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    大數(shù)據(jù)時代下我國消費(fèi)金融行業(yè)的風(fēng)險控制問題研究

    2018-11-12 03:04:12張燕
    商場現(xiàn)代化 2018年15期
    關(guān)鍵詞:消費(fèi)金融風(fēng)險控制大數(shù)據(jù)

    摘 要:近年來我國消費(fèi)金融行業(yè)發(fā)展迅猛,參與到消費(fèi)金融行業(yè)內(nèi)的金融機(jī)構(gòu)或非金融機(jī)構(gòu)主體越來越多,參與的模式和消費(fèi)場景也越來越多樣化。隨著行業(yè)的蓬勃發(fā)展,其面臨的風(fēng)險控制問題日益突出,風(fēng)險控制技術(shù)成為消費(fèi)金融行業(yè)發(fā)展的支撐。大數(shù)據(jù)時代的來臨對我國消費(fèi)金融行業(yè)風(fēng)險控制意義重大,大數(shù)據(jù)在促進(jìn)消費(fèi)金融行業(yè)風(fēng)險控制水平提高的同時,也由于其自身特點(diǎn)對消費(fèi)金融行業(yè)的風(fēng)險控制造成了隱患,本文在分析了大數(shù)據(jù)對消費(fèi)金融行業(yè)風(fēng)險控制的促進(jìn)作用和造成的隱患之后,對我國消費(fèi)金融行業(yè)構(gòu)建大數(shù)據(jù)風(fēng)控體系提出了建議。

    關(guān)鍵詞:大數(shù)據(jù);消費(fèi)金融;風(fēng)險控制

    當(dāng)前,消費(fèi)已成為我國擴(kuò)大內(nèi)需,保證經(jīng)濟(jì)增長以及轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)增長方式的關(guān)鍵所在。金融服務(wù)對拉動消費(fèi)具有促進(jìn)作用,消費(fèi)金融應(yīng)運(yùn)而生。針對各類消費(fèi)品消費(fèi)提供信貸的消費(fèi)金融,能夠滿足消費(fèi)者日益多樣化的消費(fèi)需求從而釋放社會消費(fèi)潛力,更好地發(fā)揮消費(fèi)對經(jīng)濟(jì)增長的拉動作用。政策的支持以及需求的拉動使得消費(fèi)金融行業(yè)迎來巨大的發(fā)展機(jī)遇,而隨著互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的進(jìn)入,“互聯(lián)網(wǎng)+消費(fèi)”模式將改變行業(yè)格局,帶來新的機(jī)遇和挑戰(zhàn)?;ヂ?lián)網(wǎng)給消費(fèi)金融帶來了更大更難控制及預(yù)測的風(fēng)險,也為運(yùn)用大數(shù)據(jù)和信息技術(shù)管理風(fēng)險和控制成本提供了可能,消費(fèi)金融在結(jié)合“互聯(lián)網(wǎng)+”的發(fā)展過程中如何進(jìn)一步加強(qiáng)風(fēng)險控制顯得尤為重要,成為制約我國消費(fèi)金融行業(yè)快速、健康發(fā)展的關(guān)鍵。

