截至2015年末，央行個(gè)人征信系統(tǒng)收錄的自然人中，僅有3.8億人有信貸記錄?；诨ヂ?lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)技術(shù)的風(fēng)控，就是從近10億未被央行征信數(shù)據(jù)所覆蓋的人群中，挑出“壞人”。大數(shù)據(jù)風(fēng)控能夠過(guò)濾掉絕大多數(shù)帶惡意欺詐目的“壞人”，也能動(dòng)態(tài)監(jiān)控到?jīng)]有欺詐意圖，但實(shí)際還款能力和還款意愿出現(xiàn)波動(dòng)的客戶。即使出現(xiàn)違約和失聯(lián)情況，大數(shù)據(jù)還能重新挖掘到借款人的關(guān)聯(lián)信息，挽救不良。那么，消費(fèi)金融大數(shù)據(jù)風(fēng)控到底是怎么玩的？

圖1：智信資管咖啡活動(dòng)現(xiàn)場(chǎng)

6月25日，在主題為“消費(fèi)金融資產(chǎn)生成及大數(shù)據(jù)風(fēng)控邏輯”的第20期智信資管咖啡活動(dòng)上，智信邀請(qǐng)到品鈦集團(tuán)積木盒子CEO謝群和百融金服CEO張韶峰，分別從內(nèi)部場(chǎng)景風(fēng)控和外部第三方風(fēng)控服務(wù)的角度，給聽(tīng)眾嘉賓分享了大數(shù)據(jù)風(fēng)控的“獨(dú)家秘訣”。閑話少說(shuō)，直接上干貨。

圖2：積木盒子CEO謝群

旅游場(chǎng)景的風(fēng)控重點(diǎn)

欺詐風(fēng)險(xiǎn)：用戶信息是否被盜用或虛假注冊(cè)；

信用風(fēng)險(xiǎn)：是否存在多頭借貸、居所存在不真實(shí)和不穩(wěn)定等問(wèn)題；

渠道風(fēng)險(xiǎn)：有時(shí)候渠道有幫助用戶套現(xiàn)的沖動(dòng)，可以通過(guò)橫向比較、縱向比較發(fā)現(xiàn)某個(gè)渠道的異常數(shù)據(jù)。

3C電商場(chǎng)景的風(fēng)控重點(diǎn)

3C產(chǎn)品流通好、易變現(xiàn)，需要謹(jǐn)防刷單和套現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)；可以監(jiān)控用戶的購(gòu)買頻率，重點(diǎn)關(guān)注高頻使用的設(shè)備和頻繁購(gòu)買的用戶，并且通過(guò)對(duì)過(guò)往賬戶數(shù)據(jù)的檢查發(fā)現(xiàn)異常黑名單或灰名單賬戶；如發(fā)現(xiàn)異常，需要和電商平臺(tái)合作，在發(fā)貨前及時(shí)攔截。

醫(yī)藥分期場(chǎng)景的風(fēng)控重點(diǎn)

如癌癥類藥品，用戶還款能力會(huì)受病情的影響，需要讓患者的家屬或朋友作為共同借款人，病情通過(guò)醫(yī)生核對(duì)病人實(shí)情，確認(rèn)其購(gòu)藥行為的真實(shí)性。

現(xiàn)金貸風(fēng)險(xiǎn)防控的邏輯

現(xiàn)金貸最大的問(wèn)題是資金的去處不易把握，相對(duì)于有場(chǎng)景的消費(fèi)行為，缺乏有效的風(fēng)控抓手。在反欺詐和防范信用風(fēng)險(xiǎn)上，除構(gòu)建嚴(yán)密的風(fēng)控模型外，對(duì)較高風(fēng)險(xiǎn)的用戶只做小額、短期放款，對(duì)低風(fēng)險(xiǎn)客戶可做大額、長(zhǎng)期放款，并根據(jù)還款情況動(dòng)態(tài)調(diào)整用戶的額度和期限。

關(guān)注資產(chǎn)方合作伙伴的信息披露問(wèn)題

國(guó)內(nèi)線上、線下的小貸平臺(tái)有各類消費(fèi)類資產(chǎn)，一方面需要資金支持，另一方面卻不完全開(kāi)放自身數(shù)據(jù)，比如A輪、B輪融資的資金實(shí)到情況、資金使用情況，對(duì)方是不愿意開(kāi)放給貸款資金方看的，因?yàn)閯?chuàng)業(yè)公司一開(kāi)始很多都是燒錢的。而對(duì)于貸款資金方來(lái)說(shuō)，看不到這些數(shù)據(jù)就無(wú)法判斷該平臺(tái)的經(jīng)營(yíng)持續(xù)性和風(fēng)險(xiǎn)兜底能力。

