金融科技一线调查：消费金融的大数据风控怎么玩？

　　来源：一财网

　　消费金融高歌猛进，大数据也让消费金融充满了想象。

　　越来越多的公司涌入消费金融领域，纷纷决定为自己的金融服务注入科技基因，大数据风控成为了最终突围的手段。我们选取了几个典型样本，深挖背后的逻辑。

　　维信开发的智能评分卡系统基于央行征信数据、银行卡、手机、公积金、社保、电商等多个维度，经过极其复杂的数据、模型的校验，通过交叉聚合度量客户未来的还款行为，做出风险定价。维信金科副总经理于瑞告诉记者，要为好客户和坏客户做一个较为清晰的画像，要反复分析测试。“到最后我会给所有客户评分，根据分数高低来做概率上的统计。高分直接过，低分切掉，中间的再细化判定。”

　　金融的核心是风控，做大数据风控，其实是件苦差事。P2P公司拍拍贷前三轮融资中绝大部分的资金都投入到了自主研发的'魔镜'风控系统——系统数据库里也有近千个变量来评估借款人信用，目前平台发放的贷款平均周期是10个月，至少要5到6个周期，才可以保证模型验证训练的有效性。那么，怎么来防范用户多头负债的风险呢?拍拍贷决定开放数据，信息共享。“希望未来能够对每个人个性化的来识别、授信和定价。”拍拍贷CEO张俊表示。

　　大数据风控的背后有着这样的逻辑——以央行征信数据为基础，辅以自身采集的大量数据，建模，不断反复训练验证，直到模型有能力快速处理大规模用户的信贷审批需求。

　　犹如硬币的两面，记者调查中发现，目前行业内并无统一的坏账判定标准，各家机构对自身坏账率也是讳莫如深。更有公司，没有经过长周期的数据采集和系统迭代，外包系统，急于上线，大数据风控成了营销的噱头。

　　与此同时，一些企业基于自身大数据模型，开始涉足征信。浦发银行战略发展部总经理李麟认为，消费金融属于传统的“银行系基本产品”，“线下信用都不过关，更何况线上”，同时征信数据信息采集的合法性和客户的隐私安全都亟待法律的完善。李麟表示，“良好的信用关系应当在制度规范下，线下先形成再推至线上，这样的效果比直接在线上建立要好。”