用大數據武裝網貸風控
目前有征信記錄的人只占總人口比例的20%至30%，剩餘的70%至80%人口都是沒有征信記錄的“白戶”。如何判斷這些人的信用情況是網貸平台面臨的重要挑戰。對此謝群表示：“大額企業類資產方面主要需要做的是深挖，將相關聯的信息用現場盡調的方式進行發掘、關聯、解讀和辨別。而對於零售類，特別是小額分散類資產，則需要從真實性、道德風險、信用風險等層面來管控。所使用的信息可以來自交叉驗證的渠道，特別是針對缺乏信用記錄的客戶，單純依賴征信報告無法起到作用。”
數據的價值不言而喻。“愛錢幫”聯合創始人趙靜婷說：“風險管理體系由大數據數據模型和人工審核交叉驗證組成，降低了人工審核成本，審批效率大大提升。”“馬上金融”高級數據決策總監李屆悅也表示他們引入了大數據作為補充，最大可能地搜集數據來驗證有效性問題。
謝群同樣看重數據的作用：“基於海量多源數據的更多判別元素對行業和平台的影響很大，特別是在欺詐風險管理上，大數據對行業有突破性的幫助。通過信貸中央數據庫等權威數據的建立，平台在資產遴選、風險把控上做得更加規模和精准，也能實現更多更好的業務撮合模式。”
網絡借貸的模式創新仍然很保守，更多的是把線下借貸模式簡單地在線上複制，沒有達到通過大數據風控向傳統金融無法觸達的長尾群體滲透的預期效果。歐陽日輝直言：網貸行業一直在說大數據風控、區塊鏈、雲計算等新技術，實際上真正應用這些新技術的平台並不多。
（來源：科技日報） |
