什么是网贷大数据风控!

大数据风控,听上去,好高大上啊,虽然不知道啥意思,但就是觉得有逼格。

这大数据风控,到底是个啥?

其实大数据风控并不神秘,它和传统风控的本质是差不多的,只是在风控模型中多加了些维度和关联性分析。

举个简单点例子,传统的风控,判断一个人是否具备贷款资质,常常会审核他的存款,收入,抵押物,家庭情况以及征信状况等等。这种信用风险管理方式也可以称为白名单制,就是设立了一些准入门槛,如果你达不到要求的话,那就不能申请借款。

而大数据风控可以参考的数据往往更丰富,它们不仅会考虑这些金融数据,还会引入借款人的社交数据,比如微信,微博的活跃状态,关注的相关话题等等,支付数据,比如购买力,消费习惯,消费金额等以及其他一些生活服务类数据,如交通数据,饮食习惯等。

通过这些数据,能够更加形象地刻画出申请人的经济形象和社会形象,可以把筛选人群基数进一步扩大。这种信用风险管理方式俗称为黑名单制,就是设立了一些雷区,只要你不具备这些污点,那就可以申请借款。

听起来,挺简单的,感觉这也没啥。

但事实上,大数据风控是具有深刻影响意义的,它将金融服务平民化,让更多普通老百姓能够享受到这种便利。

说句不中听话,要是按照传统金融风控的严格要求,估计有不少读者都不能顺利借到钱,享受不到金融服务。当然,这不是说你是劣质客户,是要当老赖的,可能仅仅是因为你是白户,没有啥金融数据可参考,为了规避风险,就只能将你排除。

可是,大数据风控就人性多了,它们不会只盯着你某一项数据,它们会全面衡量你的还款能力,还款意愿等等,从而给出一个较为中肯的评价和借款额度。

这样做的好处,不仅方便了普通用户,让他们享受到了金融服务,而且也扩大了放贷市场容量,大大促进了金融发展!

不过,大数据风控看着很美好,但真要做起来也不是一件容易的事。

首先数据要全面。

大数据,不是说数据量要有多大,而是数据覆盖要全面。不然无关紧要的数据就算给得再多也没有用的。甚至维度都有可能缺失,就像判断一个人身材是否良好,只知身高,不知体重,那有啥用?

然后是防诈骗问题。

这个常见于个人信用贷上,一般来说,一个人借了几千块钱,平台方怕的不是他还不起,而是不想还,甚至就是来骗钱的。换一句话说,借款人不光要有还款能力,还得具备还款意愿啊,否则这钱不管多少,都是收不回来的。

这就是考验平台大数据风控能力的时候,你要在茫茫多的借款人中甄别出哪些是老赖,哪些是诈骗犯?

这确实是一个挑战,尤其当这个平台刚起步,没有相应的数据样本时,那么多坑,真的很难避免。

更可怕的是,在网贷行业还有一条隐蔽的黑色产业链——骗贷。骗贷大军有时会用以点破面的方法,通过平台对单个借款人的审核,从而推敲出平台整个大数据风控模型的漏洞,进行大规模骗贷;有时又会和平台内部人员相互勾结,进行诈骗,简直是防不胜防。

最后是数据新鲜度问题。

大数据,既要解决广度问题,包含借款人经济、生活行为的方方面面,又要解决深度问题,突出显示借款人的关联数据,着重刻画人物形象。

广度和深度是大数据的基本框架,但还有一个点不能忽略,那就是数据的新鲜度问题。

新鲜度,自然数据越新越好,最好能做到时时监控,一旦出现借款人逾期(或不想还款)的不良信号时,能够及时采取提醒,警示,催收等应急措施。

央行征信查询很简单,官网或者银行都可以免费查询。

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