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2015移动金融国际峰会论坛看点一:风控决策的大数据时代

互联网+ 士小文 · 零壹财经 2015-07-09 阅读:4683

关键词:移动金融风控大数据

大数据到底如何助力风控决策、是有用的还是无效的、其具有怎样的发展前景与挑战?

圆桌论坛现场

 

7月8日,由零壹财经和LendIt联合主办的2015移动金融国际峰会在北京国家会议中心举办。此次峰会以“移动金融,掌握未来”为主题,零壹财经CEO柏亮、宜信CEO唐宁,LendIt联合创始人PeterRenton及其带领的美国互联网金融代表团出席了峰会。

 

对于金融业而言,风险管理能力是一个最为核心的竞争力,进入互联网时代后,大数据在风控决策中所扮演的角色越来越重要,大数据到底如何助力风控决策、是有用的还是无效的、其具有怎样的发展前景与挑战。峰会“圆桌论坛:风控决策的大数据时代”中,主持人金融加速创始人左文辉与嘉宾零壹研究院院长李耀东、中诚信公司研究部总经理张英杰、信用宝风险管理总监谭永智、FICO中国区副总裁王世今共同探讨了这些问题。

 

以下是嘉宾观点摘要:

 

左文辉:数据如何来帮助我们进行风控决策,它有哪些具体的效果和体现?

 

谭永智:互联网金融企业所面临的最大的风险是借款客户的欺诈问题,可用大数据来解决借款人身份真实性等问题,可借助大数据最终确定客户的还款能力以及还款意愿。

 

张英杰:大数据能够降低信息的收集成本,社会交易的障碍和成本会降低,有利于整个社会在一个低成本、低障碍的情况下来进行交易。

 

李耀东:如果采用大数据技术,真正要建立的是一个信用惩罚约束机制,真正买单的是那些存在着信用情况或者主观意图不太好的,信用等级比较低的人。

 

左文辉:大数据是不是万能的?在什么样的情况下我们的大数据风控是无效的?

 

谭永智:大数据有用。运用大数据进行风控,要区分产品和客群;虽说大数据不能解决全流程风控,但能解决一些局部问题,而且是非常有效的。

 

张英杰:大数据使高额和信息孤岛问题得到低成本、高效率的解决,把这个供求矛盾打通之后,就是红利空间。

 

王世今:目前风控领域的一个误区是盲目相信数据。我认为,战术上要避免盲目来做这件事情;战略上,风险是全生命周期,所以风控应该是一个框架,需要体系化来完成和实现,只只有在框架和体系中,大数据的风控才能发挥到卓越的作用。

 

左文辉:国内大数据征信前景和挑战还有哪些?

 

谭永智:大数据是必然发展趋势;挑战在于如何在不同的场景下运用大数据。

 

张英杰:大数据的发展需要硬环境的发展,如网络化建设,也需要软环境的发展,如数据的真实性、法律边界等方面的进步。

 

王世今:打通数据孤岛不容易,同时,数据的日渐开放是趋势。

 

李耀东:人人有信用,信用有价值,这是大数据征信或者大数据风控对于这个时代最大的贡献或者最大的一个机遇,问题是大家会在大数据的问题上急于求成、过于憧憬大数据,而迎接风控大数据来临之前一定要坐好数据积累。

 

以下是论坛实录:

 

各位来宾,各位朋友,大家下午好。欢迎大家来到2015移动金融国际峰会,我是金融加速左文辉,我们主要的工作为P2P平台做产品设计和风控模型,今天非常高兴有机会和在座的各位嘉宾一起探讨一下,大数据时代的风控决策,首先有请在座的嘉宾做个简单的自我介绍。左文辉:

 

谭永智:大家好,我是信用宝金融服务有限公司的风控总监,我叫谭永智,信用宝是领先的互联网金融和风险管理企业,主要从事个人信贷和理财服务业务,自2013年创始至今,累计的交易额超过了10个亿,为投资人获得了近亿元的收益,我们在全国20个省市建立了服务机构,运用O2O模式集中优势力量,全面解决个人信贷以及小微企业贷款的问题。

 

