數據(ju)(ju)是金(jin)(jin)融業(ye)務的基石，監管集(ji)中清查大(da)數據(ju)(ju)公司，不僅大(da)數據(ju)(ju)公司人心(xin)惶惶，處于下(xia)游的金(jin)(jin)融機構(gou)也受池魚之殃——尤其是那些(xie)缺乏自主風控能力的機構(gou)，甚(shen)至不得不下(xia)線(xian)或(huo)暫停(ting)貸款發(fa)放。
數據清查終會(hui)過(guo)去，但很(hen)多(duo)東(dong)西在(zai)發生根(gen)本性改變(bian)，資金方做“甩手(shou)掌(zhang)柜”的好日子不會(hui)重現。那些缺乏自主(zhu)風控能力的金融機(ji)構，在(zai)未來的行業競爭(zheng)中，恐無以立足了(le)。
銀(yin)行(xing)金融(rong)科技轉型，方向很(hen)多(duo)，但最(zui)緊要可行(xing)的，還是大數(shu)據風(feng)控(kong)。萬事開頭難，從傳(chuan)統風(feng)控(kong)到大數(shu)據風(feng)控(kong)，銀(yin)行(xing)做得怎樣(yang)呢？
大(da)銀行相對容易，不缺(que)用戶(hu)，不缺(que)數據，也不缺(que)人才。傳統零售業務足(zu)夠強勢，有足(zu)夠的空間和時間推新產(chan)品、小(xiao)步快跑做(zuo)實(shi)驗，模型先跑起來，慢慢完善，自主風控(kong)能力(li)就算有了。
難的是(shi)小(xiao)銀行(xing)，尤其是(shi)偏居(ju)低(di)線(xian)(xian)城市的農(nong)商(shang)行(xing)、城商(shang)行(xing)，沒數(shu)據(ju)、沒人才，存(cun)量用戶也缺乏互聯網屬(shu)性(xing)，線(xian)(xian)下遷線(xian)(xian)上都難，更何論做新業(ye)務(wu)的試驗田(tian)。這(zhe)類銀行(xing)的科技轉(zhuan)型(xing)往(wang)往(wang)陷入(ru)兩個(ge)誤(wu)區：
一(yi)旦(dan)陷入這(zhe)兩個誤區，無(wu)論(lun)轉型(xing)多(duo)少(shao)年，銀行的自主(zhu)風控能力(li)仍等于零。是助貸和聯合(he)貸款害了這(zhe)些銀行嗎？
非也(ye)，助貸平臺提供(gong)初步風(feng)控審查，降低了金融機(ji)構二次風(feng)控壓力，可若(ruo)金融機(ji)構因此(ci)不(bu)再做二次風(feng)控，卻也(ye)怨不(bu)得別人，要從自己身上找原(yuan)因。
一(yi)些(xie)銀行缺乏(fa)轉(zhuan)型意(yi)愿，管理層只想在任期內靠助貸做做業績，不(bu)計長遠，那也(ye)只能這樣(yang)了，裝睡(shui)的人，不(bu)妨繼(ji)續睡(shui)吧；如(ru)果還愿意(yi)為長期發展著(zhu)急(ji)，當務之急(ji)，就是(shi)行動起(qi)來，邁出第(di)一(yi)步。
大數(shu)據風(feng)控(kong)，說(shuo)到底(di)就兩項——數(shu)據、風(feng)控(kong)模(mo)型。
數據分為(wei)內部(bu)數據、外部(bu)數據；也可分為(wei)歷史數據和(he)實(shi)時數據，后者包括(kuo)用戶設(she)備信(xin)息、位(wei)置信(xin)息、業務交互(hu)信(xin)息等。
對小銀行而言(yan)，隨著(zhu)數據(ju)(ju)環境趨嚴(yan)，全面(mian)拓(tuo)展外部數據(ju)(ju)源的必要性愈發有(you)限(xian)，一則是信(xin)息隱私踩雷風險(xian)，二則是業務(wu)量(liang)有(you)限(xian)，盲目撒網(wang)在(zai)經濟上吃(chi)不(bu)消(xiao)，按需索求更為現實。
小銀(yin)行要做的(de)，是(shi)激活內部(bu)數(shu)(shu)(shu)據(ju)，用好(hao)實時數(shu)(shu)(shu)據(ju)。激活內部(bu)數(shu)(shu)(shu)據(ju)，涉及到打破(po)部(bu)門壁壘，構建數(shu)(shu)(shu)據(ju)中臺，形成統(tong)一(yi)的(de)用戶視圖；而用好(hao)實時數(shu)(shu)(shu)據(ju)，要靠專業(ye)人才，把這(zhe)些數(shu)(shu)(shu)據(ju)融入到業(ye)務流程和風控模型中去。
