互聯(lián)網(wǎng)時代效率為王，傳統(tǒng)風控占用大量資源，終被舍棄。
不知何時，大數(shù)據(jù)技術(shù)興起。
大量數(shù)據(jù)多維度、智能、批量處理和標準化的執(zhí)行，另其在金融風控里占有了一席之地。
金融機構(gòu)間的競爭將大數(shù)據(jù)風控推的越來越高……
數(shù)千維度
現(xiàn)如今，需要風控的金融機構(gòu)或多或少都會涉及大數(shù)據(jù)風控。
有觀點認為，不少金融機構(gòu)用大數(shù)據(jù)概念拔高高度，而實際的技術(shù)還不成熟。
事實上，金融機構(gòu)大數(shù)據(jù)風控做的質(zhì)量可以從維度的數(shù)量上看。
學(xué)歷、手機號、性別、居住地等都是一個維度。也曾有金融機構(gòu)表示自家風控模型中有2000多個維度。
劉玥是一家做大數(shù)據(jù)風控多年金融機構(gòu)的首席數(shù)據(jù)官，曾在谷歌任職多年，有豐富的數(shù)據(jù)分析經(jīng)驗。
“現(xiàn)在，做大數(shù)據(jù)風控的金融機構(gòu)，維度數(shù)量對外說普遍是1000多，實際上用到的可能不到百分之十。”劉玥直言。
據(jù)了解，金融機構(gòu)接入的大數(shù)據(jù)金融機構(gòu)越多維度就越多，雖然維度大部分是重復(fù)的，但金融機構(gòu)為了提高檔次，一般不會剔除。
劉玥稱，1000多個維度算是少的，即使上萬個維度也不是不可能。
最近，劉玥領(lǐng)導(dǎo)的建模團隊在規(guī)模相當?shù)囊患医鹑跈C構(gòu)挖來了一名建模人員，擴充至20人。
據(jù)這名建模人員透露，上家金融機構(gòu)建模人員只有兩名，自己走了只剩下一名了。
事實上，維度再多，模型不豐富，在專業(yè)騙貸小分隊面前也是虛有……
騙貸思維
“專業(yè)的騙貸團隊會向金融機構(gòu)申請貸款，觀察申請結(jié)果，然后對的這家金融機構(gòu)的風控模型進行分析。”劉玥表示，如果以大專學(xué)歷申請失敗，而以本科學(xué)歷申請成功，這條維度就被分析出來了。
有相關(guān)業(yè)內(nèi)人士透露，此前出現(xiàn)的大規(guī)模騙貸就這在維度泄露或維度被分析出來的情況下出現(xiàn)的。風控模型越簡單，維度越少，風險就越大。
據(jù)此前一本財經(jīng)報道，騙貸者獲取一套虛假資料，只需2000元，卻可騙貸20多萬。錢一到手，人就消失，成為永久“壞賬”。
在劉玥看來，金融機構(gòu)的大數(shù)據(jù)風控共可以分為四個層次。
一、直接購買簡單的風控模型，簡單直接，具有初級風險的判斷。
二、自主開發(fā)，較為簡單，有5-10個維度。
三、自主開發(fā)，模型復(fù)雜，且同時有多個模型，一條信息同時通過幾個模型或是經(jīng)過一個后再經(jīng)過另一個模型。
四、除了第三種模型以外應(yīng)有的模型以外，增加機器學(xué)習(xí)算法，用于反欺詐行為。
“純粹依靠大數(shù)據(jù)風控放貸的只有現(xiàn)金貸產(chǎn)品。”有業(yè)內(nèi)人士表示，這也是現(xiàn)金貸利息高的原因。
為時尚早
在目前看來，我國數(shù)據(jù)市場規(guī)模巨大，消費需求旺盛，越來越多的數(shù)據(jù)被記錄和整理，用戶行為信息日益完善，大數(shù)據(jù)必定會成為這個時代的關(guān)鍵技術(shù)。
然而，準確的預(yù)測分析雖然能幫助金融機構(gòu)降低因欺詐、信用違約導(dǎo)致的壞賬風險，有效的控制成本，但是目前大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展尚屬初級階段，技術(shù)尚不成熟。尤其是運用到以風控為核心的金融領(lǐng)域還為時尚早。
“我國信用體系不健全，金融機構(gòu)依托線上風控，并不能實現(xiàn)最佳效果。”厚本金融副總裁歐陽君直言，“線下風控這一模式，在我國仍然會存在并將持續(xù)很長一段時間。但是金融機構(gòu)依然要學(xué)習(xí)國外先進技術(shù)，提高決策效率，做好線上風控。”
此前，有多家金融機構(gòu)曾表示，確實在做大數(shù)據(jù)風控，但實際應(yīng)用微乎其微。
其中，有金融機構(gòu)透露，大數(shù)據(jù)風控只是用戶借款的一個門檻，用戶通過了大數(shù)據(jù)的審核后還會進行人工審核。
歐陽君稱，雖然風險的規(guī)避不是百分之百，但是通過大數(shù)據(jù)概率去做風控，會讓金融機構(gòu)的整體方向好轉(zhuǎn)。
（文章來源：億歐網(wǎng)）
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責編：houlimin
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