张英杰:谢谢主持人的介绍,我姓张,叫张英杰,我来自一家信用评级公司,中诚信国际信用有限评级公司,我们只是其中的子公司,围绕信用评级公司还有另外一个分公司中诚信征信,在这家公司做企业信用评级的,主要业务是围绕着主体,向企业发债,政府债等等,也就是说我们在债券市场看到的3A信用等级是由我们这样的公司来给出的。我们这家公司从1992年开始成立,到现在20多年了,一直是坚守着评级的一个主业,一家公司能在一个领域内深耕20年,一定是做对了什么。我们另外一家子公司是个人征信的,我们也是8家牌照之一,很荣幸受到邀请今天来参加这个环节,我们来共同探讨大数据信用以及风控的一些话题。谢谢各位。

 

王世今:大家好,我是FICO中国的王世今,FICO中国是世界最大的评分机构也是风险解决的机构,大量的风险解决软件,FICO在中国已经十年了,在过去的十年中,FICO中国积累了大量的银行、保险、互联网金融、行业的客户是风险解决方案的非常重要的一个公司,在中国的市场上做了大量的业务,为中国互联网金融企业的风险以及传统企业的风险都起到了一些作用。我自己本人是原摩根大通的250亿美金这么大的风险客户组合的风险总监,我回国也是有几年的时间,在中国致力于做风险解决方案。

 

李耀东:大家好,我是零壹财经的李耀东,上午的时候做过一次P2P白皮书的发布,大家可能也比较熟悉了,我简单地介绍一下零壹财经,我们是一家专注于为互联网金融提供第三方服务的一个公司,我们的业务包括行业研究、媒体宣传,也包括一些投资人教育、投资人决策方面的一些社交工具等等。我们零壹财经最近新推出来了一个专门致力于投资人之间,互联网理财人之间进行社交、互动,进行知识问答,这方面的一个社区,叫做,www.iyoucai.com,欢迎大家到这个上面进行交流,降低用户的风险。个人来讲,主要从事互联网金融一些行业研究,对于P2P借贷,对于众筹,对于互联网保险,对于社交投资,凡是这种比较新兴的,所谓比较性感的一些金融的实践我们都非常有兴趣来进行研究。爱有财

 

左文辉:四位嘉宾依次做过介绍,首先用掌声欢迎四位嘉宾的到来。我们现在说我们是生活在一个大数据的时代,用一个例子来做一个体现,我们把人类历史产生所有的数据比作1,过去两年产生的数据大概占了人类历史产生的数据总量的80%,所以说我们生活在一个名副其实的大数据时代在这样一个大数据时代下,大数据是如何帮助我们做风控决策的,接下来有请三位在座的嘉宾,一起来分享一下,大数据如何来帮助我们进行风控决策,它有哪些具体的效果和体现?从谭总开始。

 

谭永智:谢谢。信用宝开始很早运用大数据的工具,为我们的风控做支持,而且也积累了一些实操的经验,我想目前互联网金融企业所面临最大的一个风险问题,以及亟待解决的一问题,应该说是借款客户的欺诈问题,这也是应该说互联网金融企业,如果说要想开展好你的风控,这是第一个环节。因此,我们最早用大数据来解决的一些风控问题,就包括像借款人身份真实性的问题,其次还会借助大数据对于客户所提供的一些信息进行辅助判断,最终确定这个客户的还款能力以及还款意愿。

 

张英杰:这是一个好的问题,也是很时髦、很热点的话题。我想从两个方面来讨论,一个是从我们公司专业的角度来看,信用风险以及大数据的作用;第二个,从整个围绕着信息或者是大数据这个产业,或者说这个行业发展上的一些观点、看法。先说第二个,大数据和现在的时代的结合点,我们知道对信息的处理信息就是生产力,以前为什么信息没有这么重要呢,不是不重要,而是量的积累没有得到很好的体现,以前信息的传递手段受到一些限制,现在大数据的方式能够很好的解决了信息的收集成本,很大程度上解决了信息不对称的问题。这里面的一个很典型或者说突出的一个应用方式,那就是互联网金融,在互联网金融里面比较典型的代表就是P2P,我们也知道互联网金融这个行业的发展,一部分是金融机构的互联网化,另一个就是金融机构利用互联网平台怎么样发展,第三个,互联网公司金融化,还有就是二者的结合。

 

