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大数据风控是目前Fintech领域的主要应用，也是资本关注的焦点。很多互金公司都开发了大数据风控模型，业界也涌现了很多专门做大数据风控技术然后向业界输出技术能力的技术型公司。然而，大数据风控有很强的技术壁垒，并非每家公司都能做好，不排除一些企业利用大数据风控的概念进行炒作。对于不懂技术的普通人而言，大数据风控的概念也是云里雾里。
那么，到底大数据风控是怎样的，价值在哪里，又面临哪些发展中的问题？
大数据风控已是互金公司的核心竞争力
大数据风控的价值已经不用再多介绍了。这已经成为互金公司的核心竞争力，也是互金区别于传统金融的重要特征。互金公司能够为传统金融机构所不能服务的人群提供普惠金融服务，基于大数据的风控手段功不可没。通过全方位收集用户的各项数据信息，并进行有效的建模、迭代，对用户信用状况进行评价，可以决定是否放贷以及放贷额度、贷款利率 。
相比于传统金融的风控模式，大数据风控可以通过机器的大规模数据运算，完成大量用户的贷款申请审核工作，提升工作效率。传统金融的审核由人工完成，效率会相对有限；大数据风控可以针对业务运行中出现的新情况、新数据进行快速迭代，增强模型的有效性；机器和软件可以“24*365”模式工作，摆脱工作时间的限制。
互金公司发力大数据风控
目前很多互金公司都在做大数据风控，虎嗅之前的文章对BAT在消费金融业务进行盘点时总结了BAT在大数据风控方面的技术。京东也有相关的布局。
BATJ的大数据风控技术
除了BATJ这样的大公司，近年来新兴起的已经具备一定规模的互金公司也大力布局大数据风控，以网贷公司和贷款搜索平台为主，大多推出了相关的大数据风控技术体系。
国内部分网贷公司与金融搜索公司的大数据风控技术
除此之外，还涌现了不少做大数据风控技术的金融科技公司，开发大数据反欺诈模型和信用评估模型，向资金端或资产端有资源的金融企业输出技术。这类企业也不断获得资本青睐。统计显示，近四个月内，至少有8家做大数据风控技术输出的公司获得融资，其中九次方大数据、51信用卡、用钱宝都已融到B轮以上。
大数据风控技术领域投融资情况（按融资时间排序）
从以上几个表格可以看出，从BAT这样的大公司，到互金领域的创业公司，都在着力研发大数据风控技术。大数据风控的价值可见一斑。
大数据风控具体是怎样的？
大数据风控模型的构建，包含了明确模型目标、定义目标变量、确定样本、确定分析技术、构建模型、模型初步验证、数据处理、模型迭代等环节。我们专访了用钱宝CEO焦可等业内人士后发现，核心工作包括三方面，即获取数据、建立模型、模型在实践中优化、迭代。
数据的来源
对于大数据风控业务而言，数据来源主要包括几部分：
一是用户申请时提交的数据信息，如年龄、性别、籍贯、收入状况等，这些数据可以了解用户的基本情况，验证用户的身份；
二是用户在使用过程中产生的行为数据，包括资料的更改、选填资料的顺序、申请中使用的设备等，可以通过用户的行为来进行特征挖掘；
三是用户在平台上累积的交易数据，如果公司运营比较久的话，可以累积比较多的用户借款相关数据，这类数据对于判断用户信用会有很高的价值；
四是第三方数据，包括来自政府、公用事业、银行等机构的数据，以及用户在电商、社交网络、网络新闻等互联网应用上留存的数据。这类数据可以从多角度展示用户的特征，利用这些数据进行建模分析，可以找出不同特征与信用水平之间的相关性。
数据的建模
数据是基础，下一步要做的是构建模型，对数据进行分析利用。数据本身没有价值，数据中蕴含的信息有很大价值，这些信息可以逐步归纳为用户的特征向量，这些特征可以分为强特征和弱特征，强特征是大而广之的特征，如性别、年龄、籍贯、学历、收入档次等，弱特征可以认为是比较细微、小众的特征，如喜欢晚上喝咖啡、经常在早上打电话、半夜发朋友圈等，不同的特征与用户的违约概率有或强或若的关系。
风控即风险控制，评估用户可能的违约情况，主要包括反欺诈和信用评价两部分。反欺诈是辨别那些一开始就想违约，进而弄虚作假的用户，信用评价是对用户的资信状况进行评价，判断其在借款到期后是否会因为无力还款而违约。这两部分还可以继续细分，如身份验证、预付能力、还款意愿评估、还款能力评估、稳定性评估等。
