網(wǎng)貸之家研究報(bào)告顯示，隨著消費(fèi)金融客群發(fā)展壯大，消費(fèi)場(chǎng)景日益繁多且呈個(gè)性化特征。采用傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)征信手段難以覆蓋消費(fèi)金融的精準(zhǔn)目標(biāo)人群，風(fēng)控系統(tǒng)和審批流程難以應(yīng)對(duì)消費(fèi)金融產(chǎn)品所需要的不同場(chǎng)景、不同渠道合作的快速對(duì)接。大數(shù)據(jù)風(fēng)控的運(yùn)用則為消費(fèi)金融行業(yè)的發(fā)展提供了強(qiáng)有力的技術(shù)保障，大數(shù)據(jù)風(fēng)控成為消費(fèi)金融領(lǐng)域的關(guān)鍵因素。

互聯(lián)網(wǎng)公司建立自己的“數(shù)據(jù)王國(guó)”

以阿里為例，其大數(shù)據(jù)主要來(lái)自于各自生態(tài)圈中的數(shù)據(jù)。比如螞蟻金服旗下芝麻信用，利用梯度提升決策樹(shù)、隨機(jī)森林、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、分群調(diào)整技術(shù)、增量學(xué)習(xí)技術(shù)等在內(nèi)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，為缺少信貸記錄的人群做出客觀的信用評(píng)價(jià);京東金融形成了由多種大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)模型構(gòu)成的弱分類組合預(yù)測(cè)模型，借助隨機(jī)森林、lasso回歸等算法，參考數(shù)千個(gè)預(yù)測(cè)變量，評(píng)估用戶的還款意愿和還款能力。

利用大數(shù)據(jù)優(yōu)化產(chǎn)品升級(jí)

相比依托場(chǎng)景化信貸的大型電商平臺(tái)所布局的大數(shù)據(jù)風(fēng)控，對(duì)于互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)而言，其大數(shù)據(jù)風(fēng)控的模式和能力則更重要。泰然金融平臺(tái)負(fù)責(zé)人吳素春對(duì)記者表示：“一直以來(lái)，泰然金融通過(guò)完善互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和大數(shù)據(jù)征信，對(duì)消費(fèi)者數(shù)據(jù)和行為進(jìn)行分析，不斷為消費(fèi)者提供低成本、高效率、好體驗(yàn)的消費(fèi)金融服務(wù)。”

泰然城通過(guò)鯨數(shù)云、微元數(shù)據(jù)等數(shù)據(jù)機(jī)構(gòu)海量用戶消費(fèi)數(shù)據(jù)的沉淀，挖掘借款用戶數(shù)據(jù)，分析借款用戶行為與活動(dòng)軌跡等，提高風(fēng)險(xiǎn)保障。大數(shù)據(jù)及云計(jì)算從技術(shù)上對(duì)傳統(tǒng)個(gè)人征信模式進(jìn)行創(chuàng)新，為泰然金融平臺(tái)準(zhǔn)確地刻畫(huà)用戶的信用畫(huà)像，完善個(gè)人信用體系。此外，泰然城采取各種合適的物理電子和管理方面的措施來(lái)保護(hù)數(shù)據(jù)，采用數(shù)字簽名技術(shù)來(lái)保證網(wǎng)頁(yè)信息以及來(lái)源的不可否認(rèn)性，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)安全的承諾。憑借專業(yè)的風(fēng)控技術(shù)和大數(shù)據(jù)應(yīng)用，泰然金融為不同風(fēng)險(xiǎn)偏好和投資風(fēng)格的用戶提供多種產(chǎn)品選擇。

在業(yè)內(nèi)人士看來(lái)，風(fēng)險(xiǎn)控制一直都是互聯(lián)網(wǎng)金融平臺(tái)的生命線，大數(shù)據(jù)則是給風(fēng)控輸送生命養(yǎng)料的的強(qiáng)大來(lái)源。通過(guò)征信、大數(shù)據(jù)等技術(shù)強(qiáng)化平臺(tái)的風(fēng)險(xiǎn)控制能力，打造完善的風(fēng)控體系，利用技術(shù)優(yōu)勢(shì)來(lái)實(shí)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)化風(fēng)控，是每個(gè)平臺(tái)都要做精做好的事情。