投資、消費、出口，是拉動經(jīng)濟發(fā)展的三駕馬車，而互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)從發(fā)展初期就被寄予厚望，也確實大力刺激了消費動力，為更多的人的提供金融服務，朝著普惠金融的步子邁進。但是物極必反，隨著市場蛋糕不斷做大，行業(yè)競爭變得異常激烈。為了擴大市場份額，大部分互聯(lián)網(wǎng)金融公司采取的策略都是輕貸前，重貸后。對于風控門檻要求越來越低，審批通過的客戶中多頭借貸嚴重、歷史逾期者比比皆是。用高昂的催收成本去換取高利潤，不惜放棄對壞賬率的把控。這是目前大多數(shù)互聯(lián)網(wǎng)金融公司的發(fā)展戰(zhàn)略，殊不知風控大門一旦失守，被攻破的何止是壞賬的居高不下，更是整個行業(yè)的發(fā)展前途。

大數(shù)據(jù)的壁壘

互聯(lián)網(wǎng)金融的數(shù)據(jù)壁壘是什么？征信源區(qū)分度度下降，用戶特征逐步失效，這是當前互聯(lián)網(wǎng)金融大數(shù)據(jù)風控面臨的壁壘。隨著普惠金融的概念深入人心，全民借貸已成為社會風氣。借款者的身份既可能是家庭主婦，也可能是個體戶老板，還有可能是職場白領(lǐng)，借貸者的學歷也不乏是研究生和博士。身份特征的風險區(qū)分度在逐漸減弱，以往可以通過職業(yè)、學歷等硬性指標進行簡單分類就得到很好區(qū)分結(jié)果的做法已不再適用。身份包裝、信息造假也在沖擊著整個行業(yè)，甚至有部分灰產(chǎn)專門幫助別人制造假身份擼網(wǎng)貸。數(shù)據(jù)風險區(qū)分度減弱，客戶個人信息噪聲太多，這是當前互聯(lián)金融行業(yè)數(shù)據(jù)所面臨的巨大挑戰(zhàn)！

數(shù)據(jù)驅(qū)動風控的核心

大數(shù)據(jù)風控的核心是運用數(shù)據(jù)精準識別客戶逾期風險。整個風控流程包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)分析、策略制定。其中數(shù)據(jù)采集是基礎(chǔ)，從哪里獲取數(shù)據(jù)，需要獲取哪些數(shù)據(jù)，只有想通這個問題，才能為后續(xù)流程的進行奠定堅實的基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)清洗不單單是為了降噪，把臟數(shù)據(jù)變成結(jié)構(gòu)化、標準化的數(shù)據(jù)，更重要的是數(shù)據(jù)的交叉驗證和衍生變量的生成，需要識別出哪些是無效信息進行刪除，對于弱區(qū)分度的變量需要不斷強化，形成強區(qū)分度的變量。數(shù)據(jù)建模對于數(shù)據(jù)的要求很高，所以“垃圾進去，垃圾出來”，如果前期數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)清洗沒有做好，那么建模的能力再強也無濟于事。目前數(shù)據(jù)建模常用的算法是決策樹、邏輯回歸、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。這些算法經(jīng)過訓練，剛開始應用的時候區(qū)分度較好，但是經(jīng)過一段時間后，區(qū)分度下降非常明顯。這不是算法本身的問題，而是客群變化速度太快，統(tǒng)計學上的假設(shè)性檢驗一再失靈，導致算法區(qū)分度減弱。因此需要建立一套高效的策略建立體系，實時監(jiān)控客群結(jié)構(gòu)和風險變化，并且能夠根據(jù)客群變化實時迭代模型。所以，一個互聯(lián)網(wǎng)金融公司強大的風控能力應該是：高效的數(shù)據(jù)采集能力，優(yōu)秀的數(shù)據(jù)處理能力，針對客群變化實時迭代的建模能力和精準的風控策略。

風控策略就像是絕世武功，前期的數(shù)據(jù)處理和建模就是絕世好劍。再厲害的武功如果沒有好的兵器相稱，難以發(fā)揮其真正的效力。

大數(shù)據(jù)風控的前景

大數(shù)據(jù)風控的前景是廣闊的，隨著互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)的全面發(fā)展。很多擁有強大風控能力的公司，不僅僅是一家信貸公司，更是一家金融科技公司。到時，這些擁有強大風控能力的公司完全可以進行技術(shù)輸出，將自身強大的風控能力作為技術(shù)出售給其他公司。這不僅是對自身技術(shù)的認可，更是另一個廣袤的商業(yè)藍海。