
消费金融风控面临三大难点,大数据、反欺诈可成解决之道
随着中国消费升级的发展和资本加持,消费信贷在中国崛起。从去年开始,场景分期和现金贷的公司开始涌现,出现了教育、医美、农业、旅游、租房、3C等多个细分场景的分期产品;而现金贷公司,也集中爆发,市面上出现上千玩家。
与此同时,与之相关的风控问题也成为当下消费金融发展面临的难点。4月15日,一本财经在中国大饭店举行2017年消费金融CRO峰会,多名业内人士就行业的破局和重塑进行了探讨。
消费金融风控存在“三大难点”
2017年,互联网金融的发展史,从P2P时代进入消费金融时代。“这是中国互联网金融发展红火的年代。”中国工商银行高级顾问、美国发现金融发现信用卡前首席信贷风控官、一本财经商学院院长张俊在峰会上提出,“未来五年,中国居民消费信贷将超过五十万亿元,而互联网消费信贷将达到一万亿元。”
市场有无限可能性,大量的消费金融公司崛起让很多从业者看到了消费金融的蓝海。但另一方面,互联网金融发展的3年,有太多野蛮的市场竞争。
中国消费金融风控面临诸多的痛点和难点。百融金服副总裁段莹表示,2015年,是各类信贷模式快速扩张的时期,而随着资产规模的扩大和竞争的加剧,各类问题将逐渐显现。比如,中国征信体系的缺失,因为缺乏诚信教育,导致欺诈手段层出不穷,大数据风控中数据的缺失和混乱等问题,都是行业痛点。
百度集团副总裁、百度金融CRO、美国运通前高级副总裁、一本财经商学院副院长王劲认为,中国消费金融风控存在“三大难点”,分别是:网上“坏人”多、多头贷款严重和找不到人。“这些情况在中国是较为普遍的,也侵扰着消费金融的风控技术,致使很多借贷行为无法圆满解决。”王劲表示。
此外,另一个业内面临的问题是风控人才的缺失。“总感觉每踏出一步都有要落空的感觉,可是又无别处可踏。”摸着石头过河,这是国内风控从业者最直观的感受。
据了解,有的才刚毕业两年的风控新兵,跳槽几次后就要价月薪3万元,但实际上的能力和风控水平,只能算刚入门者。对此,张俊说,只有培养源源不断的风控人才,才有可能打赢这场利益与欲望之战。
打造全流程的风险管理体系
针对当下风控面临的难题,从业人员也为中国消费金融风控破局提出了看法。王劲认为,风控是一门艺术,需要方方面面的雕琢,打造全流程的风险管理体系。
首先是大数据风控。捷信消费金融CRO Tomas Skoumal认为,消费金融提供的是普惠服务,覆盖的人群更多的是游离在传统征信系统之外的;另一方面,消费金融需要考虑用户体验,需要在短时间内,迅速作出判断。
“大数据在某些程度上,可以作为传统征信系统的补充,可以帮助我们核实用户提供的数据的真实性,帮助我们对客户进行‘打分’。”Tomas Skoumal称,大数据,对于金融公司而言,有三个好处,更加明智的决定、更加迅速的决定,客户的贷款申请表变得更加简短。
其次是反欺诈系统。“互联网模式下用户会呈现一个群体的效益,好用户之间也会有交际,更突出的是坏用户的集中。”京东金融消费者金融事业部风险管理高级总监程建波认为,“对坏的用户建立一个网络识别,是一个必须要解决的问题。”
“比如身份验证这个事,如何确定本人是本人,在以前的行业,大家都是说通过信息交叉印证,还有曾经出现过用户本人手持身份证照相来验证本人信息,因为用户授权的信息是多样的,不光是本人提交的,还有从后端查取的。”量化派联合创始人兼COO王倪表示,这些这么多的第三方数据提供方能使用到的,所以信息的交叉验证能验证本人是本人。当然最新出来的这些技术也是随着人脸识别技术的逐步成熟,包括人脸识别加活体检测,减少了大批量的欺诈概率。
最后是重视风控部门和其他部门的合作。“不光是为了控制风险而控制风险,而是一定要利益最大化。”DIA Associates CEO严晓东表示,“客户从开发到退出,主要是两个环节,一个营销,一个风控,两个环节应该结合起来。”
美利集团副总裁、金融产品负责人顾崇伦表示,消费金融的风控要做到“差异化”,不仅要做到管理风控,也要把控风控与市场、用户体验相结合,做好每一个不同人群甚至是每一个客户的风控,让每一个客户的体验变好,对公司来说就是利润最大化。
玖富集团消费金融副总裁金增笑表示,“现在这个年代风控变得非常美好,因为我们现在有云存储、云计算、大数据包括底层架构的开放,有人工智能、机器学习,我们现在有能力把风控做得更好。”
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
如何考取数据分析师证书:以 CDA 为例 在数字化浪潮席卷各行各业的当下,数据分析师已然成为企业挖掘数据价值、驱动决策的 ...
