贷款 贷款攻略 新型贷款 互联网金融的“风控时代”:从数据到模型的全方位精细
互联网金融的“风控时代”:从数据到模型的全方位精细

随着各项监管政策的收紧,互联网金融的“野蛮生长”时代宣告结束。如今随着各个企业和平台定位的逐步明晰,互联网金融正奔向“生如夏花”的新飞腾。

而对互联网金融的核心——风控来讲,正如恒丰银行首席风险官俞勇在第二届普惠金融CRO全球峰会上提到,做好日常风控管理,需要“在新金融和类金融其他的压力下,不断在做产品创新、机构联盟的创新,科技支持上的创新等。”

风控之痛:人才、模型、数据的多重问题

在互联网金融发展的初期,从人才到模型再到数据,风控面临着多方面的问题。

一是当时整个行业处在莽原阶段,人才缺口巨大,真正懂风控的人才少之又少,很多从业者滥竽充数,然而除此外,人才素质的良莠不齐使风控中存在大量的监守自盗者。

二是风控的核心——模型。虽然初始时行业内大部分的互金公司便都设立了风控部门,然而多半的公司风控模型是无效的,诸如模型的辅助项目评分卡等,产生也是十分简陋,这就意味着行业没有统一的标准来进行规范,只能“因地制宜”。这种不确定性,也导致行业模型的紊乱和无序。

三是风控的关键——数据。据了解,当时的大部分数据存在缺失和不准确性,且在深度上并不能满足企业风控的需要。而正如陆金所CEO计葵生所提到的未来三到五年,中国金融的业务模式要来自数据化,整个金融的一个数据化。很显然数据的重要性不言而喻。

转折出现:大数据引入风控 全方位的精细化

越来越多的互金平台开始从“信用中介”转为“信息中介”,风控变得更加举足轻重。计葵生表示,过去风控主要是看资产端,而未来三到五年这个需求被扩大,也需要去评估资金端的状况。

因此这就要求获得海量数据,当然数据不是越多越好,数据需要匹配贴合的人群,才能产生价值。就好像考察农村群体时,央行的征信数据可能是无效的,因为很多农民都没有信用卡。此时大数据的出现,便为风控注入活力。

因此互联网金融公司纷纷行动,首先做的便是获取“海量”数据,利用自身条件成立大数据体系或者和第三方公司合作;接着互金公司明确自己的用户群体,判定出有效数据,并引进大数据方向的人才,用“专业”的人来掌舵;最后从贷前到贷后全面考核,并结合自身优势,建立反欺诈模型、信用模型等,形成了完整的风控模型体系。

模型的精细化中先是出现在一些巨头中,诸如百度通过人工智能、用户画像、精准建模等技术扩大征信范围,快速迭代风控模型来识别用户信用等级,随后这一趋势慢慢衍伸到互联网金融企业里,首席风控官李英浩就表示的“天机”大数据系统正是如此应运而生,打造出了集“信贷数据、征信数据、互联网行为数据”等多维度数据于一体的“独特数据源”,以此优化模型和数据。

互联网金融时代,风控为王!只有做好风控才能在新一轮洗牌中脱颖而出,以此获得更广阔的市场和优质用户。

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