    一、我國消費(fèi)金融行業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀

    1.我國消費(fèi)金融行業(yè)的發(fā)展

    我國消費(fèi)金融行業(yè)較國外起步晚,截止目前其發(fā)展已經(jīng)歷了三個階段。第一階段是行業(yè)啟動階段,自銀監(jiān)會2010年頒布消費(fèi)金融行業(yè)管理辦法批準(zhǔn)成立首批四家消費(fèi)金融公司開始,至2015年6月國務(wù)院常務(wù)會議決定將消費(fèi)金融公司的試點(diǎn)項目擴(kuò)大,在全國范圍內(nèi)成立了15家持牌消費(fèi)金融公司,啟動期的相關(guān)政策以鼓勵業(yè)務(wù)發(fā)展為主。第二階段是行業(yè)快速發(fā)展階段,2016年3月,李克強(qiáng)總理在政府工作報告中提出,“要在全國范圍內(nèi)開展消費(fèi)金融公司試點(diǎn),鼓勵金融機(jī)構(gòu)創(chuàng)新消費(fèi)信貸產(chǎn)品?!痹谛袠I(yè)創(chuàng)新、政策鼓勵的共同作用下,消費(fèi)金融進(jìn)入快速增長期,各大電商平臺、實(shí)體企業(yè)、P2P平臺等與消費(fèi)有關(guān)的信貸機(jī)構(gòu)陸續(xù)進(jìn)入,消費(fèi)金融的介入越來越多,中國消費(fèi)金融行業(yè)的商業(yè)模式也越來越成熟。第三階段是行業(yè)整頓階段,在行業(yè)的快速發(fā)展中,出現(xiàn)了過度的信用、暴力的收集和其他不合規(guī)的管理方法,2017年,政府出臺了各項資質(zhì)和業(yè)務(wù)監(jiān)管政策,行業(yè)進(jìn)入重組時期。

    2.我國消費(fèi)金融行業(yè)的參與主體

    經(jīng)過近幾年的發(fā)展,越來越多的金融機(jī)構(gòu)或非金融機(jī)構(gòu)參與消費(fèi)金融行業(yè),參與和消費(fèi)的模式也越來越多樣化,主要包括銀行系、消費(fèi)金融公司系、電商系、產(chǎn)業(yè)系、P2P系。

    (1)銀行系

    銀行系消費(fèi)金融公司是指銀行為主要出資人成立的消費(fèi)金融公司,財務(wù)實(shí)力雄厚,資金成本低,主要關(guān)注房地產(chǎn)消費(fèi)情景,部分銀行參與房地產(chǎn)家裝消費(fèi)階段??梢晕沾婵?,但需要抵押擔(dān)保;貸款分期可以持續(xù)30年。如中、農(nóng)、工、建等商業(yè)銀行。

    (2)消費(fèi)金融公司系

    消費(fèi)金融公司指經(jīng)中國銀監(jiān)會核準(zhǔn)的金融機(jī)構(gòu),發(fā)起機(jī)構(gòu)多為銀行、大中壟斷性企業(yè),資金實(shí)力較雄厚,可以直接放貸,不得吸收存款。其消費(fèi)場景種類繁多且較綜合,包括家電、教育、醫(yī)療、家裝、旅游等消費(fèi)場景,產(chǎn)品涉及領(lǐng)域較廣;信用貸款,無需擔(dān)保;消費(fèi)分期貸款期限多在3到36期。如北銀消費(fèi)金融公司、捷信消費(fèi)金融、中銀消費(fèi)金融等。

    (3)電商系

    電商系消費(fèi)金融是指從主要消費(fèi)電子商務(wù)平臺衍生而來的金融產(chǎn)品,直接控制消費(fèi)場景和終端客戶。資金來源多元化,主要集中在中小消費(fèi)品的分期付款上,初始分期付款金額較低,信用貸款不擔(dān)保。如京東白條、螞蟻花唄、百度有錢等。

    (4)產(chǎn)業(yè)系

    產(chǎn)業(yè)系消費(fèi)金融公司的主要出資人都是有實(shí)體產(chǎn)業(yè)的企業(yè),資金雄厚,這些企業(yè)涉足消費(fèi)金融領(lǐng)域的主要原因在于尋求新的業(yè)績增長點(diǎn)。以提供低息信貸的方式,刺激消費(fèi)者消費(fèi)意愿,降低公司及供銷商的庫存壓力,提升營業(yè)利潤,同時為獲取消費(fèi)者行為數(shù)據(jù),分析消費(fèi)需求,按需定產(chǎn)、產(chǎn)融結(jié)合提供途徑。如馬上消費(fèi)金融、海爾消費(fèi)金融、蘇寧消費(fèi)金融、華融消費(fèi)金融等。

