2016年初國務院在《推進普惠金融發(fā)展規(guī)劃（2016～2020年）》中提出“鼓勵金融機構(gòu)運用大數(shù)據(jù)、云計算等新興信息技術，打造互聯(lián)網(wǎng)金融服務平臺”。眾所周知，征信是風控的關鍵，P2P網(wǎng)貸平臺對完善的征信系統(tǒng)需求已迫在眉睫。大數(shù)據(jù)的發(fā)展降低了信息不對稱問題，推動了數(shù)據(jù)統(tǒng)計模型的完善，有利于征信、授信及風控的創(chuàng)新。特別是人工智能模型可以更加前瞻的反映申請人的信用狀況，快速形成對潛在客戶的風險評估和授信決策，提高審核的效率。

大數(shù)據(jù)優(yōu)化借貸流程

目前大數(shù)據(jù)技術主要應用于借貸環(huán)節(jié)，覆蓋貸前評估、貸中監(jiān)控和貸后反饋三個環(huán)節(jié)，下面以P2P網(wǎng)貸平臺為例，分析涉及到大數(shù)據(jù)征信及風控的環(huán)節(jié)。

縱觀整個借貸周期，大數(shù)據(jù)對流程的優(yōu)化無處不在。

首先是貸前評估環(huán)節(jié)。在銷售過程中需要了解申請人的主觀意愿以及申請信息的真實性；審批過程中會采取系統(tǒng)審核和人工審核兩種方式，剔除不符合信貸政策要求的申請人，包括有嚴重不良征信記錄、有違約記錄、近期有較大風險被納入關聯(lián)黑名單等情況。系統(tǒng)審批時可以通過多維度的信息分析、過濾、交叉驗證、匯總，形成全面的申請人數(shù)據(jù)畫像，輔助審批決策；授信過程會根據(jù)不同類型的借款申請調(diào)用不同的信用評分規(guī)則，根據(jù)用戶的授權(quán)許可抓取互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，通過特定的模型轉(zhuǎn)化為個人及商戶授信評分數(shù)據(jù)。

其次是貸中監(jiān)測環(huán)節(jié)，包括存量客戶管理和資金管理。存量客戶管理主要是通過數(shù)據(jù)合作方獲取交易流水或通過大數(shù)據(jù)實時監(jiān)測，一旦發(fā)現(xiàn)用戶在貸款期的行為數(shù)據(jù)出現(xiàn)問題可及時觸發(fā)預警，比如是否發(fā)生早期逾期或失聯(lián)等；資金管理主要是運用實時商業(yè)智能預防流動性風險，保證專款專用與定向支付。

最后是貸后反饋環(huán)節(jié)，包括逾期客戶管理和借貸數(shù)據(jù)記錄補充。逾期客戶的管理可以通過大數(shù)據(jù)挖掘規(guī)律，針對不同的客戶類型采取不同的催收手段。借貸數(shù)據(jù)的記錄與補充是基于客戶本次貸款期間的數(shù)據(jù)，補充信貸記錄，更新其信用額度以供后續(xù)使用。

大數(shù)據(jù)時代下廣泛、豐富、多維的征信數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)時代征信數(shù)據(jù)呈現(xiàn)廣泛多維、動態(tài)實時的特點，數(shù)據(jù)來源更加廣泛，種類更加豐富，時效性也更強。廣泛多維體現(xiàn)在個人或企業(yè)在互聯(lián)網(wǎng)上的所有行為都將被記錄，包括個人征信的電商數(shù)據(jù)、社交數(shù)據(jù)、支付數(shù)據(jù)、生活服務數(shù)據(jù)等，以及企業(yè)征信的供銷存、現(xiàn)金流、物流、資產(chǎn)負債等，大大擴展了征信體系的數(shù)據(jù)范疇。動態(tài)實時體現(xiàn)在互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)是動態(tài)且易追蹤的，基于此評估信息主體的行為變化更加全面和準確。

P2P網(wǎng)貸平臺運營較長時間以后能夠積累諸如用戶行為數(shù)據(jù)、借貸數(shù)據(jù)、信用數(shù)據(jù)、地理位置數(shù)據(jù)、業(yè)務流數(shù)據(jù)等，因此可以通過自建征信體系實現(xiàn)大數(shù)據(jù)征信及風控。以宜人貸為例，線上大數(shù)據(jù)授信過程中，通過用戶授權(quán)系統(tǒng)讀取互聯(lián)網(wǎng)行為數(shù)據(jù)信息，得到較為全面的個人或企業(yè)畫像，同時進行交叉驗證形成風控機制，計算出用戶的風險評分，最終確定是否應該放款以及該用戶的授信額度、還款周期等。這一“極速借款”模式可在10分鐘之內(nèi)完成。

更多的平臺選擇與第三方征信機構(gòu)合作，直接引入征信機構(gòu)的信用評估。目前，我國的征信體系是央行體系為主，民營體系為輔的格局。其中，央行的征信系統(tǒng)是國內(nèi)征信體系的核心環(huán)節(jié)，截至2016年末，國家金融信用信息基礎數(shù)據(jù)庫已收錄自然人信息9.1億人、企業(yè)及其他組織信息2210萬戶，并采集非金融信用信息50.6億條。征信政策逐步放開以后，民營征信機構(gòu)發(fā)展空間巨大。我國征信市場未來發(fā)展的重要方向是以央行征信為主導的市場化個人征信體系。

