数据不对称、模型易“误杀”

科技怎样赋能金融风控?业界:建立数据、模型、系统闭环

2018年05月30日18:08  来源:人民网
 

人民网北京5月30日电 (记者李彤)“风险控制是复杂的业务流程,数据处理是基础,模型是能力,系统是支撑。”在日前凤凰网WEMONEY举办的新金融行业风控活动上,柠檬科技联合创始人、CTO肖勃飞表示,新金融行业要建立数据、模型、系统的“自动化闭环”。

近年来随着大数据、人工智能、云计算等技术在金融服务场景中的深入,普惠金融的深度和广度不断增加。同时,新金融行业对科技风控的需求也与日俱增。如何通过科技赋能金融行业,为从业机构和投资者提供高质量服务,是业界关注的话题。

肖勃飞认为,“信用价值”为金融新业态提供了广阔发展空间,在此背景下大数据风控技术应运而生。有相当大的群体不符合银行等传统金融机构的要求,但其社交、购物、通讯等行为数据显示出很多人有旺盛的需求和足够的还款能力。

“很多新金融机构只是通过客户授权使用其社交、运营商、行为轨迹等非结构化数据,这导致平台对客户贷不贷、贷多少的问题难以评估。”他说。

肖勃飞表示,在数据处理上,要结合运营商、社交网络、行为轨迹、消费习惯、信用记录等在内的甲方授权数据,通过分布式大数据计算平台,将数据整合为历史汇总指标、贷款申请人关系等基础指标。基于此来反应客户的资产负债能力、消费习惯行为、社交关系、征信情况等关键信息。

在风控模型上,要解决“误杀”的行业难点,利用机器学习、快速迭代的构架,滤掉不符合产品要求的客户;根据反欺诈和申请评分模型,过滤有欺诈风险的客户,解决贷不贷的问题;根据授信定价模型,给不同的客户授予不同的额度和定价,滤掉款后可能存在财务风险难以偿还贷款的客户。

在系统支撑上,目前行业普遍缺乏高效的“闭环”式服务。需要帮助客户实现授信定价、申请评分、反欺诈等风控模型的训练、自动优化和部署,为信贷业务提供智能决策支持。对贷后环节,要做好行为实时监控、逾期风险预警、催收管理等支持。

(责编:岳弘彬、曹昆)

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