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大數據處理能力決定了消費金融業務承載能力的半徑
2017-06-12
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大數據處理能力決定了消費金融業務承載能力的半徑

最近有一句話非常清楚地說明了大數據處理能力和消費金融業務承載能力的關系：數據處理能力決定消費金融業務半徑。評論君認為這個概括是有道理的，但是，它的的道理何在？

數據與場景之爭 風控是落點

消費金融行業評論隨著更多機構，企業的進入，關于消費金融數據、場景之爭開始甚囂塵上。電商派強調自身的場景優勢，數據派則更強調大數據處理優勢。有意思的是，雙方亦不能否認對方的優勢所在。

事實上，與場景結合的信貸并不一定是最安全的信貸，最為核心的依然在于借款人是否具備足夠的信用。兩種觀點的爭論，落到實處，依然是對風險控制的競爭。因為客戶考慮的只是時間、放款速度、借款成本等等，至于以何種方式獲得借款，并無甚差異。

如何盡可能準確地判斷借款人的信用，給借款人建立清晰的用戶畫像，這就需要大數據處理能力以及風險定價能力。何謂風險定價，通俗而言，就是優質的客戶獲得較低的借款利率，風險系數較高的客戶以風險溢價作為補充。而風險定價的底層技術，則是大數據的機器算法評分。

消費金融行業評論隨著互聯網技術不斷發展，傳統的風控手段已逐漸不能支撐機構的業務擴展；而依托于大數據的風控技術對多維度、大量數據的智能處理，批量標準化的執行流程，更能貼合信息發展時代風控業務的發展要求。
大數據風控，正是通過運用大數據構建模型的方法對借款人進行風險控制和風險提示，避開傳統風控的劣勢，發揮最大優勢更精準地對業務進行支持和維護。
中央財經大學金融學院教授劉向麗認為，與原有借款主體進行經驗式風控不同，通過采集大量借款人或借款企業的各項指標進行數據建模的大數據風控更為科學有效。
數據共享：多維度交叉驗證的開放合作之路
事實上，即使是掌握了大量消費數據的電商平臺，也需要購買用戶的社交數據、出行數據等等。而應用場景的千變萬化，決定了單一的風控模型無法對所有場景有效，如何搭建風控流程、建立反欺詐系統，從而進行風險定價，極為考驗企業的大數據處理能力。
以美利金融旗下的有用分期為例，除了建立完善自身風控模型外，有用分期還通過廣泛合作進一步提高平臺的風險控制能力，進行信息共享。如與京東金融達成戰略合作，獲得京東金融在大數據和風控服務方面的支持，與即有分期、小牛分期、佰仟金融等4家互聯網金融公司簽署風險信息共享協議，對平臺員工疑似從事、參與套現、欺詐或給平臺造成損失的行為等相關信息進行披露共享。
此外，其母公司美利金融接入支清會互金系統，有用分期也因此能夠與其它互聯網金融平臺進一步分享貸款信息，提升風控能力，保證了有用分期的資產優質性和穩健發展。與此同時，有用分期還接入了20多家征信數據系統，彌補傳統征信渠道的不足。
消費金融行業評論而消金行業巨頭京東金融，目前已經構建了自身的核心壁壘，即數據驅動下的風險定價能力，具備了獲取各種不同維度數據源能力，以及數據技術能力和數據模型產品能力。與此同時，京東金融憑借在數據領域進行廣泛的投資以快速占位。公開資料顯示，京東金融已經投資了ZestFinance、聚合數據、數庫、聚信力等多個數據公司，這其中包括數據銀行、數據挖掘、機器學習等不同的類型公司。

因此可以指出，現代消費金融公司的核心競爭力，正是建立在對大數據處理能力之上。一個標準的大數據風控模型，可以做到多維度交叉驗證、構建動態偵測模型來反欺詐，通過用戶傳統數據+互聯網大數據，實現快速審批和授信等等功能。

數據本身并非企業競爭力的核心，如何使用、處理數據，才是核心所在?；ヂ摼W金融應該遵從金融本質，場景是拓展，技術是革命，而大數據的處理能力，則決定了消費金融企業的服務半徑。



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