从融资的角度来讲或者资本市场的发展来看,我们的利率很广,从3%到30%,但是这中间有断层的,P2P平台在15%到25%,以前这个产品为什么没有呢?我们知道,民间借贷是个高利息,30%左右,依照的熟人的关系,高风险获得高收益的配比,但是它的发展受制于熟人关系的有限性。另外一端以银行为突出的,信贷的,及公募和私募债这样的信用相对下沉,但是融资成本比较低。在这个空档,从15到25%,P2P平台找到了空间,它怎么填补的呢?我们知道它通过互联网的手段,大数据的手段降低了风险识别的成本,恰恰是它的红利存在。也就是说,从行业的发展来看,大数据的办法能够使得信息的处理得到了很好的方式,信息的处理目的是揭示借债主体或者一个主体的信用,实际上包括刚才卢教授分享的一些模型,也包括上午探讨的内容谈到了对信用方面的判断,从专业的角度上来讲,我们衡量一个人的信用,一部分是他偿债的能力怎么样,另一个就是偿债的意愿怎么样,实际上各种指标之间对意愿和能力的衡量,通过大数据的办法都可以获取。

 

比如说,为什么看一个人的人际关系呢,和他举债有必然的因果联系吗?相关性和因果性在这里面怎么体现呢?这里面通过人际关系一部分判断这个人的偿债意愿怎么样,这个能力问题跟个人的财产,也就是说损失以后能够有多大一个偿还程度,我们用违约率来刻划。也就是说,通过这样的两个方向的判断,通过互联网的手段都得到了很好的应用。所以从行业发展的角度上讲,我想第一点,这个信息确实是生产力,可以是很好的能够打通交易平台的一个办法。

 

第一个环节说的是信息对信用的作用,信息背后是风险的问题,怎么衡量他的风险,实际上跟我们的专业,我们公司的业务结合起来了,因为我们是一家信用评级公司,我们所做的业务,从我们公司的角度上,一个主体是企业,地方政府当然还有一个国家主权的信用等级这个问题,我们也是通过专业应的办法来处理大量的信息,这些信息的获取途径,我们在原始的途径上看,一部分是公开的信息,另一部分是通过我们净值调查得到的,我们也依赖于大数据的这些手段,来不断的积攒、筛选、处理这些信息的,帮助我们对我们的信用风险模型以及信用等级的判断。所以说大数据的办法或者说改变了这种时代人们对信息的认识,也就是说,现在人们对于个人的信息,包括政府、其他组织的信息从来没有这样的一个高度,认为它是有价值的。在这样一个环境下,社会交易的障碍和成本都会降低,有利于整个社会在一个低成本、低障碍的情况下来进行这种交易,我们知道,这样从信息不对本的角度还是交易成本的角度都会提高效率的。所以从行业的发展带动了整个社会对信息的评价和认识,这是大数据给我们的改变。

 

王世今:张总、谭总谈得特别好,左总的问题也是非常的感兴趣,谈到大数据和风险的关系,我做风险已经做了好多年了,十多年的时间,从最基础的,风险到底是什么?风险和损失,风险是一种潜在的损失,而损失是风险的时限,比如说一个蒙着眼睛过马路,过非常繁忙马路的人不一定被车撞到,这个损失不一定发生,但是这个里面不确定性是特别大的。基于风险的极大的不确定性,基于它对未来有强烈的需要预测的这种预测性,风险或者说大数据在风险领域中的实践和应用就格外的凸显,大数据,比如说Fico在美国怎么利用大数据做了特别多的,而且都是极其前沿的创新的风险呢?比如说,FICO以算法知名的,在模型的建设上非常独到,它在过去的60年的历史中,其实是一部辉煌的,不停的发明创造,让这个算法能更精准,让模型能够更有效,之后就不停的推广,让大家,让全世界都使用的这么一个过程。比如说,全世界第一张评分卡是FICO发明的,这个专利至今还是FICO的专利,今天在美国(英文)用大数据来做评分,历史上不能够得到评分的人群都能够得到评分,这个事情已经是相当的普及,FICO模型在全世界20多个国家普遍应用的,在美国99%金融机构都是有用FICO模型的。

 