多方合作中的劣幣驅(qū)逐良幣效應(yīng)

如果一個(gè)資產(chǎn)生成平臺(tái)和多個(gè)P2P資金方合作，而大家的風(fēng)控標(biāo)準(zhǔn)差異較大的話，這家平臺(tái)很可能被風(fēng)控較松的P2P公司拖下水。如果這個(gè)平臺(tái)承擔(dān)了太多兜底壓力，借款人因?yàn)榍榔脚_(tái)（中間鏈接）的倒掉而不需要還錢，其他風(fēng)控嚴(yán)格的P2P一樣會(huì)遭殃。

門店的道德風(fēng)險(xiǎn)

借助合作渠道獲得客戶，特別是有很多門店的合作渠道，其門店管理中往往存在一定的道德風(fēng)險(xiǎn)。渠道的渠道，下線的下線，為了業(yè)績(jī)激勵(lì)和提成等偽造或粉飾原始資料。

圖3：百融金服CEO 張韶峰

傳統(tǒng)模型與大數(shù)據(jù)模型的比較

金融機(jī)構(gòu)通常使用以央行征信數(shù)據(jù)為主的金融數(shù)據(jù)建模，大概10-20個(gè)強(qiáng)變量，以與金融機(jī)構(gòu)發(fā)生借貸關(guān)系的數(shù)據(jù)為主。但是，全國(guó)75%無(wú)借貸記錄的用戶得不到有效地信用評(píng)估，并且這些強(qiáng)變量中任何一個(gè)變量的缺失，都會(huì)導(dǎo)致模型失效。

大數(shù)據(jù)公司正嘗試使用非金融數(shù)據(jù)建模，大概50萬(wàn)個(gè)強(qiáng)弱結(jié)合的變量，其中有很多數(shù)據(jù)與金融毫無(wú)關(guān)系。例如，用戶日常的閱讀、消費(fèi)、社交、旅游、娛樂(lè)等，這些數(shù)據(jù)刻畫(huà)出的人是完整的人，不會(huì)因?yàn)槟承╊I(lǐng)域的作假而改變。

總的來(lái)說(shuō)，消費(fèi)是相對(duì)較強(qiáng)的變量，閱讀社交較弱一些，把多種強(qiáng)弱變量結(jié)合起來(lái)風(fēng)險(xiǎn)建模，部分變量的缺失對(duì)模型的穩(wěn)定性影響會(huì)很小。

對(duì)欺詐風(fēng)險(xiǎn)的防范

惡意欺詐用戶一般不會(huì)采用真實(shí)身份借款，身份真實(shí)性識(shí)別是反欺詐的核心。身份證、銀行卡、姓名、手機(jī)號(hào)四要素如果無(wú)誤，欺詐概率是其他群體的1/3左右。

通過(guò)大數(shù)據(jù)儲(chǔ)存用戶與各種ID對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)庫(kù)，在用戶進(jìn)行借貸時(shí)進(jìn)行身份匹配，能夠及時(shí)辨別潛在的欺詐嫌疑用戶。這些數(shù)據(jù)庫(kù)包括：姓名、身份證號(hào)的實(shí)名ID，手機(jī)號(hào)、地址、銀行卡號(hào)等準(zhǔn)實(shí)名ID，QQ號(hào)、微博號(hào)、設(shè)備指紋(PC或手機(jī)硬件設(shè)備編號(hào))等的匿名ID。

對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)的防范

主要指還款能力(經(jīng)濟(jì)實(shí)力)與還款意愿(道德風(fēng)險(xiǎn))。大部分用戶在申請(qǐng)階段并非惡意，這就考驗(yàn)借款人對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)的判斷，而行為數(shù)據(jù)挖掘是信用風(fēng)險(xiǎn)防范的核心。

要預(yù)測(cè)借款人的信用風(fēng)險(xiǎn)，更多地需要依賴于分析海量用戶的行為數(shù)據(jù)(強(qiáng)弱變量)，從中挖掘出可以多次復(fù)用的規(guī)律。

