征信數據—征信大數據的挖掘與風控應用

1、互聯網金融發(fā)展的關鍵是風險控制，“風險控制”已然成為諸多互聯網金融企業(yè)能否長大的魔咒，這個不爭的事實像一座大山擺在眾多互聯網金融大佬與創(chuàng)業(yè)者的面前。為什么阿里金融能夠將它的網絡小貸不良率控制在不到1%，有膽量再貸多點嗎？大數據挖掘技術和互聯網金融的風險控制到底是什么關系？互聯網金融將怎樣建立有效的風險控制生態(tài)體系？本文將帶你揭開大數據挖掘與互聯網金融風險控制的神秘面紗。最近互聯網金融圈不僅自己玩的很開心，而且還拉上了金融界甚至央行的大佬

2、們一起玩的很開心。盡管讓互聯網金融企業(yè)頭痛的問題——央行征信系統(tǒng)不對市場開放，仍然沒有解決，但至少央行的態(tài)度明朗，支持互聯網金融的發(fā)展，并認為互聯網金融是傳統(tǒng)金融的有益補充。生命的神奇之處在于它總能找到一個出口。作為新生事物的互聯網金融也不例外，在那扇門朝他們關閉的同時，他們卻找到了另外一扇窗。在亦步亦趨的探索中，他們中的大企業(yè)通過自身力量，小企業(yè)通過聯合的力量找到了適合自身發(fā)展的風險控制生態(tài)系統(tǒng)，正朝著良性和有序的方向發(fā)展，正如凱文凱

3、利在他的《失控》中描述的群氓智慧那只無形的手?；ヂ摼W金融掌握了可以顛覆傳統(tǒng)金融的風控技術在不依賴央行征信系統(tǒng)的情況下，市場自發(fā)形成了各具特色的風險控制生態(tài)系統(tǒng)。大公司通過大數據挖掘，自建信用評級系統(tǒng)；小公司通過信息分享，借助第三方獲得信用評級咨詢服務?；ヂ摼W金融企業(yè)的風控大致分為兩種模式，一種是類似于阿里的風控模式，他們通過自身系統(tǒng)大量的電商交易以及支付信息數據建立了封閉系統(tǒng)的信用評級和風控模型。另外一種則是眾多中小互聯網金融公司通過貢

4、獻數據給一個中間征信機構，再分享征信信息?；ヂ摼W大數據海量且龐雜，充滿噪音，哪些大數據是互聯網金融企業(yè)風險控制官鐘愛的有價值的數據類型？下圖為大家揭示了互聯網海量大數據中與風控相關的數據，以及哪些企業(yè)或產品擁有這些數據。（圖）風控相關大數據及代表企業(yè)或產品利用電商大數據進行風控，阿里金融對于大數據的謀劃可謂非一日之功。在很多行業(yè)人士還在云里霧里的時候，阿里已經建立了相對完善的大數據挖掘系統(tǒng)。通過電商平臺阿里巴巴、淘寶、天貓、支付寶等積累

5、的大量交易支付數據作為最基本的數據原料，再加上賣家自己提供的銷售數據、銀行流水、水電繳納甚至結婚證等情況作為輔助數據原料。所有信息匯總后，將數值輸入網絡行為評分模型，進行信用評級。信用卡類網站的大數據同樣對互聯網金融的風險控制非常有價值。申請信用卡的年份、是否通過、授信額度、卡片種類；信用卡還款數額、對優(yōu)惠信息的關注等都可以作為信用評級的參考數據。國內最具代表性的企業(yè)是成立于2005年，最早開展網上代理申請信用卡業(yè)務的“我愛卡”。其創(chuàng)始