【金融大数据】金融科技丰富传统风控的内涵和实现路径

大数据观察2018-12-15 09:31:22

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文 / 数据君


金融科技丰富了传统风控的内涵和实现路径
 

金融行业风控一直与时俱进,新技术、新方法、新工具持续得到高度重视和广泛应用。

金融科技为传统风控带来了新视角,进而丰富了传统风控的手段和路径。
 


一是风控手段物化为数。

传统信用模型强调客户的抵质押物,也就是眼见为实,以过去推导未来。

客户的授信大多数取决于抵质押物或股东背景,而一旦面临无抵押、无担保的小微企业,金融机构就往往显得力不从心。

目前在小微企业金融服务上,存在着监管、银行和小微企业三重天的观感,原因即在于此。金融科技强调数据洞察,基于客户多维度的数据分析建立信用模型,在具体放贷中,不仅可以做到无抵押、无担保,甚至可以无须见面。正如斯宾格勒在《西方的没落》中所言,“数字作为区分不同数量的事物和现?象的既成的符号,体现了一切被认知、被界定的实际事物的本质”。

即便是贷后监控,基于LBS和物联网等技术,也大大提高了效率和降低了成本,将不可能变成可能。因此,传统风控将经历着物化为数,以抵质押物驱动转向数据驱动的变迁。
 


二是传统风控组织形态的变化。

基于数据的风控,需要传统金融机构能够掌握更多的交易数据和场景。

供应链、交易行为以及资产的数字化,可以大大丰富金融行业的传统风控模型和变量,甚至可以构建独立的授信模型,但问题是,这些数据存在于银行体系之外,在数据没有打通以及信息安全保护的情况下,银行难以获取这些数据。

而对其中非金融属性数据的分析和建模,也并非传统金融行业的长项,即使拥有了这些数据,金融行业的传统风控也可能力所不及。

因此,为了更好地服务客户,需要金融行业与那些拥有数据和场景的企业深度合作,共同构建风控模型,实质是金融行业风险职能的外包,更进一步而言,改变了传统的金融供应链,即金融服务的产供销已经发生了变化,金融利润需要在不同行业进行重新分配。
 


三是风控的边界由新的技术不断延拓。

人工智能、大数据、云计算、区块链等新技术让风控的能力不断提升。

中国移动互联网发展速度引领全球,移动互联网对各行业的深入渗透与融合也最先发生在中国,基于移动支付的新的商业模式每天都在迭代,中国也因此产生和贮存了全球维度最为丰富的用户数据。

大数据、人工智能等新型技术的不断演进让数据直接或者间接用于风险定价,改变了传统金融行业风控模型搭建的逻辑。

结合用户行为和场景的大数据对用户的分群、分层、画像精准度不断提升。

随着AI技术的发展,机器对人的理解会远超过目前金融行业一直以来坚持KYC的标准,除了了解用户是谁,用户的未来行为预测将成为真正决定风险定价的能力。

金融行业需要更多地跳出行业边界,才能丰富传统风控的场景。




主题 |金融大数据

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作 者 介 绍

数据君:)

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