? ? ? ? ?金融科技的核心就是和大數(shù)據(jù)技術(shù)有效結(jié)合冠桃，利用大數(shù)據(jù)的能力中贝，促進金融企業(yè)在金融業(yè)務(wù)的全生命周期中，不斷提升效率和服務(wù)能力萧豆。但是金融科技一結(jié)合大數(shù)據(jù)奸披，也不能當成是萬能藥，大數(shù)據(jù)目前還有它的局限性涮雷，只能作為金融風控的補充手段阵面，下面就結(jié)合大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)和具體方案聊一下，大數(shù)據(jù)在金融風控中的應(yīng)用洪鸭。
為什么要用大數(shù)據(jù)風控样刷？
? ? ? ? 不論是銀行還是消費金融公司，互聯(lián)網(wǎng)小貸公司等其他金融機構(gòu)览爵，金融機構(gòu)普遍有風控需求置鼻，底層業(yè)務(wù)邏輯幾乎完全相同， 只是面對客群拾枣，金融產(chǎn)品沃疮、風險偏好存在差異。銀行等傳統(tǒng)機構(gòu)本質(zhì)上是風險經(jīng)營梅肤。一方面司蔬，監(jiān)管層對金融機構(gòu)的風控能力提出很高要求， 另一方面姨蝴，風控直接會影響金融機構(gòu)的利潤水平俊啼。因此，大數(shù)據(jù)風控直接解決金融機構(gòu)的 核心需求左医，價值度最大授帕。大數(shù)據(jù)風控能夠能夠在用戶畫像同木，反欺詐，信用評級等方面大大提高金融機構(gòu)的效率和風控能力跛十，是金融企業(yè)發(fā)展過程中必須結(jié)合的一項科技手段彤路。
大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)情況介紹
目前大數(shù)據(jù)行業(yè)主要有三類玩家：
以人行征信，鵬元征信芥映，前海征信洲尊，銀聯(lián)智策為主的數(shù)據(jù)機構(gòu)，他們特點是和傳統(tǒng)的銀行奈偏，公安部坞嘀，工商局，航空公司惊来，社保局等國家機關(guān)合作丽涩，提供公民基本身份證信息，銀行卡信息裁蚁，航空出行信息矢渊，企業(yè)工商信息等，他們的特點是對外提供數(shù)據(jù)查詢厘擂，數(shù)據(jù)豐富有價值昆淡，缺點是風控產(chǎn)品偏弱。
以螞蟻金服刽严，騰訊征信昂灵，百度金融的互聯(lián)網(wǎng)公司，他們的特點是各自都有一塊基于電商舞萄，社交眨补，搜索的巨量數(shù)據(jù)，同時一些外部數(shù)據(jù)倒脓，形成自己的風控產(chǎn)品和數(shù)據(jù)輸出能力撑螺，這些互聯(lián)網(wǎng)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(xiàn)在也慢慢對外提供2B的風控產(chǎn)品崎弃。
以同盾科技 甘晤，百融金服，幫盛科技饲做，聚信立线婚，數(shù)美科技等創(chuàng)業(yè)技術(shù)公司，在互聯(lián)網(wǎng)巨頭還沒有對外提供風控技術(shù)和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)機構(gòu)風控技術(shù)還不 強的時候盆均，他們的出現(xiàn)彌補了P2P金融和現(xiàn)金貸對風控產(chǎn)品的巨大需求塞弊，他們的數(shù)據(jù)是整合多方數(shù)據(jù)源，不斷的為2B企業(yè)提供風控模型和數(shù)據(jù)，并且獲得了一些網(wǎng)貸數(shù)據(jù)積累游沿。
大數(shù)據(jù)風控的覆蓋流程
大數(shù)據(jù)覆蓋信貸領(lǐng)域各個流程饰抒，重點是獲客、身份驗證和授信環(huán)節(jié)诀黍，貸中后環(huán)節(jié)袋坑。?
?獲客環(huán)節(jié)建立用戶畫像，跟蹤用戶完整生命周期眯勾；?
?身份驗證環(huán)節(jié)咒彤，通過身份驗證，活體識別等技術(shù)解決申請人是否本人的問題咒精，關(guān)聯(lián)分析則是利用圖關(guān)聯(lián)技術(shù)，找出欺詐團伙旷档；?
