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刘华鹏:大数据征信在贷款风险领域应用

关键词:[互联网+] 浏览:7872 发布日期:2016-01-20 网页收藏

  • 反映电商信用行为的芝麻信用

    芝麻信用基于阿里巴巴的电商交易数据和蚂蚁金服的互联网金融数据,并与公安网等公共机构以及合作伙伴建立数据合作,数据涵盖了信用卡还款、网购、转账、理财、水电煤缴费、租房信息、住址搬迁历史、社交关系等等。芝麻信用以芝麻分来直观呈现信用水平,主要包含了用户信用历史、行为偏好、履约能力、身份特质、人脉关系五个维度,从950~350分划分为5个等级,分数越高代表信用程度越好,违约可能性越低。芝麻征信还出具个人信用报告,其主要由央行征信中心负责提供,记录了个人基本信息、贷款信息、信用卡信息和信用报告查询记录等。


    刘华鹏老师在农业银行讲授互联网金融

    反映互联网社交行为的腾讯征信

    腾讯征信的数据更多的是社交数据,其征信产品有两大类别:一是反欺诈产品,包括人脸识别和欺诈评测;二是信用评级产品,包括信用评分和信用报告。腾讯征信反欺诈产品的主要服务对象包括银行、证券、保险、消费金融、小贷、P2P等商业机构,它能帮助企业识别用户身份,防范涉黑账户或有组织欺诈,发现恶意或者疑似欺诈客户,避免资金损失。对于之前没有个人征信报告的蓝领工人、学生、个体户、自由职业者等用户,腾讯通过他们使用社交、门户、游戏、支付等服务,通过海量数据挖掘和分析技术来预测其风险表现和信用价值,为其建立个人信用评分。

    反映借款人风险的好贷云风控

    好贷云风控是好贷网和全球最大的个人信用评分机构FICO(费埃哲)共同打造的大数据风控平台,整合征信公司、司法数据、工商数据、消费数据等重要数据源头,构建了金融贷款机构风控所需全行业各领域的风险数据库,同时包括反欺诈风险名单库、重大风险识别名单库、贷款申请记录名单库的数据,合计已超过7000万条。多达6000多个维度的数据库不仅能有效补足贷款机构本地的数据库,还能协助其大幅提高反欺诈识别和信用风险识别能力,同时结合FICO的信贷决策引擎为信贷机构提供服务。金融机构不用再投入巨资自建系统,不用花巨大精力和成本寻找各种风控数据。

    银行风险控制与大数据征信结合

    大数据难以解决所有问题,但可以作为有效的工具。大数据能为信贷行业带来什么价值?笔者的判断是:大数据在未来一段时间,仍无法解决信贷风控中的所有问题;或者说单纯依靠大数据进行信贷风控、审批全流程的贷款种类还很有限。

    但是,大数据已经可以解决信贷行业的一部分问题,并且将发挥越来越重要的作用。比如,大数据在进行反欺诈识别、风险动态监测、用户行为分析、用户画像等领域,都已经有了越来越多的运用。银行机构应当拥抱大数据,敢于和善于运用大数据辅助进行风险把控。

    通过大数据,将民间借贷信息对银行透明化。银行机构通过大数据征信的数据,可以了解借款人在民间借贷的信息。目前大数据征信公司提供的民间借贷相关信息主要包含黑名单信息、贷款申请信息和被查询信息。以好贷云风控为例,其包含了各家征信公司的黑名单信息以及好贷云风控平台整合的数十家P2P平台的黑名单信息,同时也包含了好贷网的1000万条贷款申请记录和每个星期增加一倍的被查询信息。这些信息都从侧面反映了借款人的民间借贷情况。通过大数据征信,将能够使民间借贷信息对银行机构越来越透明,识别出更多的民间借贷风险,更好地进行贷款审核和反欺诈识别。

    丰富数据维度,提升对信用档案客群风控能力。2014年,美国政策与经济研究委员会(PERC)对于非金融信息(也成为替代性信息)在信贷决策中作用的研究表明:诸如水、电、煤、有线电视、手机等非金融信息纳入征信系统,显著地提高了信用档案在案人群的信贷获得能力。

    目前不少银行逐步认识到已经纳入银行传统数据库的信息量并不丰富和完整,开始积极与第三方大数据征信公司频繁接触与接洽合作,如客户信息、银行拥有客户的基本身份信息等。但客户其他的信息,如性格特征、兴趣爱好、生活习惯、行业领域、居住状况等却是银行难以准确掌握的;另一方面对于多种异构数据的分析是难以处理的,如银行有客户的资金往来的信息、网页浏览的行为信息、服务通话的语音信息、营业厅、ATM的录像信息,但除了结构化数据外,其他数据无法进行分析,更谈不上对多种信息进行综合分析,无法打破“信息孤岛”的格局。通过与第三方大数据征信公司的合作,尽力弥补自身在获取信息维度以及数据挖掘和分析能力方面的不足。

    综上,笔者认为,在互联网时代和大数据时代的背景下银行如欲进一步加快转型的步伐、实现诚信社会与普惠金融的愿景、肩负信用风险管理重任,就要在信息使用、贷前调查、贷中监控等风险控制方面借助互联网的优势,拥抱大数据征信,充分利用内外各种信息做好客户征信和增信,进一步提高对风险的控制和管理水平,才能立于不败之地。

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