    (5)網(wǎng)絡(luò)分期系

    網(wǎng)絡(luò)分期系消費(fèi)金融公司是指分期購物平臺,消費(fèi)場景分散,客群和消費(fèi)場景更細(xì)分,通常,業(yè)務(wù)定位在消費(fèi)場景中的一些垂直細(xì)分區(qū)域,以特定的消費(fèi)場景或特定的消費(fèi)群體為主要目標(biāo)。例如,針對特定消費(fèi)場景的消費(fèi)金融包括婚嫁、旅游、裝修、教育等;針對特定消費(fèi)群體的互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)金融包括大學(xué)生和普通藍(lán)領(lǐng)工作者。此類平臺資金成本較高,經(jīng)營風(fēng)險較高,行業(yè)監(jiān)管困難。

    二、我國消費(fèi)金融行業(yè)的風(fēng)險控制現(xiàn)狀

    1.銀行系消費(fèi)金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險控制

    商業(yè)銀行消費(fèi)金融業(yè)務(wù)實(shí)現(xiàn)了全程在線管理,風(fēng)險控制模式由傳統(tǒng)的線下手工管理向線上線下聯(lián)合管理模式轉(zhuǎn)變,同時商業(yè)銀行也在建立自己的大型數(shù)據(jù)庫,豐富用戶的數(shù)據(jù)維度,開展大數(shù)據(jù)風(fēng)險控制,逐步提升了風(fēng)險控制的效率。但目前商業(yè)銀行系統(tǒng)的數(shù)據(jù)維度比較單一,在風(fēng)險控制技術(shù)和風(fēng)險控制模型上還存在不足,對于商業(yè)銀行部門來說,已經(jīng)從引入第三方大數(shù)據(jù)方式開始,豐富自身的風(fēng)險控制平臺數(shù)據(jù)維度,構(gòu)建更有效的風(fēng)險控制模型,提升其消費(fèi)金融業(yè)務(wù)風(fēng)險控制能力。例如,建設(shè)銀行、光大銀行、民生銀行等商業(yè)銀行與第三方大數(shù)據(jù)風(fēng)險控制平臺進(jìn)行了合作。

    2.消費(fèi)金融公司系的風(fēng)險控制

    消費(fèi)金融公司是中國銀監(jiān)會批準(zhǔn)的非銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu),按照不吸收公共存款、小額發(fā)放的原則,向國內(nèi)居民提供消費(fèi)貸款。作為消費(fèi)金融公司的發(fā)起人,銀行、大中型壟斷企業(yè)的財務(wù)實(shí)力雄厚,因此多數(shù)消費(fèi)金融公司或者選擇開發(fā)自有的大數(shù)據(jù)平臺進(jìn)行風(fēng)險控制,或者通過與國外消費(fèi)金融公司和大數(shù)據(jù)公司合作,引進(jìn)國外先進(jìn)的科學(xué)管理技術(shù)降低風(fēng)險,都在積極建立大數(shù)據(jù)的風(fēng)險控制體系。

    3.電商系消費(fèi)金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險控制

    電商平臺覆蓋范圍廣,但用戶情況不同,既有穩(wěn)定的收入信用良好的用戶,也有經(jīng)濟(jì)收入不穩(wěn)定,沒有央行征信記錄的信用較差的用戶,用戶信用狀況的不確定性對電商系消費(fèi)金融公司開展消費(fèi)金融業(yè)務(wù)提出了更高的風(fēng)險控制要求。

    電商系消費(fèi)金融公司開展消費(fèi)金融業(yè)務(wù)具有天然的優(yōu)勢,主要原因是消費(fèi)場景的無縫對接以及大數(shù)據(jù)風(fēng)險控制數(shù)據(jù)的應(yīng)用。大數(shù)據(jù)風(fēng)險控制的應(yīng)用體現(xiàn)在經(jīng)過多年的數(shù)據(jù)積累后,電子商務(wù)平臺建立了用戶的基本信息、用戶瀏覽足跡及購物偏好、支付與轉(zhuǎn)賬信息、線下物理信息等多維度的大數(shù)據(jù)庫。