這兩項工作，考驗的不是財力，而是決心和執行力。
大數據風控不僅僅指信用評(ping)分、反(fan)欺詐等貸前審查環節，而是(shi)一套流程體系，涵蓋從用戶(hu)入口端的精準營(ying)銷到貸后回款或催收管(guan)理(li)的全流程。
一般來講，只(zhi)要夯實了內部數(shu)據基礎(chu)，再結合外部黑灰名單和(he)各類信用評分(fen)數(shu)據，要防范信用風(feng)險(xian)并不難，真正(zheng)的難點在欺詐(zha)風(feng)險(xian)。
欺(qi)詐(zha)風險多為(wei)團伙(huo)(huo)作案，在攻防對抗中，實力(li)雖弱于一線巨頭，但(dan)面(mian)對小型(xing)銀行(xing)未必處于下風。加上(shang)欺(qi)詐(zha)團伙(huo)(huo)多從(cong)業務漏洞(dong)著(zhu)手，一朝得手，往往金(jin)額很大，令金(jin)融機構防不勝防。從(cong)實踐中看，無論(lun)是(shi)行(xing)業巨頭還是(shi)中小銀行(xing)，在反欺(qi)詐(zha)方面(mian)均需(xu)借助(zhu)第三方公司(si)的輔助(zhu)支持。
在建(jian)設自(zi)主(zhu)風控(kong)能力的過(guo)程中，中小銀行(xing)還應注意(yi)幾個原(yuan)則：
在新的(de)行(xing)業(ye)(ye)環(huan)境和監管環(huan)境下，無差異(yi)化大干(gan)快(kuai)上的(de)時(shi)代已經過(guo)去。中小銀行(xing)在戰(zhan)略層面必(bi)須聚焦(jiao)差異(yi)化，業(ye)(ye)務(wu)差異(yi)化，必(bi)然要求風控能力(li)差異(yi)化。
業務層面，要(yao)聚焦(jiao)場(chang)景(jing)金融，關注消(xiao)費用途；相應地，在風(feng)控(kong)層面，要(yao)夯(hang)實場(chang)景(jing)風(feng)控(kong)。從過往教育分(fen)(fen)期、租房分(fen)(fen)期等場(chang)景(jing)貸風(feng)波看，場(chang)景(jing)方的欺(qi)詐、亂(luan)(luan)收費、跑路(lu)往往是亂(luan)(luan)象之源(yuan)。
在(zai)(zai)場景貸(dai)業(ye)務(wu)中(zhong)，金(jin)融機構的慣(guan)常做法是(shi)與場景方合作獲客，卻又疏于準(zhun)入管理(li)和貸(dai)后規范(fan)，致使風險不斷。其(qi)實場景方多集中(zhong)在(zai)(zai)線下，具有較強(qiang)的區域色彩，區域銀行深耕(geng)區域場景，只(zhi)要愿意做，還(huan)是(shi)有優勢的。
用(yong)戶層(ceng)面，本地(di)客戶先行；在(zai)數據獲(huo)取(qu)上，可(ke)重點發(fa)力本地(di)社保、公積金、個(ge)稅、房(fang)產、車產等信(xin)息(xi)，在(zai)區域市場(chang)建立數據優勢，不必求(qiu)大求(qiu)全。
業務上線(xian)后，信用風控模型可以慢(man)慢(man)迭代(dai)優化(hua)，反(fan)欺詐(zha)能(neng)卻等不(bu)得，一開始(shi)就要用最好(hao)的(de)，否(fou)則根(gen)本吃不(bu)消。這(zhe)個時候，就必須借助第三(san)方反(fan)欺詐(zha)公司的(de)力(li)量，融合(he)到自主(zhu)風控的(de)建(jian)設能(neng)力(li)中(zhong)。
