6月30日，由南方財經全媒體集團指導、《21世紀經濟報道》主辦的“2018中國金融科技發展論壇”在上海召開。

　　在主題為“智能風控的AB面”的第二場圓桌對話環節上，浙商銀行信息科技部需求設計中心總經理助理臧鋮、開鑫貸總經理鮑建富、杭州銀行信息技術部技術總監徐建芳、宜人貸CRO裴益川、新顏征信CEO黃向前、眾安科技副總經理趙黎明圍繞大數據風控應用的話題，展開了熱烈討論。

　　銀行、網貸、風控、保險領域資深從業者結合自身從業經驗，熱議大數據風控的運用，一致認為，在線上信貸業務發展的背景下，大數據風控對于傳統金融機構和互聯網金融機構都很有價值，但在數據的完整性、準確性等方面存在挑戰，而且，反欺詐挑戰很大。

　　大數據風控運用有何挑戰？

　　無論是傳統金融機構，還是互聯網金融機構，都有應用大數據，這是實現業務目標的基礎。

　　“談及大數據應用，第一是獲取內外部有價值的數據，第二是建立適合數據應用場景的模型，第三是獲得結果并不斷迭代?！标颁叡硎?，對于銀行和互聯網機構，有很大的區別?；ヂ摼W機構會有各種不同的渠道包括通過自身的系統，獲得客戶各類數據特別是行為數據，而銀行更多是來自于體內積累，外部數據獲取渠道較為有限。

　　“所以我覺得站在銀行的角度來看，數據應用最大的問題是在于數據維度的缺失?！标颁吿寡?，數據和模型是相輔相成的，有好的模型沒有數據，模型成為空談，有足夠的數據卻沒有好的模型，數據也無法產生價值。

　　臧鋮認為：“在應用的時候，數據獲取和模型建立需要齊頭并進，要在數據和模型之間找到平衡，后續要互相協同，不斷優化。

　　在鮑建富看來，金融科技和智能風控的運用，給傳統金融機構和新型金融機構都帶來了很多驚喜和變化，大數據風控的資源投入非常必要，根據自己資產獲取的方向，可以加入更大力度的投入。

　　徐建芳表示，近年來，銀行發力線上業務，包括零售消費貸和小微金融貸，都要用到大數據風控。銀行用央行的征信數據，也運用了很多第三方的數據，構建風控模型。

　　“特別是在今年網絡安全法實施之后，明確感覺到第三方數據的來源越來越少，可靠的數據越來越少。這是挑戰，也是好事，這樣真實的數據就出來了?！毙旖ǚ继寡?。

　　徐建芳還提到，由于線上信貸業務的發展，“黑產”越來越厲害，反欺詐風險也很高，是個很大的挑戰。而且，反欺詐其實是層出不窮的，可以說道高一尺，魔高一丈。對于金融機構來說，大數據分析要求很高，對建模要求很高，而且這是一個長期不斷優化的過程。

　　裴益川以糧食的概念闡述了金融機構和非金融機構之間的差異，他認為相比傳統金融機構的“精糧”，網貸機構等吃的是“粗糧”，所以更需要引用大數據、人工智能等創新的方式做好風控。宜人貸在客戶的授權下已經積累了很多數據，對各種各樣的“粗糧”已經有了一些初步的認識和辨別。在此基礎上，采取適當的方法和模型讓網貸行業在風控識別、欺詐識別領域有所領先。

　　“我們就屬于提供粗糧的團隊，還有很多信息和數據都是孤島?！秉S向前認為，以后做放貸業務，一定是傳統金融機構學習互聯網公司的玩法，而互聯網公司一定是和傳統金融機構結合，對于互聯網放貸，監管有明確的杠桿要求，最終我們看到的是傳統金融機構和互聯網機構相融合的過程。

