眾所周知，風(fēng)險(xiǎn)管理是金融發(fā)展的必要條件。而市場(chǎng)最大的風(fēng)險(xiǎn)源自于不確定性，金融機(jī)構(gòu)經(jīng)營(yíng)的就是風(fēng)險(xiǎn)與收益之間的博弈，通過(guò)運(yùn)用風(fēng)險(xiǎn)分析和評(píng)估手段對(duì)金融風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行有效度量，做到預(yù)知、化解、防范和規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)，從而使機(jī)構(gòu)達(dá)到預(yù)期效益。

如今，科技賦能金融已然成為當(dāng)下時(shí)代的主流。有人說(shuō)2019年的金融科技經(jīng)歷了高光與落寞，有《金融科技發(fā)展規(guī)劃》印發(fā)、監(jiān)管政策的利好，也有互聯(lián)網(wǎng)巨頭、銀行系金融科技子公司的強(qiáng)勢(shì)崛起，亦有大數(shù)據(jù)風(fēng)控行業(yè)整治時(shí)的風(fēng)聲鶴唳。

但在行業(yè)中也不乏逆流而上的佼佼者，很多優(yōu)秀的金融科技公司一直在向外界傳達(dá)自身的向上力量，憑借出色的科技實(shí)力、清晰的平臺(tái)化戰(zhàn)略及確切滿(mǎn)足客戶(hù)需求的產(chǎn)品和服務(wù)在今年疫情影響下仍保持營(yíng)收倍速增長(zhǎng)，展現(xiàn)出勃勃生機(jī)和無(wú)限潛力。

01深化B端賦能，推進(jìn)普惠金融發(fā)展

習(xí)總書(shū)記曾提出“要增強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)防范意識(shí)，未雨綢繆，密切監(jiān)測(cè)，準(zhǔn)確預(yù)判，有效防范，做到防微杜漸，還要平衡好穩(wěn)增長(zhǎng)與防風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)系”。從目前的整個(gè)金融市場(chǎng)來(lái)看，由于資源、技術(shù)和人才的差異化，各家金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)管理能力也是參差不齊的。

事實(shí)上，很多銀行、消金等金融機(jī)構(gòu)仍在沿用傳統(tǒng)的風(fēng)控模式與思維慣性，高度依賴(lài)征信數(shù)據(jù)和人工經(jīng)驗(yàn)對(duì)申請(qǐng)用戶(hù)進(jìn)行信用評(píng)估，不僅效率低，甄別風(fēng)險(xiǎn)能力也較弱。尤其在金融產(chǎn)品多樣化、客戶(hù)需求個(gè)性化的不斷深入下，信用缺乏、風(fēng)控能力不足必然會(huì)成為牽掣金融機(jī)構(gòu)下沉發(fā)展的絆腳石。

所以說(shuō)，在嚴(yán)監(jiān)管和鼓勵(lì)消費(fèi)信貸創(chuàng)新形勢(shì)下，金融機(jī)構(gòu)需要在新的外部經(jīng)營(yíng)環(huán)境下重新進(jìn)行自我定位，并將傳統(tǒng)風(fēng)控手段和先進(jìn)科技深度融合，發(fā)揮兩者優(yōu)勢(shì)，減少信息不對(duì)稱(chēng)、降低風(fēng)控運(yùn)營(yíng)成本、提高經(jīng)濟(jì)效益。

與此同時(shí)，對(duì)于金融科技公司而言，合規(guī)運(yùn)營(yíng)與深化B端賦能將成為市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的戰(zhàn)略重點(diǎn)。就拿融慧金科來(lái)說(shuō)，其一直著眼于用大數(shù)據(jù)、人工智能等科技手段來(lái)解決金融機(jī)構(gòu)風(fēng)控運(yùn)營(yíng)上的痛點(diǎn)，將不同渠道的合規(guī)授權(quán)數(shù)據(jù)源打通，通過(guò)深度整合與分析，完善金融機(jī)構(gòu)用戶(hù)畫(huà)像體系，助其實(shí)現(xiàn)落地場(chǎng)景的用戶(hù)分層管理，有效防范金融風(fēng)險(xiǎn)。

而在這其中，風(fēng)控模型的建立和應(yīng)用是至關(guān)重要的一環(huán)，需要強(qiáng)大的技術(shù)實(shí)力和數(shù)據(jù)資源提供支撐。