    下文以目前依托大型電商平臺的兩家企業(yè)螞蟻金服和京東金融為例介紹電商平臺基于大數(shù)據(jù)的風(fēng)險控制的機(jī)制。首先兩家公司都有自己成熟的信用評分系統(tǒng),都基于自身積累的多維數(shù)據(jù),通過云計算、人工智能和深度機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)可以對用戶的信用狀況進(jìn)行全方位的綜合分析,形成最終的信用評分,如螞蟻金服的“芝麻信用分”和京東金融的“小白信用分”。其次以信用評分為基礎(chǔ),兩家公司都建立起了大數(shù)據(jù)的風(fēng)險控制系統(tǒng),螞蟻金服以“CTU”為核心的風(fēng)險控制系統(tǒng)和京東金融的“天網(wǎng)”風(fēng)險控制系統(tǒng)。

    螞蟻金服控制風(fēng)險的秘密武器是蟻盾風(fēng)險大腦,通過AI RAY(監(jiān)控預(yù)警)、AI Decision(識別決策)、AI Insight(分析洞察)和AI Optimize智能優(yōu)化)四個環(huán)節(jié)的協(xié)同,覆蓋風(fēng)險數(shù)據(jù)的產(chǎn)生、識別、決策、離線分析、模型優(yōu)化和實(shí)時監(jiān)控與預(yù)警等全鏈路,構(gòu)成一套閉環(huán)、立體的風(fēng)控體系。目前蟻盾風(fēng)險大腦已經(jīng)對外賦能,它借助螞蟻金服在大數(shù)據(jù)、實(shí)時流計算、人工智能等領(lǐng)域的技術(shù)優(yōu)勢,結(jié)合銀行合作伙伴的自身數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)場景,通過大數(shù)據(jù)采集、建模、分析與應(yīng)用等技術(shù)手段,利用機(jī)器學(xué)習(xí)為核心的風(fēng)控技術(shù),從多個維度、多個層次分析客戶風(fēng)險特征,智能風(fēng)險決策引擎與人工審核校驗(yàn)互補(bǔ)運(yùn)用,有效控制合作伙伴的潛在業(yè)務(wù)風(fēng)險。

    京東風(fēng)控部門打造“天網(wǎng)”系統(tǒng),經(jīng)過多年沉淀,“天網(wǎng)”現(xiàn)已全面覆蓋京東商城數(shù)十個節(jié)點(diǎn),有效支持京東母子公司及京東集團(tuán)海外收購的風(fēng)控相關(guān)業(yè)務(wù),有效保障用戶利益和京東的業(yè)務(wù)流程?!疤炀W(wǎng)”作為京東風(fēng)險控制的核心工具,建立了一個基于spark的風(fēng)險控制圖計算平臺,主要分析維度包括:用戶畫像、用戶社交網(wǎng)絡(luò)、交易風(fēng)險行為特征模型。其內(nèi)部系統(tǒng)包含兩個面向業(yè)務(wù)的交易訂單的風(fēng)險控制系統(tǒng),爆炸物品的風(fēng)險控制系統(tǒng),商家反刷單系統(tǒng),識別引擎和存儲用戶風(fēng)險背后的信用信息和規(guī)則(RCS)系統(tǒng)風(fēng)險信貸中心,專注于開發(fā)的用戶風(fēng)險評級體系的風(fēng)險。

    4.產(chǎn)業(yè)系消費(fèi)金融公司風(fēng)險控制

    產(chǎn)業(yè)系消費(fèi)金融公司的主要出資人都是有實(shí)體產(chǎn)業(yè)的企業(yè),資金雄厚,與持牌消費(fèi)金融公司相似,產(chǎn)業(yè)系消費(fèi)金融公司不具備大數(shù)據(jù)的優(yōu)勢,這些企業(yè)涉足消費(fèi)金融領(lǐng)域的主要原因在于尋求新的業(yè)績增長點(diǎn)。因此自行開發(fā)自有的大數(shù)據(jù)平臺的并不多見,多通過與國外大數(shù)公司合作來進(jìn)行大數(shù)據(jù)的風(fēng)險控制。

