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大数据处理能力决定了消费金融业务承载能力的半径

2017-06-12

大数据处理能力决定了消费金融业务承载能力的半径

最近有一句话非常清楚地说明了大数据处理能力和消费金融业务承载能力的关系：数据处理能力决定消费金融业务半径。评论君认为这个概括是有道理的，但是，它的的道理何在？

数据与场景之争风控是落点

消费金融行业评论随着更多机构，企业的进入，关于消费金融数据、场景之争开始甚嚣尘上。电商派强调自身的场景优势，数据派则更强调大数据处理优势。有意思的是，双方亦不能否认对方的优势所在。

事实上，与场景结合的信贷并不一定是最安全的信贷，最为核心的依然在于借款人是否具备足够的信用。两种观点的争论，落到实处，依然是对风险控制的竞争。因为客户考虑的只是时间、放款速度、借款成本等等，至于以何种方式获得借款，并无甚差异。

如何尽可能准确地判断借款人的信用，给借款人建立清晰的用户画像，这就需要大数据处理能力以及风险定价能力。何谓风险定价，通俗而言，就是优质的客户获得较低的借款利率，风险系数较高的客户以风险溢价作为补充。而风险定价的底层技术，则是大数据的机器算法评分。

消费金融行业评论随着互联网技术不断发展，传统的风控手段已逐渐不能支撑机构的业务扩展；而依托于大数据的风控技术对多维度、大量数据的智能处理，批量标准化的执行流程，更能贴合信息发展时代风控业务的发展要求。

大数据风控，正是通过运用大数据构建模型的方法对借款人进行风险控制和风险提示，避开传统风控的劣势，发挥最大优势更精准地对业务进行支持和维护。

中央财经大学金融学院教授刘向丽认为，与原有借款主体进行经验式风控不同，通过采集大量借款人或借款企业的各项指标进行数据建模的大数据风控更为科学有效。

数据共享：多维度交叉验证的开放合作之路

事实上，即使是掌握了大量消费数据的电商平台，也需要购买用户的社交数据、出行数据等等。而应用场景的千变万化，决定了单一的风控模型无法对所有场景有效，如何搭建风控流程、建立反欺诈系统，从而进行风险定价，极为考验企业的大数据处理能力。

以美利金融旗下的有用分期为例，除了建立完善自身风控模型外，有用分期还通过广泛合作进一步提高平台的风险控制能力，进行信息共享。如与京东金融达成战略合作，获得京东金融在大数据和风控服务方面的支持，与即有分期、小牛分期、佰仟金融等4家互联网金融公司签署风险信息共享协议，对平台员工疑似从事、参与套现、欺诈或给平台造成损失的行为等相关信息进行披露共享。

此外，其母公司美利金融接入支清会互金系统，有用分期也因此能够与其它互联网金融平台进一步分享贷款信息，提升风控能力，保证了有用分期的资产优质性和稳健发展。与此同时，有用分期还接入了20多家征信数据系统，弥补传统征信渠道的不足。

消费金融行业评论而消金行业巨头京东金融，目前已经构建了自身的核心壁垒，即数据驱动下的风险定价能力，具备了获取各种不同维度数据源能力，以及数据技术能力和数据模型产品能力。与此同时，京东金融凭借在数据领域进行广泛的投资以快速占位。公开资料显示，京东金融已经投资了ZestFinance、聚合数据、数库、聚信力等多个数据公司，这其中包括数据银行、数据挖掘、机器学习等不同的类型公司。

因此可以指出，现代消费金融公司的核心竞争力，正是建立在对大数据处理能力之上。一个标准的大数据风控模型，可以做到多维度交叉验证、构建动态侦测模型来反欺诈，通过用户传统数据+互联网大数据，实现快速审批和授信等等功能。

数据本身并非企业竞争力的核心，如何使用、处理数据，才是核心所在。互联网金融应该遵从金融本质，场景是拓展，技术是革命，而大数据的处理能力，则决定了消费金融企业的服务半径。

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