?授信環(huán)節(jié)匯聚多方數(shù)據(jù)源模叙，通過建模進行風險定價，金融科技服務(wù)商輸出信用評分給機構(gòu)使用鞋屈；
?貸中后環(huán)節(jié)范咨，主要是排查異常客戶厂庇，及時報警渠啊，以及逾期客戶失聯(lián)修復等。
大數(shù)據(jù)風控的價值點分析
數(shù)據(jù)：大數(shù)據(jù)風控中什么是最重要的权旷？ 答案是 數(shù)據(jù)替蛉。數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)風控中的核心中的核心，沒有什么比數(shù)據(jù)直接告訴金融機構(gòu)某個目標客戶是黑名單客戶拄氯，逾期嚴重客戶更簡單和高效的事情了躲查。數(shù)據(jù)最好能有海量數(shù)據(jù)，覆蓋足夠多的用戶 译柏；用戶數(shù)據(jù)價值密度高镣煮、噪音少，數(shù)據(jù)清洗容易 鄙麦；用戶數(shù)據(jù)維度多典唇，能夠形成豐富的用戶畫像 ；自身業(yè)務(wù)場景能夠獲取有價值數(shù)據(jù) 胯府。
技術(shù)：對于有些金融機構(gòu)來講介衔，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盟劫，但是對于大部分金融機構(gòu)來講夜牡，風控和業(yè)務(wù)是互斥的，為了提高業(yè)務(wù)量，就必須降低準入標準塘装，但是又要防范風險急迂，這就需要借助技術(shù)手段，通過反欺詐建模和信用建模方式蹦肴，對一下白戶進行評估僚碎，以及評估客戶信用水平，以決定是否準入阴幌。技術(shù)要求有強大的底層技術(shù)架構(gòu)能力勺阐，良好的企業(yè)級產(chǎn)品輸出能力和大數(shù)據(jù)清洗和建模能力，未來還需要結(jié)合Al等技術(shù)矛双，形成智能的風控和反欺詐平臺渊抽。
場景：理財，保險议忽，汽車金融懒闷，現(xiàn)金貸等金融服務(wù)，對應(yīng)的場景不同栈幸，對建模的要求也不同愤估，建模能力要求對客戶的業(yè)務(wù)場景非常理解，模型才能適合行業(yè)特征速址。 需要經(jīng)驗豐富的建模團隊和行業(yè)專家隊伍玩焰；服務(wù)過行業(yè)標桿客戶，了解客戶的業(yè)務(wù)場景芍锚；深度理解業(yè)務(wù)需求昔园。
大數(shù)據(jù)風控的在信貸中應(yīng)用
? ?我們以百融系統(tǒng)為例，介紹大數(shù)據(jù)風控在信貸過程中的流程：
? ?當前的信貸審批流程主要分為人工審核和自動審核闹炉，對于客戶資質(zhì)好蒿赢，信用好的客戶，只要能通過負面信息渣触，欺詐信息羡棵，信用評估，那么系統(tǒng)自 動審批通過嗅钻。對負面信息和欺詐風險沒有通過的客戶皂冰，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养篓，需要人工介入審核秃流。
常用的大數(shù)據(jù)行業(yè)數(shù)據(jù)
央行征信報告：一般持牌金融機構(gòu)有央行征信介入權(quán)限，包括個人的執(zhí)業(yè)資格記錄柳弄、行政獎勵和處罰記錄舶胀、法院訴訟和強制執(zhí)行記錄概说、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嚣伐， 包括執(zhí)行法院糖赔、立案時間、執(zhí)行案號轩端、執(zhí)行標的放典、案件 狀態(tài)、執(zhí)行依據(jù)基茵、執(zhí)行機構(gòu)奋构、生效法律文書確定的義務(wù)、 被執(zhí)行人的履行情況拱层、失信被執(zhí)行人的行為等信息弥臼；
公安信息：覆蓋公安系統(tǒng)涉案、在逃和有案底人員信息根灯， 包括案發(fā)時間醋火、案件詳情如詐騙案/生產(chǎn)、銷售假藥案 等信息箱吕；
信用卡信息：銀行儲蓄 卡/信用卡支出、收入柿冲、 逾期等信息茬高；
航旅信息：包含過去一年中，每 個季度的飛行城市假抄、 飛行次數(shù)怎栽、座位層次 等數(shù)據(jù)；
社交信息：包含社交賬號匹配類 型宿饱、社交賬號性別熏瞄、 社交賬號粉絲數(shù)等；
運營商信息：核查運營商賬戶在網(wǎng) 時長谬以、在網(wǎng)狀態(tài)强饮、消費檔次等信息；
網(wǎng)貸黑名單：根據(jù)個人姓名和身份證號碼驗證是否有網(wǎng)貸逾期为黎，黑名單信息邮丰；
還有駕駛證狀態(tài)，租車黑名單铭乾，電商消費記錄等等剪廉。
大數(shù)據(jù)行業(yè)存在的問題
目前整個大數(shù)據(jù)行業(yè)面臨的問題主要是客戶隱私泄露問題，像公安炕檩，法院等信息由于信息敏感斗蒋，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(shù)據(jù)機構(gòu)的數(shù)據(jù)其實沒有打通泉沾，數(shù)據(jù)的有效性會打折扣捞蚂，預計百行征信數(shù)據(jù)出來之后，因為結(jié)合了各家數(shù)據(jù)之長爆哑，數(shù)據(jù)連貫性會好一些洞难；
各個大數(shù)據(jù)公司在數(shù)據(jù)收集和清洗方式不同，會造成數(shù)據(jù)污染揭朝，這樣輸出的數(shù)據(jù)會有一定的不準確性队贱；
目前公民數(shù)據(jù)主要來自于線下收集和網(wǎng)絡(luò)行為記錄，數(shù)據(jù)的存在一定的滯后性潭袱，單純線下收集的數(shù)據(jù)存在一定的延遲性柱嫌；
大數(shù)據(jù)還處于發(fā)展初期，目前比較大的問題還是數(shù)據(jù)量不夠大屯换，不夠全编丘，以及如何協(xié)調(diào)數(shù)據(jù)開放和公民隱私之間的矛盾，未來還需要結(jié)合人工智能和區(qū)塊鏈彤悔，物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)嘉抓，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的不可篡改，數(shù)據(jù)收集及時等能力晕窑，從而更好為金融服務(wù)抑片。