數(shù)據(jù)顯示，坐過(guò)商務(wù)倉(cāng)以上或一年乘坐飛機(jī)四次以上的客戶違約率較低；在本地生活方面花錢越多的人違約率越低；訪問(wèn)財(cái)經(jīng)媒體天數(shù)越多，違約率風(fēng)險(xiǎn)越低；同一手機(jī)號(hào)使用九年以上的用戶違約率大概僅為6‰；而三四線城市打游戲花錢較多的人違約率比較高。

貸中管理及不良催收

貸中管理方面，通過(guò)及時(shí)監(jiān)測(cè)借款人信用的變化、共債的新增、流水的異動(dòng)、聯(lián)系狀態(tài)的異常等數(shù)據(jù)，采用全自動(dòng)的風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別流程，提早識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)，提高人工處理效率。

消費(fèi)金融不良資產(chǎn)，主要由道德水平不高和還款能力不強(qiáng)造成。據(jù)統(tǒng)計(jì)，70%-80%的不良資產(chǎn)是因?yàn)閭鶆?wù)人失聯(lián)導(dǎo)致，大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)可重新建立起與債務(wù)人的聯(lián)系，通過(guò)關(guān)聯(lián)匿名ID、聯(lián)系家人朋友追回欠債，從而降低整體不良率。

辯證看待消費(fèi)場(chǎng)景的風(fēng)險(xiǎn)

場(chǎng)景能便捷有效地獲取客戶，在風(fēng)險(xiǎn)控制上，將資金支付給商家比給用戶更安全。但現(xiàn)在通行的認(rèn)知是默認(rèn)有場(chǎng)景就是低風(fēng)險(xiǎn)。殊不知，除了商家在操作上存在道德風(fēng)險(xiǎn)外，線下場(chǎng)景也容易發(fā)生銷售人員的道德風(fēng)險(xiǎn)。

其次，倘若獲取的資產(chǎn)完全依賴場(chǎng)景，最終會(huì)限制自身的獲客渠道，大場(chǎng)景幾乎都是自己作消費(fèi)金融，中小場(chǎng)景受到資金方競(jìng)相追逐，導(dǎo)致獲客成本不斷高企。

此外，基于場(chǎng)景獲取的新客戶，風(fēng)險(xiǎn)難控、不良率較高，一些消費(fèi)金融公司的盈利模式是通過(guò)向優(yōu)質(zhì)老客戶二次營(yíng)銷，發(fā)放現(xiàn)金貸獲利。

圖4：圓桌對(duì)話

圓桌對(duì)話和觀眾提問(wèn)環(huán)節(jié)，兩位主講嘉賓與京東金融結(jié)構(gòu)金融部總經(jīng)理郝延山、奮迅律師事務(wù)所顧問(wèn)律師張志迪、品鈦集團(tuán)讀秒CEO周靜，共同討論了消費(fèi)金融資產(chǎn)形成的風(fēng)控標(biāo)準(zhǔn)、線上線下兩種模式的違約差異、消費(fèi)金融平臺(tái)內(nèi)部風(fēng)控與外部風(fēng)控的分工、大數(shù)據(jù)風(fēng)控對(duì)資產(chǎn)證券化全流程的優(yōu)化設(shè)想等熱門話題。

干貨滿滿的分享會(huì)結(jié)束后，聽(tīng)眾嘉賓意猶未盡地與主講人討論了各自對(duì)大數(shù)據(jù)風(fēng)控的看法。這是智信舉辦的以“消費(fèi)金融資產(chǎn)生成及大數(shù)據(jù)風(fēng)控邏輯”為主題的第20期資管咖啡活動(dòng)，也是智信深入互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)端的首次活動(dòng)。智信也將持續(xù)關(guān)注金融機(jī)構(gòu)的需求與互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展的契合點(diǎn)，繼續(xù)舉辦有價(jià)值、有干貨的交流活動(dòng)。

文/智信研究公司研究員 劉樂(lè)

鳴謝：部分活動(dòng)參會(huì)機(jī)構(gòu)

中國(guó)工商銀行

中國(guó)郵儲(chǔ)銀行

興業(yè)銀行

廣發(fā)銀行

哈爾濱銀行

三井住友信托銀行

中融信托

平安信托

中信信托

外貿(mào)信托

云南信托

陽(yáng)光保險(xiǎn)

眾安在線

中信證券

民生加銀基金

安邦基金（籌）

軟銀賽富

京東金融

中植投資

中金公司

諾亞控股

（以上排名不分先后，只涵蓋部分參會(huì)嘉賓）