2025-07-15CDA 精益业务数据分析:驱动企业高效决策的核心引擎 在数字经济时代,企业面临着前所未有的数据洪流,如何从海量数据中提取有 ...
2025-07-15MySQL 无外键关联表的 JOIN 实战:数据整合的灵活之道 在 MySQL 数据库的日常操作中,我们经常会遇到需要整合多张表数据的场景 ...
2025-07-15Python Pandas:数据科学的瑞士军刀 在数据驱动的时代,面对海量、复杂的数据,如何高效地进行处理、分析和挖掘成为关键。 ...
2025-07-15用 SQL 生成逆向回滚 SQL:数据操作的 “后悔药” 指南 在数据库操作中,误删数据、错改字段或误执行批量更新等问题时有发生。 ...
2025-07-14t检验与Wilcoxon检验的选择:何时用t.test,何时用wilcox.test? t 检验与 Wilcoxon 检验的选择:何时用 t.test,何时用 wilcox. ...
2025-07-14AI 浪潮下的生存与进阶: CDA数据分析师—开启新时代职业生涯的钥匙(深度研究报告、发展指导白皮书) 发布机构:CDA数据科 ...
2025-07-13LSTM 模型输入长度选择技巧:提升序列建模效能的关键 在循环神经网络(RNN)家族中,长短期记忆网络(LSTM)凭借其解决长序列 ...
2025-07-11CDA 数据分析师报考条件详解与准备指南 在数据驱动决策的时代浪潮下,CDA 数据分析师认证愈发受到瞩目,成为众多有志投身数 ...
2025-07-11数据透视表中两列相乘合计的实用指南 在数据分析的日常工作中,数据透视表凭借其强大的数据汇总和分析功能,成为了 Excel 用户 ...
2025-07-11尊敬的考生: 您好! 我们诚挚通知您,CDA Level I和 Level II考试大纲将于 2025年7月25日 实施重大更新。 此次更新旨在确保认 ...
2025-07-10BI 大数据分析师:连接数据与业务的价值转化者 在大数据与商业智能(Business Intelligence,简称 BI)深度融合的时代,BI ...
2025-07-10SQL 在预测分析中的应用:从数据查询到趋势预判 在数据驱动决策的时代,预测分析作为挖掘数据潜在价值的核心手段,正被广泛 ...
2025-07-10数据查询结束后:分析师的收尾工作与价值深化 在数据分析的全流程中,“query end”(查询结束)并非工作的终点,而是将数 ...
2025-07-10CDA 数据分析师考试:从报考到取证的全攻略 在数字经济蓬勃发展的今天,数据分析师已成为各行业争抢的核心人才,而 CDA(Certi ...
2025-07-09【CDA干货】单样本趋势性检验:捕捉数据背后的时间轨迹 在数据分析的版图中,单样本趋势性检验如同一位耐心的侦探,专注于从单 ...
2025-07-09year_month数据类型:时间维度的精准切片 在数据的世界里,时间是最不可或缺的维度之一,而year_month数据类型就像一把精准 ...
2025-07-09CDA 备考干货:Python 在数据分析中的核心应用与实战技巧 在 CDA 数据分析师认证考试中,Python 作为数据处理与分析的核心 ...
2025-07-08SPSS 中的 Mann-Kendall 检验:数据趋势与突变分析的有力工具 在数据分析的广袤领域中,准确捕捉数据的趋势变化以及识别 ...
2025-07-08备战 CDA 数据分析师考试:需要多久?如何规划? CDA(Certified Data Analyst)数据分析师认证作为国内权威的数据分析能力认证 ...
2025-07-08