大数据风控模型构建的两个必要步骤：一是发现不同特征与违约之间是否有相关性；二是为不同的特征赋予权重或违约概率，以确定拥有多项特征的用户的信用状况，决定是否提供金融服务、具体的额度以及利率水平。
建模的技术主要包括logistic回归、决策树、普通线性回归、分层分析、聚类分析、时间序列等机器学习算法，随着人工智能技术的进步，神经网络、强化学习等前沿的算法也已经运用到大数据建模过程中。
模型的应用与迭代
模型开发出来后，应用到具体的信贷等金融活动中，等若干个放款周期结束后，会有结果数据出来，这时候需要依据这些运营数据对模型进行修正，经过一次次的迭代，模型的有效性、实用性会逐步提升。
例如，一家企业完成了100万单的信贷记录，这就意味着在贷款陆续到期后，其大数据风控体系将收获100万的数据样本，这些数据样本与用户信用高度相关，具有很高的价值，使用这些数据对风控模型进行进一步的优化，可以提升风控的有效性。由此可见，大数据风控需要与具体业务紧密结合，不断“学习”，才能够稳定、可持续的升级，对业务有进一步的指导意义。
总体来说，目前大数据风控还在发展初期，未来行业一个可能的演化路径是：一些拥有数据资源和技术算法优势的企业在市场规模上具备了一定优势后，拥有更多的数据资源来支持模型的优化迭代，强化其技术优势，从而可以在控制风险的基础上提高贷款申请的通过率，使自己技术支持下的交易规模越做越大。在不考虑黑天鹅事件的前提下，行业可能出现强者恒强的马太效应。
如何判断大数据风控的成色
几乎所有的互金公司都在宣传自己的大数据风控，这样可以让用户更加放心，也给投资机构讲一个技术含量高的故事，但并非每个公司都有相应的能力。就算确实在开发大数据技术，能力也有高下之分。如何判断一家互金公司的大数据风控技术的成色？
首先看团队实力，团队是否有足够的技术人员，是否有相应的开发经验和履历。技术团队的规模与构成是衡量其大数据能力的重要指标，这一点比较直观。
其次，看公司的业务特征是否有使用的数据技术的必要。用钱宝CEO焦可认为，企业如果服务于足够海量的用户群体，交易频次也足够高频，则有通过大数据技术提升运营能力的需要，也会有越来越大的数据支撑模型的迭代。
如果一家企业只是服务于有限的客户，使用传统的线下风控模式就可以，没有使用大数据技术的必要，而且过程中无法产生大量的数据，也就无法为模型提供数据支持，所以也就没有使用大数据风控的可能性。例如，在P2P行业，如果借款人都是机构，且都是大额融资标的，则大数据风控没有用武之地，也没有使用的必要。
另外，还要看经营的时间长短。陆金所董事长计葵生曾表示，验证一个大数据风控模型的有效性，至少需要5万笔贷款进行验证。如果业务经营没有多长时间，不会累积足够的历史数据，也就无法对模型进行技术进行及时的迭代更新，其有效性也就面临很大考验。
大数据风控面临哪些问题？
发展大数据风控无疑是行业必经趋势，但其发展道路肯定也不是一帆风顺，还是面临很多障碍和困境。
首先是数据源的问题。数据量需要进一步扩大，为模型提供训练数据方面的支撑。对于一些缺乏信用数据的群体而言，目前很多线下行为都还没有数据化，线上数据也比较有限，对于这类群体，各种行为线上化、数据化进而将数据结构化，需要有一个过程。近些年来随着智能手机与社交网络应用的普及，很多缺乏信用数据的群体在线上有了一些数据，但数据量还需要进一步增加。未来物联网的发展可能带来更丰富的数据信息，辅助进行风控决策。
其次是面对的欺诈行为层出不穷，不断考验模型的有效性。总会有想要骗贷的群体对反欺诈模型进行研究，寻找漏洞以骗取资金，各种伪造技术也助长其欺诈行为。一个模型出来以后，刚开始可能比较有效，但面对新出现的欺诈行为可能又缺乏辨别能力，导致模型精准度下降。这就需要大数据风控模型在试错中不断迭代，加入更多复杂特征和更多维度的特征。这对于大数据风控公司的技术能力是持续的考验。
