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观数科技:大数据风控助力消费金融发展

[日期:2016-04-27] 来源:  作者: [字体: ]

  2016年的春天生机盎然,而对于我国的互联网金融行业,尤其是消费金融来说,可谓更是生机勃勃。

  消费金融迎“最好时光”

  3月,央行和银监会发布《关于加大对新消费领域金融支持的指导意见》,要求加快推进消费信贷管理模式和产品创新,加大对新消费重点领域金融支持;4月15日,央行发布《中国人民银行关于信用卡业务有关事项的通知》,促进消费金融创新升级。不难看出,今年以来,消费金融领域暖风频吹。

  在这些政策利好的大环境下,我国消费金融市场快速扩容。日前,地处西北的晋商消费金融公司和东北的盛银消费金融公司拿到了牌照,至此,我国共有15家公司获得消费金融牌照。而纵观整个市场,一大波持牌以及不持牌的草根系机构,包括银行系、电商系、零售巨头系、大学生分期、医疗分期、租房分期、汽车分期等场景多元化的消费公司或者说是分期公司正在高速发展。

  众所周知,经济增长需要三驾马车的驱动,消费是其中至关重要的一环,再加上政策和资本市场的利好,我国消费金融面临着广阔的市场,可以预见,在未来相当长一段时期,消费金融在我国将迎来“最好时光”。

  抢滩“风口”,风险不容忽视

  不容忽视的一个事实是,消费金融在我国尚属于新生事物,其业态尚处于逐渐成熟期,与欧美等发达国家相比还有很大的差距,也正因为此,伴随消费金融快速扩容释放市场机会的同时,也面临着许多挑战。

  (1)个人信用体系不完善

  首先,我国个人信用体系建设起步较晚,与欧美等发达的信用体系相比,我国个人信用体系还不健全,发展程度较低,还没有形成相对完善的体系。公开数据显示,央行征信中心的数据覆盖人口达到8.5亿人,但是其中真正有信贷记录的仅为3亿人,还有5亿多人没有任何信贷记录。这就导致个人历史记录的共享和价值挖掘不足,个人资信评估难以推广,从信贷风险管控的角度来说,个人信用体系的不完善为消费金融业务的大规模开展制造了一定的障碍。

  (2)不良贷款率高,违约风险高

  与商业银行贷款不同,消费金融公司推出的产品大多为无抵押无担保产品,且授信额度一般会比信用卡高,属于高风险高收益业务,其面临的主要风险就是借款人预期不还款。再加上很多消费金融公司采用的风险模型相较灵活,金融业务高度依赖评分卡等内嵌模型的自动化批量审批机制,很可能发生客户违约甚至集体性违约等风险。

  除此之外,我国针对个人信用制度的经济条件虽然已基本达到,但缺乏权威的法理解释和明晰的法律条款,个人信用法律制度尚不够完善,个体消费者的信用意识也相对较为薄弱,失信人的惩罚机制不健全且惩罚力度较小,不足以对社会的各种失信行为形成强有力的法律规范和约束。这就导致消费金融企业在催收流程和惩罚措施上的不明确,同时也给贷后催收等工作带来一定困难。

  消费金融公司不具备吸收公众存款能力,主要依赖自主资金经营,不良贷款和违约率的增加无疑将直接影响消费金融公司的发展。众所周知,风险管控是消费金融可持续发展的重中之重,尤其是对于非银行系的缺乏金融风险管理经验的消费金融公司而言,亟待从各个方面构建相应的风险管理能力。

  大数据风控,助力构建消费金融生态

  传统的金融风控模型在大量的小额信贷需求面前明显存在短板,从目前而言,在高频、小额信贷领域,大数据风控工具能实现非常有效的控制力度和控制效果。在消费金融领域,一般都分为都分为贷前、贷中、贷后三个环节,正如前面所说,欺诈识别和信用评估是至关重要的两点。

  以提供大数据风控服务的观数科技为例,首先,其拥有5亿人的多平台社交数据,信息收集面宽,完全可以覆盖无法在银行留下信贷记录的学生、工人、农民、个体工商户等群体;同时,我们的数据实现了多个平台的打通,也提供社交平台上的关系分析、人物画像,我们可以分析申请人的社交关系、地理位置、互联网行为习惯、言论、兴趣爱好等等一系列的信息。

  这样的大数据分析起到的第一个作用就识别欺诈,第二就是通过与金融看似不相关的或是弱相关信息的交叉验证,做到识别用户身份“数据DNA”,对于前端一系列的申请人进行信用评估,从而确立优质的客群。这样,在前端就适度控制相关风险,同时也降低了后续风险爆发的可能性。

  作为一家大数据公司,观数科技的数据可以分为两大类,一类是非授权数据,包括前述的社交数据及从众多第三方接入的数据,另一类则是结合用户授权来获取其他的一些深度的、更精准的信息,如通信数据、电商的购物数据等。其推出的个人信贷风险控制解决方案——法眼风控系统解决方案,基于个人最客观的互联网行为数据,综合利用传统统计学思想和机器学习等大数据技术,从几千个原始的弱变量中提取出能够有效识别好坏客户的特征,参考申请评估模型开发而成,从个人基础信息、信贷历史、消费信息、社交信息、行为信息等五个维度,实现了对个人信用风险的全面评估。

  对此,观数科技COO李科说:“通过对借款人信息的采集、各项大数据指标的交叉验证,我们能较全面地评估借款人的信用情况。在帮助消费金融机构实现业务风险和风控成本双降的层面,我们的大数据分析作用会更强,并将大力推进行业的发展。”

 

  当然,大数据风控还有很长的路要走,随着中国消费金融市场的快速扩容,关于场景、人才和用户等的全面角力无疑将成为行业普遍现象。但我们有理由相信,在暗战不断升级的大背景下,拥有风控综合优势或强有力的风控战略合作伙伴,将成为胜出的关键。





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