02深入挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值，精準(zhǔn)把握風(fēng)控命脈

“工欲善其事必先利其器”，風(fēng)控模型是在風(fēng)控策略達(dá)到平衡之際，實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)精分差異化的必備武器。如果將風(fēng)控模型比喻成“篩子”，即使一開(kāi)始“篩子”很粗，也能篩選出大量的優(yōu)質(zhì)客戶(hù)，后續(xù)憑借信貸數(shù)據(jù)的積累和風(fēng)控模型的迭代，“篩子”將會(huì)越來(lái)越細(xì)，篩選出的客戶(hù)也會(huì)越來(lái)越精準(zhǔn)。

上文剛剛也提到了“風(fēng)控模型的建立離不開(kāi)數(shù)據(jù)的支撐”，在這一點(diǎn)上，融慧金科有著獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)，即整合BAT量級(jí)合規(guī)授權(quán)數(shù)據(jù)源，覆蓋率高且更新頻率快，能與金融機(jī)構(gòu)客群樣本深度融合。

基于不同場(chǎng)景細(xì)分客群，使用數(shù)千維度大數(shù)據(jù)畫(huà)像，融慧金科能夠定制化開(kāi)發(fā)信貸全流程各個(gè)環(huán)節(jié)的反欺詐模型、信用模型、獲客模型等，助力金融機(jī)構(gòu)實(shí)現(xiàn)精細(xì)化風(fēng)控運(yùn)營(yíng)。目前已與多家持牌金融機(jī)構(gòu)合作，模型效果表現(xiàn)優(yōu)異，已經(jīng)過(guò)理論和實(shí)踐的雙重驗(yàn)證，獲得客戶(hù)一致認(rèn)可。

需要注意的是，大數(shù)據(jù)建模需要將算法和業(yè)務(wù)相結(jié)合，不能解決具體業(yè)務(wù)問(wèn)題的算法寫(xiě)得再好也不能為企業(yè)所用。基于不同業(yè)務(wù)場(chǎng)景需求，在衍生變量挖掘和風(fēng)控模型開(kāi)發(fā)過(guò)程中，常用的模型算法有深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、梯度提升決策樹(shù)、最近鄰居法等，通過(guò)全面刻畫(huà)用戶(hù)畫(huà)像，精準(zhǔn)識(shí)別異常風(fēng)險(xiǎn)。

在這里，有一個(gè)很好的例子給大家分享一下，此前某知名直銷(xiāo)銀行與融慧金科合作，通過(guò)聯(lián)合搭建定制化獲客模型，幫助該銀行有效篩選出優(yōu)質(zhì)客戶(hù)，降低獲客運(yùn)營(yíng)成本，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)效益提升近2倍。

?應(yīng)用場(chǎng)景：現(xiàn)金貸業(yè)務(wù)獲客

?客戶(hù)痛點(diǎn)：數(shù)據(jù)來(lái)源單一，風(fēng)控效果有限，獲客成本高，人群質(zhì)量差

?融慧方案：基于融慧大數(shù)據(jù)及人工智能技術(shù)，針對(duì)響應(yīng)場(chǎng)景挖掘出該場(chǎng)景下具有高響應(yīng)意愿且逾期概率較低的用戶(hù)群體，在市場(chǎng)上的頭部廣告平臺(tái)進(jìn)行投放。

?方案價(jià)值：1.模型效果：區(qū)分度好且穩(wěn)定性強(qiáng)，通過(guò)率大幅提升；

2.節(jié)約成本：定向篩選出優(yōu)質(zhì)人群，降低獲客成本;

3.定向人群：高分人群在投放中真實(shí)的響應(yīng)幾率更大;

4.人群質(zhì)量：客群的逾期率遠(yuǎn)低于其他各渠道客群的平均水平;

市場(chǎng)風(fēng)云變幻，風(fēng)控永不停止。金融行業(yè)想要打好安全持久戰(zhàn)，還需持續(xù)完善風(fēng)控模型，不斷提高自身科技水平。我們可以大膽地想象，隨著科技的跨越式發(fā)展，金融科技將深刻變革傳統(tǒng)金融服務(wù)流程，極大提升金融服務(wù)的效率和風(fēng)險(xiǎn)管理水平，推動(dòng)金融服務(wù)像水一樣的滲透到各種場(chǎng)景中去，讓每一個(gè)人更便捷地獲得適合自己的金融服務(wù)。