    5.網(wǎng)絡(luò)分期系消費(fèi)金融公司風(fēng)險控制

    網(wǎng)絡(luò)分期系消費(fèi)金融公司以央行無征信記錄的高信用風(fēng)險人群為主要服務(wù)對象的,如在校大學(xué)生、藍(lán)領(lǐng)階層以及廣大農(nóng)村用戶等,采用了“線上大數(shù)據(jù)風(fēng)險控制+線下人力監(jiān)控”的“雙引擎”風(fēng)險控制體系,推出了各自具有創(chuàng)新性的風(fēng)險控制手段。

    綜上所述,銀行系統(tǒng)、消費(fèi)金融公司、電子商務(wù)系統(tǒng)、工業(yè)系統(tǒng)和網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的風(fēng)險控制系統(tǒng)都有各自的優(yōu)缺點(diǎn)和特點(diǎn)。銀行系消費(fèi)金融機(jī)構(gòu)風(fēng)險控制的優(yōu)勢是接入了央行的征信體系,但其線上線下相結(jié)合的風(fēng)險控制模式剛剛形成,風(fēng)險控制效果有待提高;持牌消費(fèi)金融公司系資金實(shí)力較雄厚,或者自行開發(fā)或者通過與第三方機(jī)構(gòu)合作,引進(jìn)先進(jìn)的大數(shù)據(jù)技術(shù)控制風(fēng)險;電商系消費(fèi)金融機(jī)構(gòu)具有場景無縫對接的優(yōu)勢,經(jīng)過多年的數(shù)據(jù)積累,具有大數(shù)據(jù)風(fēng)險控制體系建設(shè)的天然優(yōu)勢;產(chǎn)業(yè)系消費(fèi)金融機(jī)構(gòu),不具備大數(shù)據(jù)的優(yōu)勢,自行開發(fā)自有大數(shù)據(jù)平臺的并不多見,多通過與第三方機(jī)構(gòu)合作來進(jìn)行大數(shù)據(jù)的風(fēng)險控制;但無論哪類消費(fèi)金融機(jī)構(gòu)都已認(rèn)識到大數(shù)據(jù)的重要性,基于大數(shù)據(jù)的風(fēng)險控制技術(shù)已成為各消費(fèi)金融機(jī)構(gòu)進(jìn)行風(fēng)險控制的大勢所趨。

    三、大數(shù)據(jù)對我國消費(fèi)金融行業(yè)風(fēng)險控制的影響

    1.大數(shù)據(jù)對我國消費(fèi)金融行業(yè)風(fēng)險控制的促進(jìn)作用

    (1)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用為我國消費(fèi)金融行業(yè)風(fēng)險控制提供數(shù)據(jù)來源

    我國消費(fèi)金融行業(yè)的參與主體眾多,服務(wù)對象廣泛,既有納入央行征信范圍的信用良好的用戶,也有未納入央行征信范圍的信用較差或者信用難以評價的用戶,大數(shù)據(jù)技術(shù)能采集到用戶網(wǎng)購、物流、運(yùn)營商、電商、銀聯(lián)、央行征信、社交等上萬維度的數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)對更多傳統(tǒng)金融所忽略用戶的多維度信用評價,如大學(xué)生、藍(lán)領(lǐng)階層及廣大農(nóng)村等低收入者,為我國消費(fèi)金融行業(yè)風(fēng)險控制提供數(shù)據(jù)來源。

    (2)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用為我國消費(fèi)金融行業(yè)風(fēng)險控制提供技術(shù)手段

    目前大數(shù)據(jù)風(fēng)控模型的研究是行業(yè)熱點(diǎn),各大消費(fèi)金融主體都積極投身大數(shù)據(jù)風(fēng)控體系的構(gòu)建,這是因?yàn)榇髷?shù)據(jù)技術(shù)能夠采集、存儲、處理和分析海量的用戶數(shù)據(jù),并運(yùn)用爬蟲技術(shù)、Hadoop大數(shù)據(jù)平臺技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)等算法來構(gòu)建風(fēng)險控制模型,更準(zhǔn)確的預(yù)測用戶的違約概率?;诖髷?shù)據(jù)的風(fēng)險控制模型將更為科學(xué)有效,正逐步深入到新興消費(fèi)金融機(jī)構(gòu)等風(fēng)險控制體系中。

