【觀點】大數據風控,我為什麼嘲諷技術流?

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導語

現在的很多大數據風控企業天天對外宣稱自己公司建立了多麼強悍的風控模型,行外人聽了覺得挺牛,實際上怎麼樣只有他們自己清楚,公開數據就那些,能清洗成什麼樣,提取出什麼指標,這些數據擺在傳統風控人員面前,他們很容易就能做到……

一、風控從業人員分三類

第一類是傳統的風控從業人員,他們有足夠多的實踐經歷,對風控要點的理解很接地氣,他們知道信用評估指標,甚至每個人心裡有一個權重,他們不懂大數據,他們不太認可大數據,我覺得他們這麼認為有一定道理,畢竟大數據風控也是以這些前輩的經驗為基礎的。可是他們會被淘汰的,就好比他們到現在還有一個習慣,就是許多文件只有列印出來才能看的進去。

第二類是傳統的風控從業人員轉型後的風控從業人員,他們進入了大數據風控領域,他們利用那些維度極其豐富的極其龐雜的數據與風控指標關聯起來,進而做到大數據風控,做到風控自動化;這類人既有傳統風控的基礎,又有大數據思維,知道大數據在解決信息不對稱的問題上的作用有多大。

第三類是從未從業過傳統風控業務,直接就進入大數據風控領域的人,他們看不懂基本的財務報表,不明白商品交易流程,許多金融術語都不懂,這些人覺得技術解決一切,殊不知他們制定的風控指標是傳統風控人員的經驗總結。他們將與借貸客戶相關性強的不強的數據用盡一切手段獲取到,來建立風控模型做到風控自動化;他們不屑於傳統風控,真是翅膀硬了就忘了爹娘。

可能還有第四類,就是什麼都不懂,但就是能說,全靠一張嘴。

二、大數據風控(徵信)公司有兩類

第一類是積累了多年的借貸業務,轉型或者拓展風控服務業務,他們基於自身積累的業務數據建立風控維度,風控模型,他們可以用自身積累的數據來輔佐驗證這些模型的準確性。

第二類是純技術型公司,他們瞧不起傳統風控,以為技術可以幹掉傳統風控。他們利用各種手段獲取了很多很多的數據,甭管這些數據與信用的關聯性是否是強相關。

銀行賴以生存的信貸業務走到今天,他們積累的風控經驗,形成的風控能力會比大數據風控差?不差,大數據風控真正解決的是人工風控的低效率,降低信息不對稱的程度,將人的風控思維過程程序化而已,而不是說技術手段發明了全新的風控指標或者風控理論。

現在很多大數據風控企業天天對外宣稱自己公司建立了多麼強悍的風控模型,行外人聽了覺得挺牛,實際怎麼樣只有自己清楚,公開數據就那些,能清洗成什麼樣,提取出什麼指標,這些數據擺在傳統風控人員面前,他們很容易就能做到,只是他們不願意看這些數據(所以他們慢慢的被淘汰),這些公司把獲取的數據稍微歸歸類就對外提供,這不過是數據的二道販子而已,而他們所謂的風控模型,見過的人都知道水平也就那樣,跟傳統風控線下那一套相比,沒什麼革命性的不同,但不得不承認的是,一些傳統風控獲取不到或者不曾考慮的數據,在反欺詐方面的作用,真是大的很(比如設備關聯性、ip關聯性、地址關聯性等)。

三、大數據有哪些

IP、GPS、設備ID、WIFI、時間(註冊申請時間、申請信息填寫時間等)、多頭借貸信息(共享機制)、人臉識別技術(只認face++)、社交信息(關係鏈信息、騰訊)、電商信息(阿里系、京東、亞馬遜等)、閱讀類信息(今日頭條、閱讀類app等看閱讀習慣、關注的內容等)、身份證認證(公安部)、金融卡要素認證、經營商數據(手機實名、通話記錄、消費記錄、上網記錄、聯繫人、出沒地點等)、銀聯畫像(消費額度、消費地點、消費時間、消費場所等分析出客戶是否結婚、是否有房貸、是否買車、消費能力、是否懷孕、是否有孩子等)、乘機信息(航空公司)、車管所信息、學籍信息、工商信息、稅控信息(太空科工?)、涉訴信息(政府某網站)、被執行信息、企業商標專利/軟體作品著作權。

等等等等

只要是數據,就能跟信用扯上關係,有人愛看遊戲新聞,他就一定貪玩嗎?有人愛看靖國神社的照片,他就一定叛國嗎?有人在母嬰店刷卡了,就一定是自己有了孩子或者懷孕了嗎?有人在凌晨3點申請借款,就一定信用不好嗎?沒有什麼一定的,所以針對這些大數據,大數據風控公司只能給出提示,而不能給出決定性結論。

大數據風控的本質作用是什麼?是豐富風控指標所涉及的數據的維度,盡可能地解決信息不對稱的問題(風險存在的根本原因)、提高風控效率、解放人的重復勞力。

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