隨著P2P網(wǎng)貸平臺競爭加劇，對整個行業(yè)的征信、風控等方面提出了更高的要求。傳統(tǒng)的風控管理已不適用于全新的互聯(lián)網(wǎng)業(yè)態(tài)，缺少可靠、易用的征信數(shù)據(jù)會制約國內(nèi)P2P網(wǎng)貸行業(yè)的發(fā)展，平臺運用征信機構(gòu)的數(shù)據(jù)，可以提高、優(yōu)化風控能力。目前，已有信而富、點融網(wǎng)、寶象金融等多家P2P網(wǎng)貸平臺與征信機構(gòu)開展合作。一方面征信機構(gòu)能夠為P2P網(wǎng)貸平臺提供申請人的信用分作為參考，同時提供反欺詐和催收等相關服務，幫助投資人和平臺減少損失；另一方面，與P2P網(wǎng)貸平臺的合作，可以豐富征信機構(gòu)的數(shù)據(jù)。除了與國內(nèi)征信機構(gòu)合作以外，也有不少平臺選擇與國際知名征信機構(gòu)合作，以提升風險管理水平。

專注農(nóng)業(yè)供應鏈領域的寶象金融自建以大數(shù)據(jù)為核心，以多方征信合作為特點的 “象牙風控體系”。在資產(chǎn)端，除了平臺積累的供應鏈金融的大數(shù)據(jù)以外，還對接了上海資信、前海征信、安融征信等數(shù)十家外部征信機構(gòu)，對用戶信息進行綜合分析和交叉驗證，從而實現(xiàn)對借款人和借款企業(yè)的歷史信用、還款意愿及還款能力的多維度評估。此外，配有自有知識產(chǎn)權(quán)的評分模型、反欺詐算法，實現(xiàn)主要產(chǎn)品的風控系統(tǒng)化，評估個人資產(chǎn)情況和信用記錄以及企業(yè)的經(jīng)營數(shù)據(jù)、財務報告，嚴格控制借款項目風險。平臺還建立了包括客戶身份識別、信用等級評定、項目實地盡調(diào)、綜合分析評判、簽訂法律文書、先決條件審核等分級授權(quán)體系和審批流程，逐步降低項目風險。在資金端，與太平財險合作，并引入多家雙A級擔保機構(gòu)。

更精準的數(shù)據(jù)分析模型是關鍵

然而，很多P2P網(wǎng)貸平臺缺乏的不是數(shù)據(jù)，而是對數(shù)據(jù)精準恰當?shù)姆治觯@就需要構(gòu)建合適的計量模型進行有效的量化分析，從而能提高平臺甄別貸款申請的效率，降低投資者面臨的信貸風險。大數(shù)據(jù)征信及風控模型的構(gòu)建流程大致分為數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)建模、畫像構(gòu)建和風險定價四個環(huán)節(jié)，每一環(huán)節(jié)參考的指標數(shù)據(jù)如下圖3所示：

在運用大數(shù)據(jù)進行征信及風控時，需建立自身的云數(shù)據(jù)系統(tǒng)、風險評估模型、信用衡量體系、風險定價模型等核心產(chǎn)品。對體系內(nèi)及體系外海量用戶的各項指標進行搜集整合分析，將數(shù)據(jù)模型應用到信貸業(yè)務中，實現(xiàn)風控的流程化、自動化、高效化。P2P網(wǎng)貸平臺大都青睞大數(shù)據(jù)建模，但對于規(guī)模較小的平臺而言，是建立自身的大數(shù)據(jù)風控模型，還是直接采用其他機構(gòu)成熟的產(chǎn)品，需要考慮成本問題。

博金貸在2015年就開始布局金融科技領域，自主研發(fā)博金云風控，其中的慧眼征信系統(tǒng)，可全面整合金融機構(gòu)、工商系統(tǒng)、第三方征信機構(gòu)等數(shù)據(jù)，個人信用數(shù)據(jù)維度多達180余項，企業(yè)信用數(shù)據(jù)維度多達300余項，能較為全面地為信貸風險管理提供征信數(shù)據(jù)查詢、云監(jiān)控、智能風控管理及輿情監(jiān)督等服務。

博金云風控系統(tǒng)通過整合多種系統(tǒng)技術研發(fā)了大數(shù)據(jù)“蜂窩”技術，針對平臺以及合作金融機構(gòu)的征信查詢需求，根據(jù)業(yè)務特點自定義配置征信維度和大數(shù)據(jù)貸前調(diào)查、貸中審查、貸后檢查以及反欺詐檢測、客戶分析等報告，并可以實現(xiàn)信貸全流程風險管控。

總結(jié)

在互聯(lián)網(wǎng)金融新的發(fā)展階段里，P2P網(wǎng)貸平臺風控體系中的大數(shù)據(jù)運用尚處于探索之中，缺乏充分有效的數(shù)據(jù)基礎并且征信體系的覆蓋廣度和深度有限，尤其是個人用戶的信用評估相對簡單，真實性很難考證，并且不同平臺的數(shù)據(jù)口徑以及評估指標體系的選取和權(quán)重也存在較大差異，因此還不能完全取代傳統(tǒng)征信。目前平臺正在嘗試通過對不同來源的數(shù)據(jù)進行交叉驗證，以提升數(shù)據(jù)的準確性。在科技的驅(qū)動下，未來數(shù)據(jù)的處理能力和風控能力將成為互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)競爭的核心能力，擁有雄厚技術實力的平臺能夠在這片新藍海中搶占先機。

【來源：盈燦咨詢 作者：王蔚】