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互聯網金融迎多事之秋 業內盛行大數據風控
發布時間:2015-10-22 09:25:27

  互聯網金融迎來多事之秋!進入四季度以來,受創投資本收緊和逾期貸款率上升影響,國內互聯網金融行業也迎來了其艱難時刻,在飽受監管及市場質疑之際,不少互聯網金融公司開始嘗試將大數據運用到風控領域。

互聯網金融

  作為互聯網金融一大分支,P2P風險更具顯像化,近期不少P2P平臺頻頻暴露問題。來自銀率網數據庫統計,2015年9月全國新增問題平臺56家。至此,截至今年9月底,全國問題平臺數累積已達1115家。

  “2014年底以來,伴隨著P2P平臺數的增長,行業無序經營所累積的問題也開始集中爆發,今年前九個月全國新增問題平臺數就達726家,是去年全年的2.4倍。”銀率金融研究中心P2P網貸分析師李先瑞告訴記者。

  隨著新增P2P問題平臺增長,網貸平臺收益率也持續走低。數據顯示,從平均借款利率來看,利率“8%-12%”占比最高為44.4%,利率小于“8%”的占比為26.0%,而利率大于或等于20%的占比僅為1.1%,比此前有較大幅度下降。

  業內人士認為,互聯網金融收益率走低原因有二:一是央行持續的貨幣寬松致借貸市場資金較充足,引導借款利率的持續下行;二是實體經濟轉型升級過程中,高投資回報率的產業和項目減少,中小企業能承受的利率中樞逐步下移。

  “前幾年P2P網貸剛興起時,大家一窩蜂地大聊用戶體驗;從去年開始,大家一窩蜂地大聊風險控制;現在大家又開始大聊大數據征信。”談及大數據風控,易貸通CE0康文深有感觸地告訴記者。

  互聯網金融的核心在于風控,而權威的大數據征信體系,可以更好地解決目前互聯網金融行業面臨的風控問題,降低P2P平臺壞賬的幾率。

  談到大數據風控上運用,銅板街CEO何俊舉例稱,現在很多司機想開專車,他們可以幫其買一輛車在滴滴或Uber上運營,然后共享司機的數據,如此只要司機還在做生意并獲得訂單,就能確定有還款來源,投資者的收益也就有保障。

  在何俊看來,無論是在個人理財業務,還是在B2B產業鏈服務上,互聯網金融都可以且也應該把控住信息的每一個環節,讓資產的流通更為透明,這在防控風險的同時,也讓投資者更為放心。

  大數據風控的利器之一,即“大數據反欺詐功能”,其實質是通過對大數據的采集和分析,找出欺詐者留下的蛛絲馬跡,從而預防欺詐行為的發生。其現實意義在于提升壞人的欺詐成本,在欺詐行為發生之前就將其制止,進而凈化誠信體系。

  點融網副總裁李青也持與何俊相似的觀點。他認為,所謂互聯網金融風控,其實就是對數據的分析,這些數據越精準,風控能力就越強。而從數據推導出適合投資者的產品,美國已經有了很多成熟的技術,國內相關公司都可以借鑒。

  哪些互聯網金融的大數據可以用來做風控?在業內人士看來,可被用于助力互聯網金融風險控制的數據存在多個來源,比如電商大數據、信用卡大數據、社交網站大數據、小額貸款大數據、第三方支付大數據以及生活服務類大數據等。

  以阿里巴巴旗下螞蟻金服為例,它已利用電商大數據建立了相對完善的風控數據挖掘系統,并通過旗下阿里巴巴、淘寶、天貓、支付寶等積累的大量交易數據作為基本原料,將數值輸入網絡行為評分模型,進行信用評級。

  “數據其實不可以改變風險,但是可以把風險量化,就如互聯網金融其實改變不了金融的本質和風險,而是作為一項工具更加高效和透明去做金融。”何俊相信,此類借大數據風控的理財平臺創新之處,也是互聯網財富管理行業的發展方向。


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