，現在也慢慢對外提供2B的風控產品。
• 同盾科技、百融金服、幫盛科技、聚信立、數美科技等創(chuàng)業(yè)技術公司，在互聯網巨頭還沒有對外提供風控技術和傳統(tǒng)數據機構風控技術還不強的時候，他們的出現彌補了P2P金融和現金貸對風控產品的巨大需求，他們的數據是整合多方數據源，不斷的為2B企業(yè)提供風控模型和數據，并且獲得了一些網貸數據積累。

三、大數據風控的覆蓋流程

大數據覆蓋信貸領域各個流程，重點是獲客、身份驗證和授信環(huán)節(jié)，貸中后環(huán)節(jié)。

• 獲客環(huán)節(jié)建立用戶畫像，跟蹤用戶完整生命周期；
• 身份驗證環(huán)節(jié)，通過身份驗證，活體識別等技術解決申請人是否本人的問題，關聯分析則是利用圖關聯技術，找出欺詐團伙；
• 授信環(huán)節(jié)匯聚多方數據源，通過建模進行風險定價，金融科技服務商輸出信用評分給機構使用；
• 貸中后環(huán)節(jié)，主要是排查異?？蛻?，及時報警，以及逾期客戶失聯修復等。

大數據在信貸過程中的應用

四、大數據風控的價值點分析

1.數據

大數據風控中什么是最重要的？

答案是：數據。

數據的大數據風控中的核心中的核心，沒有什么比數據直接告訴金融機構某個目標客戶是黑名單客戶，逾期嚴重客戶更簡單和高效的事情了。

數據最好能有海量數據，覆蓋足夠多的用戶；用戶數據價值密度高、噪音少，數據清洗容易；用戶數據維度多，能夠形成豐富的用戶畫像；自身業(yè)務場景能夠獲取有價值數據 。

2.技術

對于有些金融機構來講，如果風控標準很嚴格，其實排查不能準入的客戶其實是不難的，但是對于大部分金融機構來講，風控和業(yè)務是互斥的，為了提高業(yè)務量，就必須降低準入標準，但是又要防范風險，這就需要借助技術手段，通過反欺詐建模和信用建模方式，對一下白戶進行評估，以及評估客戶信用水平，以決定是否準入。

技術要求有強大的底層技術架構能力，良好的企業(yè)級產品輸出能力和大數據清洗和建模能力，未來還需要結合Al等技術，形成智能的風控和反欺詐平臺。

3.場景

理財，保險，汽車金融，現金貸等金融服務，對應的場景不同，對建模的要求也不同，建模能力要求對客戶的業(yè)務場景非常理解，模型才能適合行業(yè)特征。需要經驗豐富的建模團隊和行業(yè)專家隊伍；服務過行業(yè)標桿客戶，了解客戶的業(yè)務場景；深度理解業(yè)務需求。

五、大數據風控的在信貸中應用

我們以百融系統(tǒng)為例，介紹大數據風控在信貸過程中的流程：

百融大數據風控應用貸款流程

當前的信貸審批流程主要分為人工審核和自動審核，對于客戶資質好，信用好的客戶，只要能通過負面信息，欺詐信息，信用評估，那么系統(tǒng)自 動審批通過。對負面信息和欺詐風險沒有通過的客戶，系統(tǒng)可以自動拒絕或者申請人工復核，對于信用評分不高的客戶，需要人工介入審核。

六、常用的大數據行業(yè)數據

• 央行征信報告：一般持牌金融機構有央行征信介入權限，包括個人的執(zhí)業(yè)資格記錄、行政獎勵和處罰記錄、法院訴訟和強制執(zhí)行記錄、欠稅記錄等。
• 司法信息：最高法以及省市各級法院的最新公布名單，包括執(zhí)行法院、立案時間、執(zhí)行案號、執(zhí)行標的、案件狀態(tài)、執(zhí)行依據、執(zhí)行機構、生效法律文書確定的義務、被執(zhí)行人的履行情況、失信被執(zhí)行人的行為等信息。
• 公安信息：覆蓋公安系統(tǒng)涉案、在逃和有案底人員信息，包括案發(fā)時間、案件詳情如詐騙案/生產、銷售假藥案等信息。
• 信用卡信息：銀行儲蓄卡/信用卡支出、收入、 逾期等信息。
• 航旅信息：包含過去一年中，每個季度的飛行城市、飛行次數、座位層次等數據。
• 社交信息：包含社交賬號匹配類型、社交賬號性別、社交賬號粉絲數等。
• 運營商信息：核查運營商賬戶在網時長、在網狀態(tài)、消費檔次等信息。
• 網貸黑名單：根據個人姓名和身份證號碼驗證是否有網貸逾期，黑名單信息。
• 還有駕駛證狀態(tài)，租車黑名單，電商消費記錄等等。

七、大數據行業(yè)存在的問題

目前整個大數據行業(yè)面臨的問題主要是客戶隱私泄露問題，像公安，法院等信息由于信息敏感，其實是游走在法律監(jiān)管空白地帶。

在百行征信成立之前，各家數據機構的數據其實沒有打通，數據的有效性會打折扣，預計百行征信數據出來之后，因為結合了各家數據之長，數據連貫性會好一些。

各個大數據公司在數據收集和清洗方式不同，會造成數據污染，這樣輸出的數據會有一定的不準確性。

目前公民數據主要來自于線下收集和網絡行為記錄，數據的存在一定的滯后性，單純線下收集的數據存在一定的延遲性。

大數據還處于發(fā)展初期，目前比較大的問題還是數據量不夠大，不夠全，以及如何協調數據開放和公民隱私之間的矛盾，未來還需要結合人工智能和區(qū)塊鏈，物聯網等技術，實現數據的不可篡改，數據收集及時等能力，從而更好為金融服務。

本文由 @青蛙王子 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產品經理。未經許可，禁止轉載

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