数据并不可以改变风险，但是可以把风险量化。互联网金融的风控，其实就是对数据的分析，数据越精准，风控能力就越强。也因此，大数据风控的应用倍受关注。
一、消费金融现状
风控对于金融来说永远是核心，无论是传统金融还是互联网消费金融。所谓风控，无外乎就是在一大堆看似正常的用户中将一小撮“坏人”揪出来，因此这当中就会有“求真去伪”的问题。而谈到风控，就一定要讲数据。
传统金融的风险控制，主要是基于央行的征信数据及银行体系内的生态数据依靠人工审核完成。互联网的发展和大数据的崛起，有效地将征信数据范围做了很大的延伸，使得我们可以利用更多的非金融机构数据进行风险控制，这些数据可以更加全面地预测小额贷款的风险，这也是现如今大数据征信市场一片火热的主要原因之一。
二、消费金融风控体系
互联网消费金融因其虚拟性，主要风险集中在两方面，一是欺诈风险，一是信用风险。
△风控流程示意图
针对互联网消费金融风险主要表现在欺诈风险和信用风险，因此核心的风险评估流程就是反欺诈和信用评估。对于反欺诈来说，信息核实、高危人群拦截和批量识别是其核心风控手段。而对于信用风险的评估，说到底还是对其收入进行认定，也就是衡量其偿还能力。
互联网消费金融风控在流程上与传统风控一样，可分为贷前、贷中、贷后，但又有差异，因为业务的特点就是线上实时审批，也称之为“秒批”；贷前我们主要关注的是准入和授信两个环节，通俗地说就是贷前实时反欺诈和实时信用评估；贷中主要关注的是贷中异常的监控和贷中运营，比如信用好的客户我们要不断的进行调额；贷后主要关注的是催收，因为催收做得好，很多信用风险问题都可以解决。
三、大数据在风控中的升级应用
1.完善客户画像
客户画像就是对用户打标签，以表示不同属性的用户。例如打上性别标签、年龄标签、消费偏好标签。这点在电商行业已被广泛运用。
客户画像的原理是，通过样本数据学习不同标签用户的行为特征，再根据学习到的知识来将未知标签的用户进行分类。客户画像的应用面非常广泛。
在互联网金融的风险控制上则可用于征信评级，反欺诈风险控制以及动态调整级别和监控(增收和降低坏账率)、快速放贷和提升金融服务水平。
2.加速信贷审核
目前银行的放贷速度很慢，其主要时间是浪费在信用审核和人力上。因此一个完善的用户信用模型在这里至关重要。目前已经有银行在做微信申请信用卡，贷款的项目了。
银行主要是在申请环节和中间环节进行监控。申请环节的审核包括入学年限审核、是否有稳定工作、身份证+电话+居住地是否一致，民事诉讼公开列表是否出现申请人姓名等。比如你是经常用3G还是wifi，电话打得多还是上网流量用的多，旅游去向，机票航班；党派身份，家庭成员等。孩子在两岁以下风险较高，5岁~20岁风险度降低， 20岁以上、30岁以上风险再次增高，且需尤其注意是否用父母身份证申办信用卡。
其实对于传统银行抑或互联网金融，还有一个非常无奈的痛点，就是数据同步的问题。各个平台都拿着自己的数据，数据不互通，是导致用户画像不完善的主要原因，如果能够打通行内外数据，就可以有效甄别优劣质客户，在行业联防联控抵制老赖的基础上，有效分析发现优质客户，实现超短期放贷。
3.反欺诈功能
风险管理的核心应用在反欺诈上，金融行业的反欺诈验证，主要有以下三点：
1、网络申请信用卡收入过分或故意夸大
2、网络申请信用卡姓名，手机号码和身份证的一致性的校验
3、是否存在交易欺诈或逾期记录
第一点：可以通过分析用户的社保数据、运营商数据、网络行为数据(职业、收入等预测画像…)来进行规避。
第二点和第三点：实时分析数据进而监测潜在风险并预警，实时监控系统内的各类数据。
例如：用户操作、交易流水、访问记录等如某内部工作人员在某段时间内操作存贷/汇交易的时间大幅度快于其历史水平；比银行平均水平也要快出很多；内部员工每个月由其自己账户向几家银行汇款或支付好几家信用卡；美国这2-3年留学生临到毕业之前的2-3个月，信用卡消费是历史平均的好几倍甚至更多(如果能结合网络行为信息：查询来源国工作，航旅公司机票那确定性…)美国留学生这个是个很经典的案例。
简言之，大数据反欺诈功能就是通过对大数据的采集和分析，找出欺诈者留下的蛛丝马迹，从而预防欺诈行为的发生。其现实意义在于提升坏人的欺诈成本，在欺诈行为发生之前就将其制止，进而净化诚信体系。
大数据风控听起来非常高大上，但在实际工作中也经常会遇到一味炒作概念的人，过分夸大其中机器学习和AI所能起到的作用，或者盲目追求高深复杂的算法。科学合理地利用好大数据，发掘大数据的价值，可以有效地帮我们控制金融风险。
中诚信征信作为独立第三方信用科技服务商，提供的服务核心价值是在数据基础上的专业化建模、分析和解读，旨在通过大数据、人工智能、机器学习与数据可视化等技术，帮助机构在风控过程中对数据进行深度分析处理、优化决策方案，不断提升机构的风险控制能力，致力于打造全方位的大数据风控体系解决方案。
閱讀更多 金融洞察 的文章
