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风控专家吴昊:大数据风控趋势是“垂直化、场景化”

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选自:中国大数据产业观察网 首发亿财网

关于未来大数据风控趋势如何?近日,亿财网专访了好贷网大数据事业部总经理吴昊,在采访时吴昊称:“未来大数据风控趋势是垂直化、场景化。”

自P2P平台诞生的那一刻起,几乎所有的P2P平台都在探索更科学的风控模式。随着互联网技术的发展,互联网前沿科技成为P2P行业发展的驱动力,利用大数据技术来做网贷平台风险评级和风险控制,也已成为行业发展必须迈过的一道坎。

在采访时吴昊认为,未来,基于不同客群的定位,推出不同的数据组合式的数据服务,提供更垂直,更场景化的数据服务,将成为数据风控的发展方向。

在今年3月底,好贷网跟FICO在北京举办的联合发布会时推出了云风控平台。从正式发布到现在,大概已经有接近300家的信贷机构接入了好贷网。

刚推出云风控的时候,大家的感觉是很奇怪的,因为好贷网是做贷款搜索的,自己不放款,不介入到审核的流程,为什么要做风控这件事情呢?

吴昊称,云风控这个事情是基于信贷机构对于风险控制方面的痛点来做的:

首先,传统信贷机构获取的数据维度还太少

现在,很多信贷机构对于客户了解是不够完整的。因为我们在看信用贷款的客户,通常看几个证件,看一些相关的证明,这些维度是远远是不够的。

如果要在两到三个月时间之内,非常清楚地了解一个人,并且要借钱给他,还要确保能够把钱还给我,这个难度是相当大的。

在人工采集这些相关信息的时候,一方面成本很高,而且效率非常低,也不是说所有的数据可以采集到。

很多信贷机构在发展过程当中,也面临着一些转型,比如是做传统的拆借业务,传统的抵押业务,也看到了信用贷款这个事情。更新的一些供应链或者是其他的一些东西,也看到了这个市场的机会。

但是,他们可能没有办法在短期之内完成转型,因为他们对于风险的把控,并不是特别的清楚。

这样看来,我们做这件事情就有了一个最基本的动因,就是说机构有痛点,他又是我们的合作伙伴,我们理论上有这样的一个动机去帮助他解决。

很多人说,每年的贷款申请量是很大的,你们成立到现在,仅仅两年多的时间,就已经处理了接近1000万的贷款,如果自己来放款的话,你的贷款量将会在分分钟超过人人贷,为什么你们自己不放贷?

但我们对这些事情想得非常清楚,为什么呢?

这个市场参与者是很多元化的,有专门提供贷款,放贷的机构,也有像我们这样的一个第三方的存在。我们认为说金融市场足够大,像我们这样作为独立的第三方,这个钱已经赚不完了,没有必要赚其他的钱。

我们希望在这个过程当中,能够发挥出作为连接平台的作用和价值。

我们一开始的传统业务模式,只连接了C端,另外一方面连接的是放贷机构和信贷员。

后来,我们也想通过一些基于数据的方式,基于机制把好贷网和这个行业里面所有的参与者有机地结合,在这个连接的基础之上,做更进一步的创新。

这也是我们做云风控的第二个动机,想通过这些,与合作的信贷机构建立起密切的深度合作关系。

我们也做了这样一个项目,能够通过系统的方式与他们更紧密联系在一起。我们也不打算拿征信牌照的原因所在,本身我们认为征信牌照需要被监管,作为互联网公司来说最讨厌被监管的。

 

其次,人工采集数据成本很高,而且效率非常低

提供数据服务这样一个事情,并不是说一定要是征信公司可以提供的。从征信公司出来之前到现在,很多公司也在不断做着这样的事情。

我们看到,我们想做的是自己的生态体系的连接。

在这样的情况下,我们本身就不打算仅仅是通过卖数据赚钱,而且以后也不可能申请牌照的主要原因。我们希望以互联网的方式来看待,并且来操作这件事情。

说到互联网,国内有一些公司在提供风控方面的数据,包括一些建模的服务,跟好贷网还是会有一定的差异。

我觉得,这类公司大概分成三个类型,第一个类型是征信公司,首先是受银行监管,对于里面的一些数据要求是更高的,这个一会儿再举个例子跟大家做说明。

第二类是普通的数据公司,其实也没有什么像样的研发能力,但是会接数据,接了数据之后会把数据卖出去,这可能是唯一的一个商业模式。

还有的是第三类,是好贷网这样的公司。

为什么不打算通过卖数据赚多少钱?其实我们还是从建立一个生态系统的角度来做这件事情,我们还是以比较偏互联网,偏产品化的方式在设计我们的服务。

比如说,像传统的一些数据公司,或者是一些传统的征信公司,他们提供的一些数据其实有是点类似于菜单,这个菜单上有哪些菜,或者有哪些数据,他们分别卖多少钱,这个菜单提供给你,想吃什么自己点。

