专栏首页数据猿数据猿专访 | 易日升金融公司总裁史建伟:“天网”才是打造大数据风控的正确姿势

数据猿专访 | 易日升金融公司总裁史建伟:“天网”才是打造大数据风控的正确姿势

易日升金融总裁史建伟接受数据猿采访时表示,传统金融对用户信用审批的“5度评级”,已经不能适应互联网消费金融的业务模式。而易日升金融通过基于家庭的场景大数据,将用户评级体系升级为“15度评级”,打造“天网”风控体系

来源:数据猿 记者:春夏

目前,消费金融领域已进入各类资本抢食的一片新蓝海,艾瑞咨询预计未来几年,中国互联网消费金融交易规模仍将保持高速增长,2019年将达到3.398万亿元水平。和P2P一样,消费金融的命门也是两个字“风控”。

易日升金融总裁史建伟接受数据猿采访时表示,传统金融对用户信用审批的“5度评级”,已经不能适应互联网消费金融的业务模式。而易日升金融通过基于家庭的场景大数据,将用户评级体系升级为“15度评级”,成功打造“天网”风控体系,全面提升审批效率,且大大降低了坏账率。

以下为数据猿在“2016中国互联网大会“现场的采访内容。

本文由“135编辑器”提供技术支持

数据猿:史总您好,我们知道易日升是一家家装金融服务公司,请您首先介绍下易日升的大概情况。

史建伟:易日升成立于2015年2月,结合家居、金融领域的龙头企业背景优势,以家装行业为切入口,全面覆盖家装、家具、建材、医疗美容、车辆等生活消费领域。

一方面,易日升以助力企业业绩增长为宗旨,为品牌企业开拓渠道,同时为商户开店、进货提供供应链融资服务;

另一方面,以家庭生活消费为入口,为顾客消费时提供分期付款服务。

数据猿:对于金融机构来说,大数据风控的应用情况如何?易日升为用户放贷时又制定了哪些风控策略?

史建伟:目前,面对海量消费者,许多巨头级普惠金融机构与易日升金融都面临一个重大问题:如何把逾期率控制在可计划范围内,让企业持续高效运行。为此,易日升定下风控信审18字原则:

严谨而不刻板

快捷而不粗糙

普惠而不滥惠

主要目标是控制坏账率,提高信审效率。

其次,在政策和市场需求的双重刺激下,消费金融已经到了市场爆发的当口,面对基于互联网的海量分期用户,传统风控略显疲态。传统金融对用户信用审批的“5度评级”,已经不能适应互联网消费金融的业务模式,风控模式的创新是消费金融创新方向之一。

传统风控主要在“用户分群、客户特征、资产状况、基本信息、信用档案”五大维度上“盘踞”。弊端也很明显,首先是针对“白户”的服务不佳,传统金融风控会一刀切的调低他们的信用评级和服务规格;其次信审时间偏长,效率提升空间小;最后是对实际消费支持不够,多偏向于现金贷、企业贷等。

而易日升金融的风控做法完全不同。首先易日升金融是基于特定场景的家庭消费,结合东易日盛200万户家装数据,汇付天下1000万投资人数据,以及易日升金融自有80万家庭分期数据等资源,广泛收集家庭在“购房、装修、家居、购车、结婚、度假、生子、财富积累”等环节的行为,多方位采集个人数据。

在数据的基础上,易日升还为消费金融客户画像,通过专业深度算法全面建立了审批模型、授信模型、贷前贷后反欺诈跟踪模型,最终形成了对于客户信用体系的15个维度核心,用上千万大数据的维度,共同构建风控“天网”。方法不一样,结果当然也是焕然一新。目前,易日升构建的风控体系,使得坏账率远远低于传统风控,且大大促进了审批效率。

数据猿:您刚才用“天网”形容易日升的风控体系,这个怎么讲?

史建伟:“天网恢恢疏而不漏”,原意是讲天道公平,虽然看似广阔很不周密,但其实严密有序地盯着社会人类一举一动。

这好比是我们基于互联网的消费分期业务,海量的分期申请,看似结构复杂、用途复杂、金额复杂,每一笔分期都意味着一个风控任务,似乎千头万绪,很难周全的掌握分控问题。

但我们通过大数据风控模型,智能的机器算法,就能够做到全自动精确处理每一个人的每一笔信贷申请。不仅能够做到最快15分钟放款,还能同时了解客户其他的生活需求。我们的数据来源和算法都基于看不见的互联网,所以我们称之为“天网”。

数据猿:最后再请您谈谈,您对未来大数据与金融的发展趋势的看法吧。

史建伟:目前,基于“家庭”消费的大数据是易日升风控的优势所在,然而未来的发展历程中,这可能也是我们最大的挑战。因为每一个家庭都处在组建、发展的不断变化之中,他们的消费需求、消费行为不但会沿着家庭不同阶段变化,也会跟着主流消费趋势而变化。所以这对我们大数据的采集、积累能力,对我们风控模型的应变能力都是较大的挑战。

我们打造“天网”风控的初衷是控,而不是阻。控的意思有两层,一是吃透客户行为,排除虚假申请,加快信审效率和准确度。二是在这个基础上,全盘调控,打通我们几大经营板块,进行交叉营销。

目前我们家装家居、医美、汽车、度假、培训等板块的业务正在呈几何趋势增长,在打通各大板块数据、有效的进行交叉营销、不断挖掘客户价值方面大有可为


本文分享自微信公众号 - 数据猿(datayuancn),作者:春夏

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原始发表时间:2016-07-08

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