引领财资创新,助推金融转型

金融科技公司布局大数据,如何走出风控创新之路?

大数据作为金融科技的核心部分与重要支撑,当前主要应用在征信、精准营销、智能客服、智能投顾等领域。如何将大数据在金融场景布局以及落地,从而为企业提供战略转型和创新发展的导向,显得尤为重要。

文 | 李菲

来源 | 《财资中国|财富风尚》杂志2017年10月刊

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《金融科技公司布局大数据,如何走出风控创新之路?》

麦肯锡称:“数据,已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用,预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”作为金融科技的核心部分与重要支撑,大数据金融表现在大数据征信、网络借贷、支付服务、综合金融服务、智能投顾及互联网保险等多个领域。

在此背景下,中国大数据金融领域具有前瞻性的专题论坛——“BDFF2017大数据金融论坛”在上海举办,论坛以“塑造数据生态·引领金融科技·聚焦数据未来”为主题,汇聚了大数据领域的专家学者、业内知名企业的决策者等,共同探讨在金融科技时代,如何建立更完善的数据生态以及金融场景、加强风控征信体系建设等行业热点话题,分析大数据金融科技发展趋势,为企业的战略转型和创新发展提供有力支持。

易贷通CTO张若飞: 金融科技公司战略布局大数据

通过大数据,人们可以挖掘出以往尚未发现的很多信息,进一步开阔人们看问题的视野以及角度。数据就是资产,数据产生的价值不可低估,这逐渐成为人们的共识。

如今,大数据已经在各行各业得到了广泛地应用,并成为企业、相关机构,甚至是国家的一项重要资产。同时,随着技术的发展,对数据的处理能力,包括数据的收集、存储和分析等各项能力都在逐步提升,对数据调用也实现了毫秒级的极速反应,这些都促进大数据的进一步发展,使其得以成熟的应用于各个场景中。

对金融行业而言,大数据的处理分析则有助于机构更好地做出决策。张若飞表示自己长期关注欧美金融行业和金融科技的发展趋势,据了解,目前包括纳斯达克、彭博、穆迪、德勤以及一些领先的投行机构都广泛地应用了大数据,对资本市场、舆情、经济指标等进行监控,以辅助其金融、咨询等业务的开展。

事实上,不少领先的互联网金融平台已经开始将大数据应用于平台的征信、运营。张若飞指出,利用大数据满足传统金融机构难以覆盖的需求,并实现更高效、精准的信用判断。同时,大数据也能更精准地描摹用户的特征,实现需求的收集与分析和营销的精准化。

如果没有海量数据的存储技术和处理技术的不断发展,就没有大数据的今天。而现在,新兴技术仍然在不断推进大数据的发展和应用。张若飞认为,下一个阶段的大数据发展主要有两个方向:一是数据量的继续积累和互联互通,打破信息孤岛,充分发挥现有数据获取能力的作用;二是人工智能与大数据的深度结合,通过机器学习技术,人工智能目前在数据处理和图像识别等领域已经超越人类,相信很快还将迎来一波发展浪潮。如果结合量子计算技术,将计算能力提升到新的量级,将会给金融带来更大的可能。

ZRobot CEO 乔杨:大数据风控创新之路

金融业务的应用型数据技术尤为重要:首先是关于模型和算法,且和场景及业务相结合; 其次是具备高效处理海量高维数据的能力。除了大量的结构化数据,对较难处理的非结构化数据,比如文本、图像、音频视频等,需要一定的处理经验才能较好地落地应用于信贷评估;再者是引进先进技术,实现对金融弱活跃客群进行授信。而ZRobot就是业内第一家提出“Network Learning”或“漫网”技术概念的公司,将机器学习与复杂网络技术相结合,通过多维人际关系网络构建与用户个体画像的融合,落地应用于信用评估,关系授信,黑名单拓展,精准营销等丰富的场景。

同时,问题驱动技术的创新升级,将前沿技术落地应用于业务场景中,有助于解决现实问题。例如,ZRobot将产品分为:评分标签类、系统类、资产评估及定价、精准营销及定制化服务五个类型,其中系统类产品是风控云平台助力传统商业银行向直销银行转型,解决了开展线上信贷业务平台冷启动的问题。很多银行目前有客户转化需求,但现阶段仍无法解决沉淀及积累客户的问题;还有银行的系统不支持纯线上无人工干预审批流程,借助ZRobot的风控云平台,可以实现线上自动化秒级审批及授信。

关于信用打分流程,乔杨表示,主要是通过数据清洗提炼出风险描述性特点,然后输入到不同模型模块,包括反欺诈、授信、催收模型等,再得出综合评分。ZRobot的优势是非单一模型效果远胜单一模型,单一变量影响较小。如果模型包含互补因素,模型提升效果可成倍增长, 而不是线性叠加。对于该模型效果,乔杨认为, ZRobot的评分对于好坏客户的排序能力和区分度非常高。评分的优势体现在过件率不变的情况下,大幅降低逾期率。或者在风险不变的情况下,大幅提高进件率。同时,从数据可以看出,在垂直场景的覆盖率以及模型效果都是非常出色的。

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