    2.大數(shù)據(jù)時代下我國消費(fèi)金融行業(yè)風(fēng)險控制的隱患

    毫無疑問,大數(shù)據(jù)技術(shù)有效地促進(jìn)了我國消費(fèi)金融行業(yè)風(fēng)險控制的發(fā)展,與此同時由于大數(shù)據(jù)其自身的特質(zhì)也給消費(fèi)金融行業(yè)的風(fēng)險控制帶來了不可避免的隱患。

    (1)大數(shù)據(jù)時代下我國消費(fèi)金融行業(yè)的風(fēng)險加大

    傳統(tǒng)的信用數(shù)據(jù)來源較單一,主要都來自金融機(jī)構(gòu)和央行征信系統(tǒng)。大數(shù)據(jù)技術(shù)的數(shù)據(jù)來源廣泛,除上述金融性質(zhì)的數(shù)據(jù)以外,用戶的信用卡還款、電商、社交、轉(zhuǎn)賬記錄、社保記錄、身份信息等都能夠成為大數(shù)據(jù)征信的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。不同于傳統(tǒng)的消費(fèi)金融行業(yè),公司與用戶的溝通幾乎是離線的,公司可以直接通過一系列的線下確認(rèn)機(jī)制來確定用戶的還款能力,公司與用戶的溝通聯(lián)系幾乎在線下進(jìn)行,公司可以直接通過一系列的線下確認(rèn)機(jī)制來確定用戶的還款能力,評估風(fēng)險。大數(shù)據(jù)時代消費(fèi)金融公司的業(yè)務(wù)開展逐漸從線下轉(zhuǎn)移到線上,線上交易是其主要交易形式,這就使得驗(yàn)證用戶身份信息及其還款能力的難度加大,增加了行業(yè)的風(fēng)險。

    (2)大數(shù)據(jù)時代下我國消費(fèi)金融行業(yè)的風(fēng)險傳遞的路徑倍增

    雖然傳統(tǒng)消費(fèi)金融的效率較低,但在大數(shù)據(jù)時代,其信息的真實(shí)性高于消費(fèi)金融,即使是在發(fā)生危機(jī)的情況下,它的危機(jī)方式也更容易追蹤和預(yù)防。大數(shù)據(jù)時代下我國消費(fèi)金融行業(yè)的消費(fèi)信貸業(yè)務(wù)多采用“互聯(lián)網(wǎng)+”的模式,這種模式使其業(yè)務(wù)信息呈現(xiàn)出網(wǎng)狀傳遞的特性,加快了消費(fèi)金融業(yè)務(wù)的運(yùn)行效率,同時也增加了其風(fēng)險管理的難度,風(fēng)險一旦發(fā)生,其傳播的路徑將呈幾何數(shù)級增長。

    由此可見,大數(shù)據(jù)的應(yīng)用是一把雙刃劍,對我國消費(fèi)金融行業(yè)的風(fēng)險控制既有促進(jìn)的作用,也有存在隱患,需要采取科學(xué)謹(jǐn)慎的管理措施,揚(yáng)長避短,充分利用大數(shù)據(jù)為我國消費(fèi)金融帶來的益處,規(guī)避大數(shù)據(jù)帶來的負(fù)面影響。

    四、大數(shù)據(jù)風(fēng)險控制體系的構(gòu)建

    大數(shù)據(jù)風(fēng)險控制模式是大勢所趨,需要融合用戶身份數(shù)據(jù)、社交數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)行為數(shù)據(jù)、消費(fèi)數(shù)據(jù)、信用數(shù)據(jù)、履約能力數(shù)據(jù),利用機(jī)器學(xué)習(xí)、知識圖譜、決策樹等大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行分析處理,難度在于其對數(shù)據(jù)和技術(shù)的要求很高,并不是單一互聯(lián)網(wǎng)金融機(jī)構(gòu)可以做到的,需要專業(yè)、中立的第三方大數(shù)據(jù)風(fēng)險控制公司進(jìn)行長期的業(yè)務(wù)積累。目前普遍做法是將來自于眾多渠道的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合、清理,再利用大數(shù)據(jù)挖掘分析技術(shù)幫助金融機(jī)構(gòu)篩選出有還款意愿和還款能力的客群,提前識別有欺詐行為或高概率不良的客戶,構(gòu)建層層深入的大數(shù)據(jù)風(fēng)險控制系統(tǒng)。