另外，大数据风控的发展要避免场景、行业、授信人群的集中化。企业做大数据风控，往往会选择一个场景、垂直行业或细分人群进行切入，这样可以将一个场景做深做透，深度分析、利用该领域的数据，但从金融的规律看，信贷过于集中于某个领域可能带来风险。读秒CEO周静表示，在做资产的时候，包括人群区域性、资产类别尽可能得做分散。零售信贷行业很多风险事件是因为行业对某一个群体人的过度的授信，导致风险延伸到整个经济。如果集中在某个场景或者某一类人群，风险可能越来越大，最终对行业市场有一个很大的冲击。
作者：宋星
来源：/archives/65949
本文来源于人人都是产品经理合作媒体@36大数据，作者@宋星
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大蜂数据，匠心精耕大数据风控
来源：重庆企业新闻网&&&
作者：佚名&&&
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　　互联网金融火了，大数据风控也火了。于是，不断地有公司跳出来说自己要做大数据，为互联网金融企业提供大数据风控。大数据风控谁想做就能做好吗？
　　风控大数据挖掘，需专业，更需要工匠精神
　　做大数据风控，绕不开的首要问题，就是大数据源问题，即大数据的获取、存储、管理、分析等。在国内，目前公共征信机构尚待建设，征信数据无法完全以公共服务的形式获取，而且国内的民众、企业信用评级没有历史传统，信用社会建设处于初始阶段。因此，对信贷风控数据源进行多渠道、多样化、动态实时的大数据挖掘工作，是大数据风控必经之路。大数据风控真的是仅仅有数据抓取技术就能做好的吗？
　　“风控大数据挖掘，需专业，更需要工匠精神。通过技术手段，在网上抓取数据，对于很多专业技术人员来说，并不难，而真正困难的是，如何识别、过滤、分析出真正对风控有价值的信息，而这，如果没有金融风控领域的深厚经验和专注并结合行业顶尖数据挖掘的技术，是不大可能做到的。最终可能从大数据获得的只是更多错误的信号和噪音。”深圳大蜂数据运营总监Chris说。据了解，大蜂数据团队沁淫于金融风控行业已多年，一直专注于金融领域的数据分析、企业CRM及风控体系建设，服务过的客户遍及澳大利亚、东南亚、香港以及中国大陆的各大银行、保险机构及政府机构。如香港汇丰银行、穆迪亚太区总部、中国银行、招商银行、中信银行、广东发展银行、中国平安、中国海关、中国移动，中国联通、鹏元征信、渣打银行、大新银行、永亨银行、新加坡发展银行、泰国大城银行等。如同几年前的华为公司一样，大蜂团队多年默默地坚守着“匠人”的本分，在幕后精耕细作，推动着行业的发展。
　　“大蜂团队很多项目经理及研发负责人在汇丰银行、大通银行、IBM、SAP、SAS(美国赛仕)、华为、鹏元征信等知名机构有多年从业经验。对于大数据风控，有着深刻的技术理解和行业认知。针对互联网金融风控，最高效、最便捷的方式，应该是大数据风控，这正是整个公司目前正在聚力精耕的核心业务。”对于大数据源挖掘问题，Chris沉着且有信心，他说：“大数据风控目前还处于行业探索阶段，但这么多年，大蜂团队引以自豪的不仅是海量数据搜集及处理分析技术，并且拥有金融行业多维度非常核心的大数据资源，也可以通过技术快速精准获取其它相关数据。当然，做大数据，对数据的挖掘永无止境，目前，在大数据挖掘方面，我们需要做的，是持续丰富大数据源，并与行业一道，探索大数据应用的开放性和有效性等问题。”对于行业普遍关注的大数据风控数据源问题，Chris炮制任正非的话说，“在大数据信贷风控领域，大蜂是有‘工匠’精神的，我们够专业，我们更专注，持续拓展我们跨行业的经验和资源。大蜂数据最有可能真正做到大数据技术与风控应用的完美结合。”
　　信贷风控体系，比技术本身更让人着迷
　　据了解，大蜂数据创始人Dick Cheung是一位著名的数据分析和金融风控专家。身为英国皇家统计学会特许统计师的他，早期在欧洲、澳大利亚等知名机构从事数据分析及金融风控研究，回国后创立华策公司，专业为知名银行、保险、政府机构做风控体系建设，深谙国外金融风控体系建设，并熟知国内信贷风控行情。他个人坚信，金融风控，一定是一项体系性工程。宏观环境除外，信贷机构内部的风控，都绝不是仅仅有大数据源、有征信数据、有BAT某些特定维度的信息支撑就可以做好的。要真正做好信贷风控，特别是互金风控，需要从风控流程、风控人员管理、风控效率、风控质量、风控成本等多维度考量。有效的、高效的信贷风控体系建设，突破大数据技术障碍是基础，更重要的是要对金融风控领域以及互金行业有足够深刻的理解和研究。