據業(ye)務(wu)安全公司頂象發布的(de)《“關聯網(wang)(wang)絡+反團(tuan)伙(huo)(huo)欺(qi)(qi)(qi)詐(zha)”白皮書》總(zong)結，信貸(dai)欺(qi)(qi)(qi)詐(zha)主要包括(kuo)中介包裝、資金用(yong)(yong)途(tu)挪用(yong)(yong)、信用(yong)(yong)卡養卡套(tao)現(xian)、偽冒騙(pian)貸(dai)和團(tuan)伙(huo)(huo)騙(pian)貸(dai)等幾(ji)種，其中團(tuan)伙(huo)(huo)欺(qi)(qi)(qi)詐(zha)尤其難(nan)纏(chan)。數據顯示，國內網(wang)(wang)絡欺(qi)(qi)(qi)詐(zha)從業(ye)者超(chao)過200萬，每年造成經(jing)濟損(sun)失近(jin)千(qian)億，其中僅針對(dui)金融機構的(de)欺(qi)(qi)(qi)詐(zha)團(tuan)伙(huo)(huo)就有3萬多個。
反(fan)欺詐手段，大致分為三類(lei)：
以頂象關聯網絡為例。基于(yu)金融(rong)機構(gou)自身的數(shu)據積(ji)累，結合內部數(shu)據和(he)業務場景、業務邏輯、產品流程、客群特征等做定制化(hua)設(she)計，構(gou)建可視化(hua)和(he)交(jiao)互式監控(kong)平(ping)臺，幫助(zhu)金融(rong)機構(gou)搭(da)建自主可控(kong)的風控(kong)體系。
由于與金融機構內部(bu)數(shu)據關聯(lian)，這樣建設(she)好(hao)的(de)風控體(ti)系不僅可用于營(ying)銷反欺詐、申(shen)請反欺詐、交易(yi)反欺詐、賬戶(hu)安全和數(shu)據反爬等(deng)縱深防御能力(li)，本(ben)身也是(shi)實用的(de)客戶(hu)關系畫像體(ti)系，在(zai)精準營(ying)銷、交叉營(ying)銷等(deng)方(fang)面也有用武之地。
建設(she)風控模型(xing)，可歸為風控部門的事，但激活內部數據，則是(shi)全(quan)行的事，需打破部門壁壘，確保戰略落地。這(zhe)背(bei)后，涉及到部門利(li)益協調、考核體(ti)系梳理(li)、組織惰性激活、包容文化構(gou)建等一(yi)系列大問題(ti)。
這些(xie)問題，哪個都(dou)不易(yi)解決，但都(dou)不得不解決，否則(ze)不僅(jin)(jin)科技(ji)轉型沒有著(zhu)落，即便僅(jin)(jin)僅(jin)(jin)是(shi)大(da)數(shu)據風控建設，也會很快(kuai)遇到瓶(ping)頸。
除上述幾個原(yuan)則外，在大數據風控能力建設過程(cheng)中，銀行(xing)還會持(chi)續面臨來(lai)自流程(cheng)重組、團隊(dui)建設、成本(ben)投(tou)入、監管合規等(deng)方面的挑(tiao)戰，需持(chi)續予(yu)以關注。
作(zuo)為一句口號，大(da)數據風控已(yi)經喊了(le)(le)很多(duo)年。“狼來了(le)(le)”喊久了(le)(le)，危機(ji)感也就淡(dan)了(le)(le)，人們(men)開(kai)始把它(ta)視作(zuo)某(mou)種“重要而不緊急的(de)事情”，不斷給(gei)一些短(duan)期事務讓路，一拖(tuo)再拖(tuo)、原地踏(ta)步。
“一(yi)鼓(gu)作氣，再而竭，三而衰(shuai)”，當(dang)一(yi)件事持續幾(ji)年(nian)缺乏(fa)重(zhong)要進展時(shi)，大(da)家也就疲了，這(zhe)個時(shi)候，除非有大(da)刺激，否則這(zhe)事基本也就這(zhe)樣了。
所(suo)幸，這種大(da)刺激不遠了。
數(shu)據環境生變還只是(shi)前菜，后續，隨著(zhu)牌照(zhao)監管收(shou)緊、合規閥門(men)扎緊，大量的(de)中小放貸機(ji)構(gou)會退出市(shi)場，多頭借貸群體(ti)資金(jin)鏈斷裂(lie)，逾期率(lv)會趨(qu)勢(shi)性抬頭。屆時，助貸機(ji)構(gou)既(ji)兜(dou)不(bu)了(le)底、也不(bu)敢再兜(dou)底，相應地，那些缺乏獨立風(feng)控能力的(de)資金(jin)方，做(zuo)不(bu)了(le)業(ye)務(wu)、也不(bu)敢做(zuo)業(ye)務(wu)。
中小銀行要意識到，“搭(da)助貸風(feng)控便(bian)車、做甩手資(zi)金方”的好日(ri)子正(zheng)在遠去，一去不回。再(zai)沒有(you)點緊(jin)迫性(xing)，真的來不及了。