　　“在這個過程中，我們這種提供數據或者提供風控解決方案的供應商，其實既服務了互聯網機構，又服務了傳統機構，我們的數據其實也在融合?！秉S向前還稱。

　　來自眾安科技的趙黎明表示：“我們通過信用保證保險，通過保險服務信貸?！?/p>

　　“很多第三方數據公司基于自己的模型，給出評分，但對于我們很難使用，希望未來能夠解決上述問題。此外，也要在大數據風控的成本和收益上做個均衡?！壁w黎明稱。

　　貸款利率

　　不完全取決于技術

　　那么，相對傳統的方法，大數據風控是不是有更強的風險識別能力？如果大數據風控能夠比較好的識別欺詐，為什么現在貸款的利率還沒有看到比較明顯的下降？

　　“風險管控很大程度上來講，是一個數學問題，怎么判斷是好人還是壞人，這是一種預測，其實也是一個概率的問題。好人和壞人不是臉譜化的，面對不同的結構他可以表現出或好或壞，利用大數據可以幫助我們把這一件事情預測得更準確，把預測的概率提得更高，但不可能絕對準確?！标颁呎J為。

　　臧鋮補充：“降低利率，首先是業務問題，我們采用更多風控手段可以降低我們的風險成本，那么降低了成本是不是應該降低利率，這是一個業務考慮。其次，從銀行角度來講，利率也受監管和政策影響，并不僅僅是一個成本降低可以決定的?！?/p>

　　鮑建富表示，大數據風控應用，作為傳統金融機構來講，應該是如虎添翼；從新金融角度來講，也是首當其沖的應用?！按髷祿L控有助于風險控制，資產質量的提升，以及服務水平的提高，交易成本的降低等?！?/p>

　　“貸款的利率是由市場供需和宏觀經濟政策綜合作用而形成的，也是我們資金配置給何種借款人的一個風向標。這幾年，整個行業的借款人的綜合成本呈下降趨勢。但我想更多不是技術因素而導致的?？梢钥吹?，風險識別能力的提升和利率升降不是一個因果關系，風險識別能力的提升，是為了更好的風險定價?！滨U建富還稱。

　　來自杭州銀行的徐建芳認為：“現在這種智能風控和傳統風控的比較，在短期內這是很難比較的。一方面，從傳統銀行來講，以前零售業務的風險本來就偏低，企業風險會比較高一點，銀行現在用新的技術和智能風控的業務，總的比例還不是非常大，所以兩者沒有一個很相當的比較基礎。另一方面，如網貸機構，本身也沒有用傳統方式做，而且其目標客戶是長尾客戶，這些客戶本身就沒有太多的傳統金融的業務，很難比較?！?/p>

　　不過，徐建芳坦言，現在智能風控這種模式，其面向的客戶和業務模式，就是小額分散的風險。從大范圍來講，其風控效果可能會比傳統風控好，需要一定的數據量來看，從一個更廣義的時間來講，智能風控一定會比傳統風控做得更好。利用智能風控，需要做到規模經濟，才能做好。

　　徐建芳也稱，利率不完全取決于技術?！巴ㄟ^現在的風控和貸款來講，大部分客戶都是以前比較難貸的客戶，他本身利率承受度就比較高，整個定價肯定就會比傳統更高。而且，網貸機構的資金成本更高，銀行也有這個顧慮，但是未來借款成本肯定是個下降的趨勢?！?/p>

　　裴益川指出，風險里面有兩類風險，一個是信用風險，一個是欺詐風險。大數據對欺詐風險的效果非常好，在信用風險方面，金融機構和網貸之間差別不大。裴益川表示，網貸至少有三塊主要的成本，一塊是獲客成本，一塊是資金成本，最后一塊才是風險成本。風險成本取決于客戶群體，雖然網貸行業具有一定的風控優勢，但由于處于不同的市場，成本一直沒有降下來。技術、數據等能夠幫助控制風險，而定價最終會決定風險。所以宜人貸希望能夠真正把定價降下來，可以更好地服務客戶，推動行業更加健康地發展。

　　“無論是傳統機構還是互聯網機構，你只要通過網絡放貸，一定會遇到怎樣才可以真正把合格的貸款人找出來的困惑?！秉S向前表示，大數據風控機構通過海量數據積累和大數據風控模型，多維刻畫用戶畫像并且精準量化用戶風險，從而能夠協助金融機構對申請人進行信用評估。

　　趙黎明則稱：“我們做風控的時候，會涉及到保險產品的定價，我們有時候會發現大數據越多，整個風控就越好。很多時候大數據其實可以發現很多我以前不能拓展的行業界限?！?/p> 人妻精品一区二区三区_好紧好湿好硬国产在线视频_亚洲精品无码mv在线观看_国内激情精品久久久

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責任編輯：陳愛