　　执于这样的信念，大蜂团队从2013年投入研发大数据风控业务伊始，就着眼于建设贯穿信贷生命周期的大数据风控解决方案，从信贷高质量获客，到贷前审查、贷中决策，再到贷后监控，为信贷机构提供信贷全周期风控咨询和辅助决策服务。通过深入开展互金风控业务梳理、数据统计及分析建模，大蜂团队将复杂的大数据风控解决方案集成到几个智能简洁的操作系统中，即目前大量用户正在使用以及即将应用的“业务申请信息调查系统”、“业务审核欺诈识别系统”、“大数据评分系统”，以及“贷后监控系统”。后期，大蜂还计划将这些系统集成到一个统一的平台“蜂控在线”上。届时，通过该平台，所有的小额贷款公司、P2P平台、银行个贷部门、个人信用卡中心、贷款中介等机构的普通业务人员，都可以轻松搞定以前需要多个流程部门、很多专业人员才能完成的风控业务。
　　每每想着团队们正在从事的事业，看到系统给行业带来的风控变化，Chris都甚是激动，他说，“利用技术手段，打通风控流程，推进行业的发展，一直是我的梦想，也是公司的梦想，更是这个团队执着多年的梦想。信贷风控体系建设，比技术本身更让人着迷。”
　　降本增效提质，实现从“0”到“1”的改变
　　我们知道，目前的互联网金融领域，主战场在小微信贷以及P2P平台方面。一般来说，小微信贷及P2P平台，信贷业务显著特点是客户多、数目小、放款快，这就决定了互金行业无法向银行一样，通过传统的资产抵押或线下调查去开展风控，因此，很多小微型互金机构几乎没有风控部门，或者风控工作零散不成体系。即使成立专门风控部门，大多不大可能组建系统研发团队，而多数采取的是人海战术、人工审核，其风控效率总是有限，风控成本必定高企，风控流程及人员管理也会出现各种各样的问题。
　　从技术与应用的发展趋势来看，大数据风控，其网络化、平台化、智能化、全维度等特点，将能够很好的切合互金信贷风控的大规模、高效率、低成本、高质量的风控需求，能够从调查维度、信用评级、流程管理、风控成本等方面，全方位解决这些问题。
　　当然，新的技术与应用，总是不断迭代的过程，需要系统环境的推进，需要整个行业的不断试错、证伪、演进。对于很多互金机构的风控“空白”或“混乱”来说，大数据信贷风控，能够实现整个行业从“0”到“1”的改变，进而实现“1”的决定性价值。
　　从大蜂数据目前推向市场的几款大数据风控产品(系统)应用效果，对大数据风控价值可见一斑。从大蜂的部分合作客户捷信、证大速贷、安盛、盛进等互金小贷机构获悉，针对信贷审核业务的大数据风控平台——“业务申请信息调查系统”，他们已全面合作应用。在省时增效方面，至少比传统的人工信贷审核提升300%以上；在信审质量方面，可以灵活快速获取更为宽泛的数据维度，能够更加精准的对网贷申请人进行自动化大数据调查与核实，快速生成调查报告，辅助贷前准入决策。同时，他们正在洽谈接入大蜂数据的“业务审核欺诈识别系统”，这是一套智能大数据动态题库及交互式测试评分系统，能够有效解决贷款人伪造个人申请信息、冒用他人身份信息、“征信黑名单”不可查以及不良中介诱骗他人间接实施信贷欺诈等反欺诈难题，让传统的申请表“动”了起来，对于那些有准备、有预谋的欺诈行为，起到了很好的识别防范作用。据悉，一大批较有影响力的信贷机构正在与大蜂数据洽谈更深层次的风控合作事宜，包括大蜂数据正在公测的用于贷中决策的大数据评分系统、用于贷后的大数据监控系统等。
　　信贷风控，一个历久弥新的领域。古代的典当抵押、近代的钱庄银号信用抵押放款、现当代的银行信用贷，每个时期的借贷行为，都伴随着相应的风控模式。信贷的历史有多久，信贷风控的历史就有多远，信贷方式与风控模式相伴相生。我们相信，伴随着互联网金融的世界范围发展，互联网金融信贷也必将会迎来她全新的风控模式——大数据信贷风控模式。而大蜂数据的历史使命，首先是要做好一个“工匠”、当好一个“卫士”。
责任编辑：cnfol001
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