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百融金服张弛:大数据核心是欺诈风险防范和信用风险评估

2017-04-27 17:59:20 | 发布者: 网贷天下 | 原作者: |来自: 网贷天下

摘要:百融金服华北非银总监张弛先生4月20日在“‘新金融 新活力’公益城市行(北京站)暨互联网金融发展与创新论坛”上发言。

 

以下根据百融金服华北非银总监张弛先生4月20日在“‘新金融 新活力’公益城市行(北京站)暨互联网金融发展与创新论坛”上的发言整理,内容和观点有出入以原发言为准。

 

 

张弛:大家下午好!我是百融金服的张弛,今天分享主题是大数据征信与我国信贷市场的发展。

 

今天主要围绕这几个主题,首先看一下信贷客户全生命周期管理,就是获客、准入、经营、逾期。关于客户获客,大数据应用领域第一个部分就是说大数据精准营销,第二部分应用领域在申请阶段怎么进行申请材料优化,并且进行流程优化。成立一个客户以后,申请过程中大数据征信,第一部分就是身份核实,包括欺诈与反欺诈。还有信贷资质审查,负面信息排查,综合资质评估。第三部分就是经营,存量管理,存量客户评估,动态风险识别与预警,交叉销售。最后一个逾期管理,关于失联修复和查找这一块。

 

首先看一下传统的信贷风险建模,一般采用央行征信报告里面10到20个采用的变量,信用记录时间、信用额度、逾期数据。目前这个用户没有跟金融机构发生过借贷关系,就是说在央行里面没有相应信息留存,无法进行有效信用评估。这是一个建模方法,传统方法一般使用10到20个强变量算贷率。现在存在一个问题,刚才讲到普惠金融,央行目前现状是信贷记录不足3亿人,占中国大概25%左右。对于融资需求非常旺盛一个阶段,实际上绝大多数人没有信用记录,这部分人信用没有得到评估。

 

有没有一个有效方式来解决当前问题?2014年左右大数据公司尝试不同的方法,由于金融储蓄变量还是非常有限,尝试用一些行为数据、非金融数据,像消费、阅读、社交等等数据进行尝试,经过尝试验证这个非常有效。国外美国一家公司,之前是谷歌和Capital出来创业,他用一些高纬数据,不同行为数据进行建模。这家公司,现在被京东收购了。

 

国内公司,以百融为例,我们主要是一个数据和模型,两个部分。数据就是覆盖度,我们现在目前实名用户大概积累了7个亿左右,包括身份证、手机号、姓名。另外大数据一个纬度覆盖,我们属于数据集成商,像收入、支出数据,其他行为偏好数据统统纳入范围,我们跟多家数据厂商合作。另外基于这些数据,跟现场一些应用,跟信贷全生命周期我们有成熟模型做支撑。

 

关于数据来源,我们覆盖更多各行各业,有自有积累,还有主要金融行业跟我们合作。还有其他运营商、银联、航空等等不同纬度的数据。我们原来是做大数据精准营销,电商类通过精准营销可以带来转化率,电商这个人不同用户在电商上浏览商品,买什么东西,包括花了多少钱,收货地址等等我们都有积累。

 

另外传统零售、地产,在万达、大悦城用户一些消费行为我们都清楚。其他电信、航空、品牌行业我们都有很深入的合作,我们有大数据建设服务,提供给合作伙伴。其实我们积累数据主要集中在50岁以下,18岁以上消费人群。另外真实性比较强,央行逻辑都是强金融属性变量,我们除了金融属性还有日常行为属性,我们跟踪他们很长时间,所以他们违约成本不会特别高。

 

大数据存储最核心部分,它的收集多维度,第一步就是身份证的准确识别与整合。第二步就是行为标签一个归集。通过以上不同归集,最终形成一个用户统一画像,通过行为标签看到这个人大概什么类型一个人。价值标签就是资产描述,这个人有没有车,有没有房。包括阅读习惯等等,通过这些综合纬度可以做人的一个评判。

 

线下一些业务,主要是签署一下纸质授权书。线上通过一些APP用户协议,用户同意以后产生注册,这个经过客户一个身份认可。讲一个实际案例,大数据这一块,与信用卡中心从2014年1月份合作,开始做渠道下沉,在3、4线城市发卡,现在主要集中在网上发卡。但是,这两类申请者由于覆盖度不够,70%以上没有信用评分,直接被银行拒绝。剩下28%的约为信用不太好也被拒绝,实际通过率才14%,效率过低。

 

合作过程中银行把拒件给我们,通过身份证号、手机号等等进行匹配,我们有一些消费记录给他们做模型,审核通过率约42%,计算过程,退件占总申请人数72%。

 

第二个案例,百融数据给金融机构降低风险,核心是通过提高风控率,降低风险过程。其他就是一些关于风控方面一些应用。大数据核心就是欺诈风险防范和信用风险一个评估,欺诈风险就是防坏人,最核心业务就是怎么识别这个人,他一开始就是恶意,我们抓住以后直接拒掉。

 

    这些数据本质上,第一类负面信息,法院、公安的黑名单,包括合作多家平台,这个人在多家平台行为也都清楚。还有核实,还有具体一些说明。另外,在贷前准入,就是信用评估,不同点是信用风险是基于不同纬度评判。最终通过一个模型建设,来量化评分,评估这个人的信用。谢谢大家!


  
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