    1.全面信用評價。

    消費(fèi)金融機(jī)構(gòu)面臨很多無銀行征信記錄的“次級客戶”,如大學(xué)生、城市藍(lán)領(lǐng)等,如何對其進(jìn)行全面信用評價是一個難題,應(yīng)用大數(shù)據(jù)風(fēng)險控制技術(shù)數(shù)據(jù)技術(shù)能采集和分析用戶網(wǎng)購、物流、運(yùn)營商、電商、銀聯(lián)、央行征信、社交等上萬維度的數(shù)據(jù),可以實(shí)現(xiàn)對更多傳統(tǒng)金融所忽略的用戶的多維度信用評價。但是要想融合多方面的數(shù)據(jù)需要消費(fèi)金融機(jī)構(gòu)付出多方面的努力,如從2013年阿里巴巴開始入股新浪微博用四年時間買下新浪微博31%接近三分之一的股份,才使得旗下的螞蟻金服和“蟻盾”風(fēng)險控制技術(shù)擁有了新浪微博這一社交大數(shù)據(jù)。

    2.安全防范

    大數(shù)據(jù)風(fēng)險控制體系安全風(fēng)險防范主既包括防止黑客、欺詐團(tuán)伙攻擊等行為發(fā)生,也包括識別高風(fēng)險用戶。經(jīng)大數(shù)據(jù)的分析發(fā)現(xiàn),在日常各類行為中有不誠信表現(xiàn)的人,其貸款逾期概率會大幅增加。因此,公檢法數(shù)據(jù)、運(yùn)營商數(shù)據(jù)、生活繳費(fèi)記錄等的不良信息都可引入作為識別高風(fēng)險用戶的依據(jù)。還可以組建機(jī)構(gòu)反欺詐聯(lián)盟,共享各類金融機(jī)構(gòu)中的不良信貸記錄,防范多頭共債、騙貸等行為的發(fā)生。另外,安全防范還可以通過對IP和設(shè)備進(jìn)行監(jiān)控,將用戶信息與公安系統(tǒng)信息進(jìn)行比對,通過建立欺詐高風(fēng)險用戶特征識別系統(tǒng),在客戶第一次信貸申請中就識別出高??蛻簦€可以通過用戶身份識別標(biāo)簽、通話記錄、郵件往來記錄等,構(gòu)建起用戶社交關(guān)系網(wǎng)絡(luò)。

    3.便捷的信用評分。

    大數(shù)據(jù)風(fēng)險控制體系的開發(fā)需要很高的技術(shù)要求,并非所有消費(fèi)金融機(jī)構(gòu)都具備條件,對很多自身風(fēng)險控制能力尚不完善的中小金融機(jī)構(gòu)來說,若想獲得更加直觀的風(fēng)險評價依據(jù),依靠第三方的信用評分就是較好的選擇。此時就需要像百融評分、芝麻信用分等有能力進(jìn)行大數(shù)據(jù)風(fēng)險控制的企業(yè)將自己的風(fēng)險控制體系以信用評分的形式進(jìn)行輸出,中小金融機(jī)構(gòu)利用信用評分即可做出是否放貸的決策。這種信用評分輸出的形式既可以幫助中小金融機(jī)構(gòu)實(shí)現(xiàn)風(fēng)險控制,也可以幫助輸出企業(yè)擴(kuò)大業(yè)務(wù)量、積累更多的數(shù)據(jù)。

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    作者簡介:張燕(1985- )女,漢族,山西人,會計學(xué)碩士,南京旅游職業(yè)學(xué)院,研究方向:企業(yè)財務(wù)管理

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