大資料風控讓互聯網金融向智慧信貸To B/Sme轉型升級

億美軟通大資料風控

大資料風控目前應該是前沿技術在金融領域的最成熟應用， 相對于智慧投顧、區塊鏈等還在初期的金融科技應用，

大資料風控目前已經在業界逐步普及， 從BATJ這樣的大企業， 到交易規模比較大的網貸平臺， 再到做現金貸、消費金融的創業公司， 都在通過大資料風控技術來控制貸款規模擴張中的風險。

大資料風控是指利用資料分析和模型進行風險評估， 依據評估分數判定授信金額與利率， 並預測還款人的還款能力、還款意願、以及欺詐風險。 如今已經成為行業通用的法則之一， 而依賴於人、因運營和資訊成本過高導致高傭金、高門檻的標準化服務正逐漸被取代。

上期報導《傳統金融機構該如何看待大資料風控》的文章講到， 很多金融機構已經開始應用大資料手段進行風險控制， 尤其是互金企業及消費金融平臺對大資料風控相對更為依賴，

以往商業銀行需要觸客、遞交材料、初審、錄入、終審等多個環節， 每單的運營與風控人員動輒過百， 申請時間至少1到2周。 而在智慧信貸公司的運作下， 授信時間已經大幅縮短， 以讀秒為例， 無場景的讀秒個人貸可以完成平均10秒授信， 有場景的消費分期中， 用戶甚至感覺不到授信等待時間。

在目前的風控中， 大資料風控的確節省了人員成本的投入。 如在驗證使用者跟銀行做交易、填貸款位置資訊的時候， 會判定這個位置是不是和其工作和居住地址相符。 而傳統的驗證是查房產證， 到社區實地查看。 但現在， 查看手機的運行軌跡就可以， 減少了風控回訪員的工作量。

在國內鼓勵消費的大環境下，

金融市場方向已經開始分化， 有的堅持做現金貸、有的則專注在某場景深耕、有的持續穩健在做線下門店模式， 很多自己的模式已經開始成型。 不少公司在入門階段都看到TO C的個人消費金融“量大、額小、風險分散”的特點， 紛紛追風口而忽略了其他一些市場機會。 而今， 越來越多的信貸需求被業內重視， 先行者們已經不再集中標榜TO C的消費金融了。

金融科技已經成為人們的生活方式， 越來越多的互聯網流量平臺希望能夠建立體系內線上消費分期業務， 拓展平臺內使用者的金融服務。 因此， 除了面向SME的信貸， 市場還出現了TO B的智慧信貸形態。 智慧信貸行業中， TO B/TO SME的模式不斷增多， 也意味著行業正走向成熟。

互聯網金融之所以有可能解決這些難題，

在於大資料時代的來臨， 借款人、企業的各類活動都移至線上並產生大量線上資料， 用這些資料進行分析， 可以形成不同維度來判斷借款人和企業的信用狀況。

目前所用的大資料模型是基於統計學的原理， 即大數原則， 所以我們現在所用的方法是有一定應用場景， 億美軟通全場景資料風控基於十幾載的資料沉澱， 打造適用于消費金融的全場景資料風控產品與服務。

探針矩陣報告：個人信貸資訊、個人信用核查、消費分析報告、金融分析報告、群體簡版報告。

星圖風控平臺：貸前防控、反欺詐服務、信用決策、貸後行為預警、催收管理。

目前做大資料風控的公司可以分為兩派， 一派是在資料或技術方面有優勢的大型企業，

一派是近些年在競爭中興起的互金創業公司。 大家都在做比較類似的事情， 未來行業會有怎樣的格局？

市場在不斷進步， 不少公司已經摸索出適應自己的模式和長處。 當下階段只是過渡性的探索， 未來大家的方向將更加清晰， 行業劃分也將更加精細和明確。 可以從資料資源、技術能力、商業模式構建等方面做一個比較。