互聯(lián)網(wǎng)金融做大數(shù)據(jù)風(fēng)控的九種維度

1、互聯(lián)網(wǎng)金融做大數(shù)據(jù)風(fēng)控的九種維度在互聯(lián)網(wǎng)金融迅猛發(fā)展的背景下，風(fēng)險(xiǎn)控制問題已然成為行業(yè)焦點(diǎn)，基于大數(shù)據(jù)的風(fēng)控模型正在成為互聯(lián)網(wǎng)金融領(lǐng)域的熱門戰(zhàn)場(chǎng)。那么，大數(shù)據(jù)風(fēng)控到底是怎么一回事呢？與傳統(tǒng)風(fēng)控相比，它又是怎樣來(lái)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別的呢？本文對(duì)此進(jìn)行了探討。大數(shù)據(jù)能夠進(jìn)行數(shù)據(jù)變現(xiàn)的商業(yè)模式目前就是兩個(gè)，一個(gè)是精準(zhǔn)營(yíng)銷，典型的場(chǎng)景是商品推薦和精準(zhǔn)廣告投放，另外一個(gè)是大數(shù)據(jù)風(fēng)控，典型的場(chǎng)景是互聯(lián)網(wǎng)金融的大數(shù)據(jù)風(fēng)控。金融的本質(zhì)是風(fēng)險(xiǎn)管理，風(fēng)控是所有金融

2、業(yè)務(wù)的核心。典型的金融借貸業(yè)務(wù)例如抵押貸款、消費(fèi)貸款、P2P、供應(yīng)鏈金融、以及票據(jù)融資都需要數(shù)據(jù)風(fēng)控識(shí)別欺詐用戶及評(píng)估用戶信用等級(jí)。傳統(tǒng)金融的風(fēng)控主要利用了信用屬性強(qiáng)大的金融數(shù)據(jù)，一般采用20個(gè)緯度左右的數(shù)據(jù)，利用評(píng)分來(lái)識(shí)別客戶的還款能力和還款意愿。信用相關(guān)程度強(qiáng)的數(shù)據(jù)緯度為十個(gè)左右，包含年齡、職業(yè)、收入、學(xué)歷、工作單位、借貸情況、房產(chǎn)，汽車、單位、還貸記錄等，金融企業(yè)參考用戶提交的數(shù)據(jù)進(jìn)行打分，最后得到申請(qǐng)人的信用評(píng)分，依據(jù)評(píng)分來(lái)決定

3、是否貸款以及貸款額度。其他同信用相關(guān)的數(shù)據(jù)還有區(qū)域、產(chǎn)品、理財(cái)方式、行業(yè)、繳款方式、繳款記錄、金額、時(shí)間、頻率等。互聯(lián)網(wǎng)金融的大數(shù)據(jù)風(fēng)控并不是完全改變傳統(tǒng)風(fēng)控，實(shí)際是豐富傳統(tǒng)風(fēng)控的數(shù)據(jù)緯度?；ヂ?lián)網(wǎng)風(fēng)控中，首先還是利用信用屬性強(qiáng)的金融數(shù)據(jù)，判斷借款人的還款能力和還款意愿，然后在利用信用屬性較弱的行為數(shù)據(jù)進(jìn)行補(bǔ)充，一般是利用數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)分析來(lái)判斷借款人的信用情況，借助數(shù)據(jù)模型來(lái)揭示某些行為特征和信用風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)系?；ヂ?lián)網(wǎng)金融公司利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行

4、風(fēng)控時(shí)，都是利用多維度數(shù)據(jù)來(lái)識(shí)別借款人風(fēng)險(xiǎn)。同信用相關(guān)的數(shù)據(jù)越多地被用于借款人風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，借款人的信用風(fēng)險(xiǎn)就被揭示的更充分，信用評(píng)分就會(huì)更加客觀，接近借款人實(shí)際風(fēng)險(xiǎn)。常用的互聯(lián)網(wǎng)金融大數(shù)據(jù)風(fēng)控方式有以下幾種：1驗(yàn)證驗(yàn)證借款人身份借款人身份秒等。用戶申請(qǐng)的時(shí)間也很關(guān)鍵，一般晚上11點(diǎn)以后申請(qǐng)貸款的申請(qǐng)人，欺詐比例和違約比例較高。這些異常申請(qǐng)行為可能揭示申請(qǐng)人具有欺詐傾向，企業(yè)可以結(jié)合其他的信息來(lái)判斷客戶是否為欺詐用戶。4利用黑名利用黑名單和

5、灰名和灰名單識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)單識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)互聯(lián)網(wǎng)金融公司面臨的主要風(fēng)險(xiǎn)為惡意欺詐，70%左右的信貸損失來(lái)源于申請(qǐng)人的惡意欺詐?？蛻粲馄诨蛘哌`約貸款中至少有30%左右可以收回，另外的一些可以通過催收公司進(jìn)行催收，M2逾期的回收率在20%左右。市場(chǎng)上有近百家的公司從事個(gè)人征信相關(guān)工作，其主要的商業(yè)模式是反欺詐識(shí)別，灰名單識(shí)別，以及客戶征信評(píng)分。反欺詐識(shí)別中，重要的一個(gè)參考就是黑名單，市場(chǎng)上領(lǐng)先的大數(shù)據(jù)風(fēng)控公司擁有將近1000萬(wàn)左右的黑名單，大部分黑名單

6、是過去十多年積累下來(lái)的老賴名單，真正有價(jià)值的黑名單在兩百萬(wàn)左右。黑名單來(lái)源于民間借貸、線上P2P、信用卡公司、小額借貸等公司的歷史違約用戶，其中很大一部分不再有借貸行為，參考價(jià)值有限。另外一個(gè)主要來(lái)源是催收公司，催收的成功率一般小于于30%(M3以上的)，會(huì)產(chǎn)生很多黑名單?；颐麊问怯馄诘沁€沒有達(dá)到違約的客戶(逾期少于3個(gè)月的客戶)，灰名單也還意味著多頭借貸，申請(qǐng)人在多個(gè)貸款平臺(tái)進(jìn)行借貸?？偨杩顢?shù)目遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過其還款能力。黑名單和灰名單是很

7、好的風(fēng)控方式，但是各個(gè)征信公司所擁有的名單僅僅是市場(chǎng)總量的一部分，很多互聯(lián)網(wǎng)金融公司不得不接入多個(gè)風(fēng)控公司，來(lái)獲得更多的黑名單來(lái)提高查得率。央行和上海經(jīng)信委正在聯(lián)合多家互聯(lián)網(wǎng)金融公司建立統(tǒng)一的黑名單平臺(tái)，但是很多互聯(lián)網(wǎng)金融公司都不太愿意貢獻(xiàn)自家的黑名單，這些黑名單是用真金白銀換來(lái)的教訓(xùn)。另外如果讓外界知道了自家平臺(tái)黑名單的數(shù)量，會(huì)影響其公司聲譽(yù)，降低公司估值，并令投資者質(zhì)疑其平臺(tái)的風(fēng)控水平。5利用移利用移動(dòng)設(shè)備動(dòng)設(shè)備數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)識(shí)別識(shí)別欺詐