在中国FICO怎么解决大数据风险问题,首先FICO中国在过去这么多年历,做了中国市场上绝大份额的巴塞尔项目,这是风险合规,里面有大量的模型,PD等等大量的模型,而且央行的新一代信用评分也是独家邀请FICO来做的。但是这个够不够?我们最近在想,如何能利用上FICO的价值,让FICO普惠金融的价值,把中国8亿人群都在做起来,带着这样的理想我们把这个做起来,大数据云评分,当一个人他有了历史的信贷记录,这个PDOC的信息肯定是最有效的,对预测未来这个人的信用风险是有效的,中国信贷人群还是比较少的,3亿左右,我们五六亿的人群没有信贷记录的,难道不给他们一次做信贷的机会?当他没有PDOC数据的时候,我们可以用他的借记行为,45亿张借记卡,用他的交易行为消费行为可以彰显出这个人未来的风险的记录。如果没有他没有借记卡,他总是要有电话的,利用他的电话记录,利用他运营商的信息看他未来风险的预测,如果他连电话、手机或者座机都没有,总是要有一些水电煤的信息,这样的大数据,陈健总提到FICO的大数据已经会聚了最主流的大数据,把这些大数据由我们作为一个枢纽来实现它,未来不久,中国8亿信贷人群也将有信用评分。

 

左文辉:感谢王总的精彩分享,前面三位嘉宾都提到自己在大数据的应用以及在风控的价值,耀东博士从第三方研究机构的角度来看一下,您目前愿意为这样的数据分析和风控模型买单吗?

 

李耀东:当然,因为我本身不是做金融业务的,我想辉总问的主要意思,我们从事,包括信贷、民间金融业务、互联网金融业务的人是不是愿意为这个买单?这个问题可能首先是说,其实买单的不是金融机构,不是我们从事这些业务的人,真正买单的,如果说大数据风控有效的话,其实真正买单的是那些信用情况不好的人,是那些有着欺诈的或者有这样一些意图的人。

 

为什么呢?因为我个人感觉是这样的,我们现在考察大数据,风控,它目前在互联网金融行业重点的一个应用,目前可能在反欺诈这一块,用的还是最多的,有很多行业人士,包括从业者,他们提到在内做一些小额信贷业务,甚至是一些大一点的抵押贷款业务,碰到的最大的问题不是说在于他个人还款意愿怎么样,而是碰到一些骗子,骗子作为害群之马,把整个机构,整个行业会带的比较穷,成本比较高。如果我们能够利用大数据的技术,解决当前情况下反欺诈的问题,其实就给这个平台节省了很多的资金,少了很多坏账,投资人也会获得很多的额外的收益,更安全、更稳定的收益。所以从这个角度来讲,我觉得如果我们采用大数据技术,其实真正的是要建立一个信用的惩罚约束机制,真正买单的是那些存在着信用情况或者主观意图不太好的,信用等级比较低的人,他来买单。所以我的观点就是这样。

 

左文辉:刚刚我们谭总分享了,自己的大数据在做反欺诈的应用,包括王总分享了FICO用自己的大数据实现更普惠金融的服务,这些是大数据在为我们的金融服务提供的一些有价值的应用,我们再回过头来反思一下,大数据是不是万能的?在什么样的情况下我们的大数据风控是无效的?有请在座嘉宾分享一下自己的案例和体会。

 

谭永智:因为大数据风控的工作,我理解还是在探索当中,大家都是在盲人摸象,有的人摸到了耳朵,有的人摸到了尾巴,他对大数据的理解可能都是不一样的,所以说认为现在对大数据做判断,有用没用这个话题可能为时尚早,但是我想分享一下我们的观点,我们认为传统的信用评分,实际上利用了我们的借贷行为,最为关键的行为,但是我们应该去考虑一个问题,我们人群社会的结构,人群的行为、特征都在发生变化,最大的一点就是互联网、互联网金融以及在互联网上的一些行为表现,这个恰恰是我们大数据风控的一个基础。当你的人群特征发生了变化之后,在你的评分体系当中,在你的信用价值的判断当中一定要加入这些相应的因素。所以说在这个观点上,基于此,我们认为大数据一定是有用的,不会说它无效。

 

我想说个人的观点,两个思路,第一个,运用大数据进行风控,更多的还是要区分你的产品和你的客群,我们知道,你的产品额度不同,目标客群不同,你企业对于大数据风控的程度,使用的程度以及方法是不一样的。第二个观点,我们说只要我们在我们的风控流程当中,嵌入不同的大数据的应用,虽然说大数据不能解决全流程的风控,但是能够解决一些局部的问题,也是非常有效的。谢谢各位。