相对来说,我们会更进一步做更产品化的东西。

大家如果有关注我们的产品就可以看到,加工成不同的产品,以产品切具体的场景和信贷服务的需求,可能会更进一步的解决信贷机构的需求和痛点,或者说能够降低他们理解这件事情的时间。

独家推出基于FICO的评分服务

另外一块,是我们跟FICO是独家推出了基于FICO评分的服务。

从目前的推广情况来看,行业对于用评分卡的方式去控制风险,还是存在一个相对比较大的分歧。

当然,从国外发达的金融市场的情况来看,一些比较标准化的贷款产品里面,用评分卡处理这个借款人信用管理,用这样的方法来做的情况是非常普遍的。

但是,国内因为本身传统金融行业面临着转型的过程当中,很多人比较偏重于我是很专业的风控,可能很多的东西是不是评分卡看不出来,但是我能看出来,可能会有比较传统的这样一个看法。或者说,这个客户本来就是一个抵押物给我的,我没有必要再做一个评分,抵押物,甚至希望逾期,他们是以这样的方式来做。

从长期来看,评分卡的角度确实是有比较大的价值,很简单的是说评分卡是把人的经验,包括基于一些数据的统计的分析能够量化,并且能够标准化。

比如,这个机构或许有几个水平特别高的风控人员,但是经验是不可复制的,不可能所有的风控人员都像这个风控一样,有非常专业的眼光来看待所有的风险,人的主观在看东西的时候,容易有误差和偏差。

评分卡本身还是有一定的价值,但从国内的情况来讲,需要比较长的市场培育过程,毕竟FICO当时在美国能够一下子发展起来的话,首先经历了比较长的一个沉淀阶段。

在产品方面推出免费的服务

还有一个是在产品方面,这段时间我们比较受市场关注,推出了一些免费的服务。

首先,是我们整合了非常多的,我们叫做防控宝这样一个重大风险识别数据库。这个库汇总了各方面权威黑名单数据资源,不管是从维度还是总的数量来说,行业里面都在前列。

这个数据库,我们好贷网自己帮机构把所有的成本都补贴到了,并提供给合作信贷机构去做免费的查询,这也是我们的一个产品思路。

我们希望,有更多的用户跟我们建立起合作关系,在建立起合作关系的基础之上,再不断地提供其他的一些更有附加值的服务。这样能够一方面提高用户体验,另外一方面能够真正的建立起在这个行业里面的优势,或者说是壁垒。

风险控制重于改变旧做

还有一个,我们认为,从风险控制的角度来说,没有一家大数据公司能够帮助机构解决所有的问题,而就现在来说,大数据在这个行业里面的应用,更侧重于改变旧有做法、提升部分工作效率的阶段。

风控本身是一个系统化的东西,包含了风控政策,包含了催收的政策,包含了人工,员工的激励政策,内部的管理政策,包括一些操作风险,一些规避的设计,以及审批技术。

大数据现在能够解决的,只是在审批技术环节,我能够帮助你发现一些风险,仅仅是停留在这样的阶段。

对于信贷机构来说,更重要的风险防范措施是整个信贷政策的设计,包括客户准入门槛的设计,包括内部人员管理的设计,这块大概占到80%的风险,而这是大数据没有任何关系的。大家的差别,关键还是在于自身的对于风险的偏好,对风险的看法。

但是,大数据作为工具,能够帮助机构发现一些用传统的方式发现不了的风险,而且能够发现出越来越多的风险,这是这个行业的现状。

从我们的产品设计思路来讲,我们接下来会更侧重于一些场景化的风控设计。

比如说这个机构是固定做房贷,云风控就整合和房抵押贷风控审批相关的数据提供。

或者再比如是5万块钱以内的信用贷款,或者说5到10万之间的信用贷款,我是不是可以基于不同的客群来定位,推出不同的数据组合式的数据服务,来满足这个风控需求。

上述提及的,现在已经有一个雏形。“尽调宝”这个东西,信贷员到客户这边做调查的时候,已经能够实现尽调现场和后台的机构之间数据的数据实时交互。这方面花在路上的时间,或者复印材料录入系统的时间就能够省下来,能够提升审批效率和用户体验。我们还打算做进一步的细化,我们会做成尽调宝企业版,信贷员调查企业的时候,基于细分行业、具体企业做具体字段的收集,比如这个企业是生产型的还是贸易型的,是做哪些行业,等等。

这样,就可以提升企业贷款时提升信贷员的工作效率,降低操作的难度。

同时,我们的尽调宝,也正在与一些合作机构做二次开发,开发出另外一套更加垂直的版本,比如专门用在房地产抵押贷款领域的产品,有专门的字段收集房产的照片,相关证照的照片等等,通过这样实现交互,我们未来的产品思路,将是更垂直,更场景化的数据服务。

吴昊,现任好贷网大数据事业部总经理,中国大数据风控联盟发起人,人民银行征信中心“个人信息保护”课题组成员。擅长期货、担保、融资租赁及互联网金融研究,曾负责与银联商务共建“银利普惠”互联网金融项目。

 

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