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民信金服:風控與大數據是網貸的靈魂

時間:2017-11-30 10:04:38 來源:中國投資界 作者:企業投稿

如果從第一家網貸平臺出現談起,中國網貸行業已經走過了十年,這十年,從卑微孱弱到葳蕤茁壯,從風口之上到野蠻生長,從巨頭入場到合規洗牌,這個名利場上的故事已在金融的劇本之外。

隨著一系列監管政策的落地,預示著中國的互聯網金融行業進入加速洗牌期,優勝與劣汰,機遇與挑戰,網貸后監管時代,唯有專注與回歸金融本質才能有序良性發展。

說到前沿最熱門也是最具爭議的大數據風控,由于不可能存在可以構建完整大數據的平臺,有效數據散落在各個角落成為信息孤島,所以不少人認為網貸平臺打出大數據風控只是嘩眾取寵的噱頭,一個看起來很美的概念,不可能被直接應用到現實中。

近期互聯金融迎來上市小高潮,上市企業的市值一度飆升,能有這樣的估值,靠的就是兩件東西:資本和大數據。大數據起作用的前提是數據要全面。如果樣本不全,卻依靠大數據來搞風控是十分危險的。其次是數據新鮮度問題,大數據既要解決廣度問題,包含借款人經濟、生活行為的方方面面,又要解決深度問題,突出顯示借款人的關聯數據,著重刻畫人物形象新鮮度,自然數據越新越好,最好能做到時時監控,一旦出現借款人逾期(或不想還款)的不良信號時,能夠及時采取提醒,警示,催收等應急措施。

大數據方面,民信金服表示,公司自成立以來,通過多年的用戶行為數據、借款數據、信用數據、業務流數據等自建了風控體系,實現了平臺大數據征信及風控一體化。通過所累積的互聯網數據信息,而能得到全面的個人和企業畫像,通過交叉驗證形成風控機制,計算出用戶的風險評分,根據評分的高低決定是否推薦給相關出借人。

對于借前的風險管理,民信金服技術研發部正在逐步完善信用風險管理模型,模型覆蓋借前、借中、借后全生命周期,主要有評分模型、反欺詐模型、穩定性模型、行為評分模型等,通過數據化實現智慧金融,通過數據模型、算法對海量數據的深挖來有效降低借貸風險。

只有把大數據在借前、借中、借后各個階段合理有效利用起來,才能夠發揮它真正的價值。值得注意的是,消費貸、信用貸與車抵貸、房抵貸在大數據應用上不徑相同,作為以網貸業務為主的民信金服,在做大數據方面是先將相關的流程進入更數據化的基礎上,通過對海量數據的訓練和策略優化,使整個數據模型臻于完善成熟。



責任編輯:touzjsy
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