 

张英杰:有什么不足的地方,还不如说作为大数据对风控上的管理,它发展应该注意的一些问题,实际上我们第一个要考虑的,这个大数据作为一种风控的手段,它改变了什么,最初的特点使原来高额和信息孤岛的这种问题得到了一个低成本的高效率的解决,它克服了前一个供求的矛盾,实际上你把这个供求矛盾打通之后,这就是红利空间,就会催生一个新的行业,这个行业被新的行业取代之后,这个行业自身发展也会面临着一些问题,只有克服这些问题以后才会走的更远,既然发现了传统的有这样一个瓶颈,通过互联网,通过抓取,通过筛选和判断的办法解决了,自然而然就是你自身应该怎么样克服带来的这个问题,这是一个方向性的。

 

这里面实际上我们谈风险、谈信用、大数据,这种信用风险来自于两个方面,一个是个人征信系统,另一个就是企业或者机构、国家,分这样大的两个方面,个人征信来看,一部分是行政信息,这个人在政府相关机构对你的记录和记载,劳动部门、教育部门,包括汽车违章等等行政信息。第二部分是个人的金融信息,恐怕这是大家最关注的,金融信息这些信息在什么样的系统内?第三部分,是个人的基本信息,评价个人的征信大致从三个途径来的,这些信息目前在哪些领域存储着呢?通过大数据的办法如何获取的呢?大家都清楚,这三类信息存储在我们当前的不同部门,主要是政府和金融机构,这些信息是个存量信息,我们想怎么获取这些存量信息,第二步考虑,这些增量信息通过一些办法,分析消费者行为,经常到有一个特定目的的,航班信息,去一个特定的目的,可能推测你去那儿干什么,进而推测你的消费行为等等,后面是一些衍生性的,增量上的处理,这方面大数据处理起来确实是有效率的。前一部分存量的信息已经存在了,这部分信息怎么能够共享,所以打破信息孤岛问题才是要发展的一个瓶颈。

 

怎么打破这个孤岛?第一个,就要解决信息来源是不是真实可靠的,我们通过技术的手段抓取的信息,怎么样筛选,哪些本身就是没有用的或者如何在第一步,在入口,就把这些垃圾信息筛出去,这是大数据的考验,一定要是考虑入门的信息如何来进行处理。第二个,作为这样的一个行业发展或者说能起到风控的作用,信息的共享也是一个很重要的方面才能够使各个机构,各个方面能够快速的享受,在一个平台上共享这些信息。

 

个人信息有三个方面的获取,从存量和增量都对大数据提出了一些考验,从行业自身的发展来看,就要考虑信息原始信息的获取真实性问题,从大量上没问题,我们可以技术上处理,真实性要有一个,再一个就是共享的问题。在这两个层面都解决之后,实际上作为一个行业的发展,更进一步的是这样的信息是如何使用和利用的问题,我们才到了第二步,我们说信息的加工和处理才和个人的信用,风险能够一条线的串起来,才能够为各个市场上相应的对手方、决策方才能够有价值,他觉得这个信息是可靠的,我们先解决如何快速的获取问题,第二步再解决它确实是真实有效的,这两个方面。

 

王世今:我觉得首先一个比较大的误区,目前是盲目的相信数据了,从过去的那种没有数据,拍着脑袋决策,到另一个大数据时代了,就开始盲目的相信数据,这个是风控里面一个我认为应该比较普遍避免的,而且我也看到了一个趋势的,这样一个现象。美国有一本书,建议大家看一看,还是一个文章,叫做《一个精准的错误》,我这个是错误,但是它是经过精准的错误测算之后发生的错误,这个现象实际上现在已经发生。我给大家举个例子,这是战略层面上,比如说在摩根大通,它现在的大数据分析手段能够做到在网络上,因为摩根大通也有房贷,也有欺诈,两个不同的网址上出现两个一模一样的房子的照片,这个照片如果下面的地址是不一样的,这两张照片就可以立刻被下载下来,不允许他再做这个广告,立刻反欺诈的部门就要去追诉这两张照片的来源是什么,这个是完全数据驱动的,之后在战略上,就有着大量的分析,这个事情是怎么导致的,包括这个人,这是一个偶然的现象,别人用了他的照片还是一个偶然的还是必然的等等,所以说第一,就是我认为战术避免盲目的来做这件事情,(英文)已经有几十年的历史,在中国把它举的像神话一样,凡是不可解释的风控,不管是一个模型还是一个流程,有大量的不可解释的,不可持续这种风控的这样层面的事情,这个是要格外警惕的,这个是战术上。

