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人大法学院副院长杨东到访小牛,共探大数据风控新趋势

近日,中国人民大学法学院副院长杨东教授携联通大数据负责人李政一行人到访小牛,与小牛资本集团首席风控官张祐成、小牛在线副总裁郭江、小牛在线副总裁郭玮等高管,就大数据风控在互联网金融行业的应用等问题,进行了深入的探讨交流。

互联网金融想要获得长远的发展,核心仍是要提高风险控制的管理能力。在国内的征信服务不够完善的情况下,互联网金融企业的风险控制核心在于依靠互联网获取的大数据并进行有效的分析处理,而机器的深度学习能力,将是大数据时代互联网金融企业构建自动化风控系统的利器。

目前,小牛资本集团旗下的线上普惠互联网金融平台小牛在线的业务规模和获客能力在业内都已经得到认可,注册用户达到430万,客户累计投资额达到550亿,2017年将注重运营质量的提升,除了通过大数据风控等手段提升风控水平,还将通过用户画像等技术应用来激发用户的产能。

今年年初,杨东教授带领团队在上海、杭州、广州、深圳等互联网金融发达的城市,展开了一系列的调研交流。前期到访企业包括了蚂蚁金服等知名互联网金融企业,深圳则是本次调研行程的最后一站,小牛在线则是团队深圳调研的第一站。之所以选择小牛在线作为深圳的首站,杨东教授表示主要是认可小牛在线在互联网金融领域、大数据风控上取得的成绩,希望在本次会议中能够交流和学习小牛在风控大数据上的经验,为后续学术研究提供支持。

·中国人民大学法学院副院长杨东教授现场分享了他对互联网金融安全领域的独到见解。

针对如何用大数据实现精准营销这个问题,联通大数据负责人李政也分享了见解,目前大数据的应用焦点正在经历阶段性的变化,去年市场对大数据需求集中在风控方面,出现了一个井喷式的增长,今年年初大数据应用的风向转变为精准营销。他进一步提出,接下来大数据的应用优势将体现在行业洞察,比如通过大数据分析来给IP定价,从而判断其投资价值等。目前大数据主要就是通过风控、精准营销和行业洞察来实现对互联网金融行业的促进和提升的。

为更好更广泛地服务客户,小牛资本在布局自己的大数据风控体系时,自主开发了一体化风控模型,采用目前最先进的互联网分布式计算机构,在用户画像、数据风控、经营决策、实时报表以及数据挖掘方面都有出色的表现,克服了过去传统金融做风控数据单一、难以做到更深层次关系判断等难题。

首先是外部数据的接入,能实现更好的评估用户信用等级。目前小牛资本已完成了30多家征信公司的数据测评,接入了22家征信数据,涵盖了人脸识别、银联数据、运营商、车辆信息、黑名单、社保数据等6大类内容,超过70个可用变量。平台目前全面为公司的资金端与资产端提供服务,提供一整套应用方案与服务响应标准。

其次是自主建模,有效量化信用风险,打造有知识产权的风控内核。小牛资本正在利用小牛积攒的独有历史客户数据及外部接入数据,自主开发了一体化风控模型,基于机器深度学习识别用户信用,主要包括反欺诈模型、准入模型、授信模型、贷后预警模型、催收模型等。

同时,小牛资本搭建了实时引擎,来强化大数据风控平台服务能力。实时引擎是风控模型、风控规则、外部数据的运算承载体,小牛的大数据风控实时引擎部署于大数据平台,基于主流核心技术架构,细化分层管理,目前已经成功搭载小牛金服旗下乾牛贷的风控应用,正在对接普惠金融业务的审批系统3.0的风控应用。

未来,随着监管部门对用户个人数据的保护与征信行业的洗牌力度将会逐渐加大,最终会形成固定的数据输出规范与有限的输出范围,高度依赖外部数据建设的大数据风控体系,未来就可能存在崩盘的隐患。

小牛资本的大数据风控体系是以内部数据为核心,外部数据为辅助的机制,由于小牛自身积累了丰富的高价值内部数据,未来还将会进行更多深层次的挖掘,不断提升内部数据的价值,持续保证大数据风控效能,应对征信行业变迁与监管政策的出台。(end)

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