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大數據風控拯救風控行業的最大想象力
2016-10-22
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大數據風控拯救風控行業的最大想象力

　金融的核心是什么?嚴謹的金融從業者，答案必是風控。

風控之痛

“風控之痛，將成為互聯網金融行業最大隱患”，中望金服首席風險官馬斌斌稱。

馬斌斌曾在宜信負責風控，是中國最早進入風控行業的專家。他說，目前中國有上萬家小貸公司、幾千家互聯網金融公司，加在一起的風控人員，大概是十幾萬人，但多數是在濫竽充數，對整個行業來說是一場災難。

人才缺失

一邊是人才缺失，一邊是需求激增，這是目前風控的行業現狀。風控人員供不應求，是濫竽充數亂象的最重要誘因。

“很多人懂一些皮毛就去忽悠，搭建一個風控模型開始運轉，但驗證模型是否靠譜，需要一兩年的時間，這個時候，人早就跳槽了”，馬斌斌稱，就是因為驗證一個人是否專業，有延后性，才讓一些人有機可乘。

風控模型

金融的核心是風控，風控的核心，是模型。

大部分公司的風控模型，并不靠譜。通常還比較認可的鑒別標準是，風控模型的逾期率達到30%以上，模型失敗;10%以內，基本合格;5%以內，模型已相當成功。

而行業的實際情況是，“行業大部分風控模型是無效的，或者說只能叫規則，不叫模型”，馬斌斌稱。

行業沒有統一標準，只能“因地制宜”。這種不確定性，也導致行業模型的紊亂和無序。

據業內資深從業人員透露，現在大部分風控模型的雛形，都是通過違規獲取用戶數據做到。

馬斌斌稱，實際上，一個完整的風控模型，需要兩個部分：2007年，互聯網金融行業剛剛興起時，一個“信用模型”就可以應對;而如今，欺詐越來越多，“羊毛黨”橫行，“欺詐模型”變得越來越重要。

而大數據風控，才是拯救風控行業的最大想象力。

“數據不是越多越好，數據需要匹配貼合的人群，才能產生價值”，馬斌斌稱。比如農村群體，央行的征信數據，可能是無效的，因為很多農民都沒有信用卡;而淘寶和支付寶數據，也可能無效的，因為他們可能電腦都沒有。

對于農民的風控模型來說，可能婚姻子女、土地數據，反而是最有效的。


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