 

战略上,我认为非常重要的一点,也管理了风险这么多年,我有时候这样觉得的,在战略上风险是全生命周期,全生命链条这样的管控,不是一个点,不是一个模型不是一个工具能够解决到的,应该是一个框架,这个框架里不管基础的指标还是策略,一直到上面的风险测试,风险压力,风险胃口等等,是要体系化的完成和实现的,只有这样,只有在这样的框架和体系中,大数据的风控才能发挥到它卓越的作用。

 

左文辉:感谢王总的分享。我们前面几位嘉宾达成一致的观点,我们认为大数据是有助于我们去做风控决策,王总提出来一个观点,我们也要非常谨慎地用大数据做风控的决策,可以用一句话来总结,大数据有助于我们去做风控的决策,也有可能颠覆我们的风控决策,这是我们几位在座几位嘉宾的观点,由于时间有限,从四位嘉宾从专业机构第三方机构的角度一起分析一下,国内大数据征信前景和挑战还有哪些?

 

谭永智:实际上刚才我们的观点已经非常清楚了,我们认为大数据是一个必然的发展趋势,特别是它是一个客观的,第三方的数据来源,有别于您的客户,我们的出借人也好,理财端的客户也好,它所提供的这些数据,所以说这一类数据,我们认为对今后金融企业的客户获取,客户特征的一个描述,以及产品的精准的营销,以及后期对于风控来讲,风控的客户价值的评价以及催收,都非常的有帮助。所以说我认为这些应该是它今后发展的重要领域。

 

我说一点挑战,我们认为挑战来自于依然是我们刚才说的,你要运用好大数据,更多的还是要不同的场景下去运用,因为互联网金融时代,拼的更多的可能是客户的体验,不是说你风控指标体系也好,风控的流程的完整,更多的是让客户能够满意的获取到服务。这里头就要针对不同的产品去设计你的大数据的应用,这样才能够让我们的征信和大数据风控,让它更有效,对客户的价值最大化。

 

左文辉:在做大数据风控过程中,也不要忘记大数据体验。

 

张英杰:大数据的发展两个方面,一个是硬环境的方面,需要相关的市场的培育,认识,也包括网络化的建设,像刚才所说的目的是提高效率,要规模化,要降低信息不对称,降低成本,这个方面要走的更远。另一个方面,就是软环境,可能软环境多说一些,第一个,我刚才已经谈到了,数据的这种真实性;第二个,这些数据的使用实际上要有一个法律的边界在限制了,哪类数据,我应该披露到什么程度,给什么样的群体去用,大数据只是说通过这样一个途径,突破了以前那些手段,不能够获得的这些数据,怎么用呢,这还是取决于你对它的一个使用问题。比如说,个人的行政信息,可以通过排除技术,可以到司法机关的公司得到,你没有权力,向不相干的第三方披露这些信息。

 

比如说其他方面的信息,是不是和我的违约方面,其他方面的信息很好,就代表着他在这里面的信用方面,在违约上很好吗,可能个人违约记录非常好,但是不代表着它一定不违约,这种可能是相关关系,不是一个因果,我们在处理这些信息的时候,你如何给出一个综合的评价来,也就是说在数据的处理上既要有全方位的处理和采集,同时还要突出一个主要方面,到底评价的,分析的是什么,从我们这个角度,先分析你违约的能力怎么样,然后再看这个意愿,随着你离违约越来越近,我关注的是发生损失以后回收多少,这个时候换另外的一些数据或者方法,或者技术手段来判断了,我们评价一个是动态的,不静态的来追踪,这也是大数据的一个优点,它可以处理这些。但是我这里就强调,它作为一个法律的界限,对于数据的采集和使用,如何保护相关的当事人各方权益和利益,不断的挑战司法的边界,这也是一个问题,我大致说这两个方面。

 

