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或者是行业自发地出现风险事件暴露,或者监管出台政策遏制野蛮生长的势头,无论哪一种,都会引导行业慢慢回归理性,消费金融未来将经历一个重新洗牌的过程
当你在消费金融客户端填好分期贷款申请的那一刻,便瞬间被抛入一张巨大的社交图谱网络中.
在这个网络中,人与人之间可能是互相打过电话的强联系,也可能是曾经浏览过*空间的弱联系等等,把几亿的数据节点交集钩成一张大网,“好人”是抱团存在的,“坏人”也是扎堆的.
“好人”和“坏人”是消费金融领域对于信用状况良与不良的借款人的通俗称谓,你的社交圈在一定程度上决定了你的信用.
传统信审员通过审核大量纸质材料来决定放款的方式已然过时,通过大数据风控模型7×24小时不停滚动,在两三分钟内完成自动化风控审核,从而覆盖到传统银行信用卡无法触及到的更广阔人群,是目前消费金融正在尝试的事情.
消费升级,而信用下沉,消费金融正在井喷式爆发,以往不被传统金融机构所青睐的消费金融,正成为各色金融机构跑马圈地的新“蓝海”.腾讯微粒贷自2015年5月上线以来,两年累计放贷3600亿元,截至5月15日贷款余额760亿元,8月初突破贷款余额1000亿元,已比肩一线城商行个人贷款规模.
然而,竞争已日趋白热化,消费金融玩家风起云涌,大致可分为四种类型：银行系如中银消费金融和招联消费金融、BAT电商平台系如蚂蚁花呗和微粒贷,以及互联网金融分期平台如大搜车、基于线下场景的如捷信和上汽通用汽车金融.
过去,传统大银行并不重视这块业务,近两年开始觉醒,银行系跑步入场.工商银行基于信用卡存量用户的“融e借”运行仅半年,规模已然惊人.截至7月上旬,累计放款624.2亿元.
当下,消费金融终于站上风口.很多互联网创业公司如O2O、二手车电商、装修平台、婚庆网等在发现业务本身很难盈利之时,转型场景借贷,加入战场.
随着各方加速涌入,消费金融开始出现野蛮生长的势头,在个人隐私信息滥用、高利贷、多头共债、暴力催收等方面存在的隐患亦浮出水面.
“如同P2P一样,消费金融行业也需要一个阵痛.”互联网金融千人会创始人闻学臣对《财经》记者表示,或者是行业自发地出现风险事件暴露,或者监管出台政策遏制野蛮生长的势头,无论哪一种,都会引导行业慢慢回归理性,消费金融未来将经历一个重新洗牌的过程.
点金术：大数据风控
看起来,在消费金融网站上申请一笔小额贷款只需要一些很基础的信息.事实上,数以万计的数据点在毫秒级运算内已向你扑面而来,针对借款人的多个维度的模型在刹那间立体了起来.
移动互联时代没有隐形人.借款人在百度曾经浏览过的网页、在淘宝买买买的参数,手机号在深夜呼出呼入的频繁度等等,都可以被抓取作为借款人授权使用的数据源,勾勒出一个人的日常生活轨迹.
消费金融常常进驻线下真实的消费场景,例如3C数码卖场、二手车买卖市场、医疗整形医院等等,借款人在踏入场景的那一步开始,所有行为都像放电影一样被解构成各种数据和模型.
美利金融集团首席风控官郑维熙举例道：“如果你近一个星期内手机通话排序前三的联络人,与三个月前的数据大致相符,就是一个可以描述出你的社交关系很稳定的标签.”
买单侠有一个著名的进度条,当拖动进度条时,放款额度、期限和費率的数据在不停的滚动中.借款人滑动进度条的不同行为会被瞬间记录,滑动的速度、节奏都昭示着真实心态的善恶,毫无思考过程的一步滑到最高额的往往逾期率最高.
信用卡对费率一刀切,而消费金融却不是.相对于传统风控模式,大数据的运用使得放贷机构可以更为精准地定位风险溢价.“软件将社会群体的坏账可能性由低至高分50档.”维信金科总裁廖世宏向《财经》记者描述了风险定价的过程,相当于为同一个借款人从四面八方拍摄很多照片,有的照片显示好人,有的显示坏人,交叠在一起扔进软件,软件自动决策把借款人放进哪一档费率.
风控引擎犹如流水化的数据工厂,很多小额消费金融公司的放款时长在两三分钟之内,且在不断加快审核速度.
贷中管理期间,借款人的持续行为可以提供更多的变量,例如第一次还款的逾期情况、查询账单的频率,社交的交互情况,在微信公众号点赞或点评,将这些标签扔进决策引擎,可以延伸出更多的客户动态的画像.
在数据挖掘上,各个流派的消费金融公司各显其通. 坐拥巨量数据和线上场景的京东白条、蚂蚁花呗,采用的是白名单制度,即按照既往交易数据将现有的客户群筛选一遍,仅对白名单内的优质客户进行授信.
“数据成为资产,已是行业共识.”招联金融总经理章扬清认为,谁掌握了客户群体的信用基础数据,谁就最有可能实现最低成本,就像吃甘蔗一样吃中间最甜的部分,把两头甩给别人.
也有不少业内人士对大数据风控的有效性存疑,行业内真正掌握大数据筛选能力的公司仍在少数.
“数据量是否足够覆盖,能不能及时更新,以及在什么情景下成立是值得商榷的.”接近监管的人士对《财经》记者表示,行业并未经过完整生命周期的考验,可能会有假象,可能是在短时间有效的模型,风险可能会在某些时刻集中爆发,因此数据的沉淀和模型的检验尚需要时间观察.
这一整套风控模型的方法论,源自从大数据消费金融起家的Capital One（美国第一资本金融）.目前已成为全美十大银行之一.截至2017年3月末,Capital One总资产3854亿美元,年净利润约38亿美元.
Capital One的数据科学家寻找那些危险人群的特征,用数据去验证它,并找到剔除的办法.他们甚至设立部门每月选择一个特定人群,100%放款,以此测算该类人群的风险系数,该部门已累计输掉几十亿美元.
结论：关于蓝海方面的的相关大学硕士和相关本科毕业论文以及相关蓝海战略论文开题报告范文和职称论文写作参考文献资料下载。
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