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大大小小的互联金融公司都在努力向大数据风

发布时间:2019-03-18 09:30:31

大大小小的互联金融公司都在努力向大数据风控领域布局。

究其原因,发展普惠金融,大数据风控似乎是必由之路。很多互金公司通过大数据来加强风控、获客等环节,大数据风控是互金领域的必备工具。

那互金公司如何打造自己的大数据风控体系?

最核心的问题是数据。风控模型的建设问题,要从拿到不同的数据源开始。

在这一点上,互联金融公司会选择第三方大数据公司以及大型互联公司合作。比如互联金融公司钱牛牛就获得了腾讯社交数据的独家授权,推出大数据风控系统“元方”。

对此,亿欧采访了钱牛牛CEO倪抒音,就钱牛牛代表的互金公司风控体系作了详细了解。

联手腾讯社交数据,搭建“元方”风控体系

钱牛牛成立于2014年,是一家专注于消费金融的互联金融公司。2014年9月获蓝驰创投1000万美元A轮融资,2015年11月获由元璟资本领投的千万级美元B轮融资。

倪抒音曾先后任职于腾讯、百度和大众点评,有近十年的互联从业经验。其他核心成员均来自于百度、腾讯、阿里巴巴、点评及大型金融机构。

目前,钱牛牛旗下有三大资产线:贷上钱、快分期、IPC小额信贷。2016年,钱牛牛与腾讯云“天御”合作推出的大数据风控系统“元方”,为三大资产线提供纯线上风控审核并建立电子化风控中心,主要是通过其风控技术对借款人在不同场景下的借贷需求进行风险评估,对接P2P平台和金融机构赚取服务费。

值得注意的是,钱牛牛是全国首家接入腾讯社交数据的互联金融公司。

“从根本上看,大数据是根据这个人的社交、交易、通讯、身份、地理位置等信息来综合判断这个人到底是否为一个信用良好的人 。”倪抒音表达了这样一个观点。

社交是腾讯的数据生态圈。换言之,与其他互金公司相比,对接了腾讯数据的钱牛牛在社交领域的数据源上占了很大的优势。

除了腾讯,为了丰富数据的维度与数量,倪抒音称“元方”还接入了包括芝麻信用、前海征信以及100多家第三方大数据风控公司的数据,数据涉及同业、交易、通信、头像等10几种维度。

不过,钱牛牛成立之初,战略方向并不是金融科技,而是从票据理财切入。

对此,倪抒音解释,钱牛牛的战略方向从来没有变过,一直是基于80、90后互联人群的成长,随着这类人群从社交、电商升级到金融服务领域的转移,相关产业发生变更和迭代,公司也做出了相应的 调整。

在这个过程中,团队就已将数据建模应用到平台建设上,尝试运用数学化的智能建模方式,对借款人进行综合化的评估和打分,以此来维护用户的资金安全和投资利益。

对于钱牛牛的核心竞争力,倪抒音称,很多现金贷产品只能借小金额或者单一场景下借款,相对比较单一,但钱牛牛有“元方”的风控体系作为前提,则可以满足同一类人群的多元化借贷需求。

以“元方”为代表的互金风控体系,有何特别之处?

如果说企业家、律师等高收入人群是第一类人群,年轻白领等低收入人群是第二类,那么钱牛牛的目标客户很多可以说是后者。

倪抒音称,第一类人群是蚂蚁金服、京东金融、微众银行等大型互联公司和传统金融公司最容易覆盖的人群,在中国的体量在1到2千万。而第二类人群对于传统金融企业来说,需要花费更多的成本去进行评估和催收,投入产出比过大。

互联金融本质上是普惠金融,主要为小微企业和普通人群提供金融服务;而传统金融风控体系主要利用信用属性较强的金融数据,为大中型企业服务,对于普惠金融,缺少传统风控手段下必备的数据等条件。

比如,一个三线城市的服务员或者深圳的足疗店按摩师,这类人群工作不算稳定,同时社保记录等常常也不完善,在传统金融机构看来往往就不是优质人群,其风控体系中的数据也几乎没有覆盖到这类人。

这种情况下,互联金融公而非你的外表司就有了很多机会。

对于第二类人群,互联金融公司在进行风控管理时,会利用多维度数据来识别借款人的风险。这样一来,借款人的信用风险则会被刻画地更明显,信用评分更客观,更接近借款人的实际情况。

不过,现在的互金公司在风控上还有很多不足。

倪抒音表示,很多互金公司的大数据风控体系只能保证5万以内的借贷安全,对于5万以上的借贷需求往往欠缺,这涉及到借款人主动还款意愿与还钱能力等问题,评估流程上会相对复杂。

“目前中国比较大的问题是违约成本过低,比如,A借了B 十万,即使不还,现实中也很可能没有特别好的办法去真正约束他。”倪抒音举了这样一个例子。

对此,钱牛牛下建立了遍布全国的IPC见证点,通过人工对超过5万的借款进行再核实,以弥补大数据的缺失。目前,招商银行中的小额信贷业务中的盈利主力依然是IPC技术。

对于未来,倪抒音认为互联金融市场非常大,不像团购那样只是O2O中的一环,尽管团购真正活下来的只有一两家,“但金融是大得多的市场,一定会产生至少是电商体量10倍的公司”。

目前,与钱牛牛类似的互联金融公司里,还有基于hadoop spark搭建大数据机器学习架构对用户进行评级的量化派,形成人机结合管控的“51大数据智能风控体系”的5时间会毫不留情的把一切毫无痕迹的带走1信用卡,推出了“天机”大数据风控系统融360等。

可以说,在互金领域,从BAT等互联公司到钱牛牛这样的大中型互联金融公司,都在努力发展大数据风控技术,以构建提供普惠金融服务的能力。

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