王世今:我简单说几句,征信这个词,英文是(英文),这个词实际上最早来自法语,意思是把东西放一块,这就是刚才张总提到的打通数据孤岛,今天早晨唐宁也是大力的呼吁让大家把数据共享,但是数据共享这件事情,又是多么的难,数据对于我们辛辛苦苦积累的数据的同事和伙伴来说,公司企业来说,这就是他们绝对的无价之宝和核心竞争力。

 

左文辉:生命线。

 

王世今:这种打通实际上不容易,这个我认为就是左总的问题特别感兴趣,目前的一个挑战,我们的数据是零碎化的,是碎片化的,大家的打通很多时候心里都隐隐约约的,我想要别人数据,最好我的数据还是自己用,当然看到这个其实日渐的更加开放,这确实是一个趋势。在这个挑战中,FICO有这样的一个历史,FICO60年的历史里,一直是专心的做厨师,从来不积累数据,我们是一个不积累数据的公司,在美国是如此,在中国是如此,在世界全部是如此,你是开饭店的,你有各种数据,农家乐、海鲜店,这个原材料都是你的,我能够帮助到你的,当你的厨师把你的数据盘活,让你的数据带来更大的价值,之后这个数据完全是你的,我一点都不存,这是我们能够打通数据孤岛最有利的核心竞争力,相当于我们在市场上跟我们战略合作伙伴,数据合作伙伴很多,他们愿意跟我们合作,就是放心在这里了,FICO是一个不动数据、不存数据的公司,你的数据到我这里,我把它现在生产力,而这种生产力是普适大家的,大家都获利。与此同时,谁的原材料还是谁的,所以说我看到市场上在未来的中国的征信领域里,有这样的挑战,但是希望FICO能够毫无保留的协助大家支持大家,把这个挑战克服掉。

 

左文辉:感谢王总,FICO用一个非常好的产品方案来解决了信息孤岛的问题以及信息共享的顾虑问题,请耀东博士第三方机构阐述一下您的观点。

 

李耀东:刚才三位嘉宾的非常同意,我们的经济本身向互联网迁移,我们的行为行动更多的在网上表现,所以我们有了比以前多的多的一些数据的基础,我们做风险管理也好,做风险评估也好,我们的核心用历史的数据和当前的状况推测你以后的情况,现在互联网时代来临之后,我们经济在线上化,行为线上化导致了我们有更多的维度,可能有更高的分辨率去采集这些历史数据,去分析当前的情况,从而有望能够达到对你未来更加精准的预测,我想这是一个前提,正是这个前提,它有可能实现包括唐宁总还有很多行业内的人,经常提的一句话,人人有信用,信用有价值,我想这个是大数据征信也好或者大数据风控也好,对于这个时代它最大的贡献或者最大的一个机遇。

 

它的挑战在于哪里?刚才前面几位说的也都非常的赞同,正是因为它有这么一个巨大的前景,我的感觉,可能有些时候大家会在大数据的问题上有点急于求成或者说过于憧憬大数据来了之后,可能整个风控问题就解决了,整个欺诈的各种各样的问题就解决了,可能行业里面有这么一种氛围。在迎接风控大数据来临之前,对于从业者来说,有一个很重要的工作就是把你自己的数据积累好,我们去了解了一些比较领先的,在大数据这方面探索比较前沿的一些机构,包括一些互联网的金融机构,P2P网贷的平台,我发现他们能够说及早的跟大数据风控技术进行对接挂上钩,是因为他们早期的信息化建设,对于意向的借款人,无论拒绝的还是审批的,好多时候只是接触一下,这样他们本身也积累了大量的数据,所以这个数据的建设一方面它的孤岛,这是一个问题,我们需要打通它。另外一方面,在互联网时代,我们每个人,每个机构都是数据生产的单位,我们把自己的数据积累好,自己也拥有了一定的交换的基础,我们去考虑整个行业的共享的问题,可能也会更容易一些,这个是我的基本观点。

 

左文辉:感谢四位嘉宾精彩分享,最后我总结一下,希望我们接下来能通过更多的数据积累,更好的数据分享,更专业的数据处理能够提供出更优的风控决策方案,让更多的人来享受大数据的风控的福利,我们本次的圆桌论坛到此结束,再次感谢四位嘉宾的精彩分享。

 



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