阿裏的芝麻信用、融360的天機、拍拍貸的魔鏡等均依託于大數據

　　“大數據”、“網際網路金融”早已不是新鮮詞彙，並且如今時常能見到二者同時出現。尤其是作為網際網路金融行業“命門”的風控，如今也越來越多的與大數據相結合。

　　此前，阿裏就推出了面向社會的信用服務體系芝麻信用，除了接入阿裏的電商數據和螞蟻金服的網際網路金融數據外，還與外部的公共機構、商業機構達成廣泛的合作；國內第一家風險控制與反欺詐雲服務提供商同盾科技，也一直立足於大數據來為合作方提供反欺詐服務；今年5月份，線上金融搜索服務融平臺360開始也推出了一個名為“天機”的風控系統，該系統會根據身份認證、還款意願和還款能力三個大維度，給申請貸款的用戶進行信用評分，依據分值來決定是否應放款。

　　融360聯合創始人、CEO葉大清在接受《證券日報》記者採訪時表示，“網際網路金融不能簡單將傳統金融服務模式往線上一搬了之。網際網路金融的核心競爭力並不是行銷獲客能力，而是大數據風控能力。”而同盾科技CSO兼執行副總裁在接受採訪時還強調，公司在大數據反欺詐領域還提出“跨行業聯防聯控”的概念，“‘壞人’不單單只做一個行業，他們經常在不同的行業裏面遊走，而我們通過大數據的手段，會發現這些‘壞人’，最終幫大家做一個相關的防控。”

　　大數據風控可降低逾期率

　　所謂大數據風控，指的是通過運用大數據構建模型的方法對借款人進行風險控制和風險提示。大數據風控系統之所以成為可能，是因為每個人在網上留下的數據痕跡，通過大數據的分析和預測技術，就可以智慧化判斷一個人的信用風險。

　　葉大清表示，公司一直廣泛地收集數據，並深入挖掘數據中衍生的特徵，這些特徵會被分類成多個維度，如風險特徵、用戶偏好、用戶意願、用戶屬性等。通過豐富的用戶特徵，融360綜合應用傳統金融模型和機器學習模型，搭建整體天機系統的架構，並通過模型構建貸款推薦、風險預測、實時定價等一系列應用服務産品。

　　用戶在網際網路上留下的足跡有社交媒體上的動態、電商消費行為、網站瀏覽痕跡。據融360首席風控官李英浩李英浩介紹，通過風控模型的梳理和分析，就能得出有關貸款行為的需求、申請什麼類型貸款、申請金額，逾期及違約可能性等結論，這構成了對個人用戶進行信用風險評估。用戶看不到自己的信用分值，只能看到最終獲批的額度、利率和期限。

　　“天機風控系統的誕生，意味著融360逐漸演變成金融機構的技術服務合作夥伴，對於用戶和合作夥伴來説，融360最大的價值是隱藏于後臺的專業風控模型和風控管理能力”，葉大清對《證券日報》記者表示。

　　值得一提的是，信用評估自動化加速了整個信貸決策過程，申請人可以更迅速地得到答覆，提高了從申請到獲批整個流程的效率。此外，貸款獲批率也得到了顯著提升，同一類用戶，用抵押物、收入流水證明等粗放式的傳統風控方式，貸款獲批率在15%左右，而使用大數據模型結合人工後獲批率可以達到30%以上。至於貸款的逾期率，以12個月違約風險舉例，通過天機模型篩選的用戶，逾期率比沒有經過篩選的低一半。

　　大數據可提升反欺詐效率

　　在P2P行業中，大數據也為反欺詐起到突出的作用。作為國內第一家風險控制與反欺詐雲服務提供商同盾科技，也一直立足於大數據來為合作方提供反欺詐服務。

　　馬駿驅在接受《證券日報》記者採訪時就如何運用大數據進行反欺詐，以P2P網貸行業中場景舉例談道，網貸行業中有個特殊的群體，叫作“羊毛黨”，即當某平臺推出産品或活動時，該群體只“薅取”獎勵並沒做實際投資行為。“有一個客戶跟我説過，他花了大概500多萬元去做推廣，結果發現80%多都是羊毛黨，把他們的好處都拿走了。”針對類似這部分群體，同盾科技在風控時就會考慮，在資産端這些人群是否有過詐欺的情況。“如果是普通的羊毛黨，我們還是會讓他註冊，但是獎勵就不會給了；如果他下一步準備做壞事，我們就會把他隔絕在外。”同時，他認為，雖然羊毛黨的存在對於一些P2P平臺可以造成短時間內價值迅速增加的表像，但為了行業的健康發展，還是應把這些“水分”去掉。

　　此外，他表示同盾科技也是徵信公司的一個補充。“因為有些時候，一些人可能在很多平臺都有一些長期逾期的情況，我們掌握了相關的資訊。但是，在央行或其他徵信機構是沒有任何資訊的。”