看信而富怎么做风控

网贷零壹财经零壹财经 2017-08-23

关键词：风控 信而富 金融科技 大数据风控 云计算

"信用行为数据需要长时间的积累，这是很多平台没有做到的。在风控领域，实践永远是检验真理的唯一标准。"

大数据、云计算等前沿技术离我们的生活有多远？答案是，可能比你想象的更近。

几年前，如果有人告诉你，你可以通过手机在十几分钟甚至几分钟的时间内获得一笔借款，你一定认为他是骗子。而今天，毫不夸张地说，这已经开始成为中国新生代金融服务消费者的一种常态。一系列互联网技术的兴起正在给人们的生活带来翻天覆地的变化。金融科技颠覆了传统的银行业，不仅让金融服务触达的人群更广，应用的场景更丰富，也逐渐降低着金融服务的获得成本。

就是这一浪潮的弄潮儿之一。历经近17年的发展，基于累计撮合的借款交易笔数，信而富已是中国最大的网络借贷信息中介平台之一。今年4月，信而富在美国纽交所上市，成为中国又一家步入国际资本市场的Fintech（金融科技）企业。

除金融决策、精准营销以外，风险管理无疑是金融行业中前沿技术最能够施展拳脚的领域。而对于中国迅猛发展的网络借贷行业而言，能否运用前沿技术做好风控是平台的核心竞争力，也是持续在这一浪潮中逐浪前行的关键。

领先网络借贷中介平台信而富是如何做风控的？他们怎么看待未来行业的风控发展方向？

金融科技颠覆传统

在信而富，风控是一个覆盖全信用生命周期，即贷前、贷中和贷后各个环节的概念，建立在算法、模型和策略的基础上。

以贷前为例，信而富利用爬虫、探针等大数据挖掘技术以及人脸识别、活体检测等生物识别技术，验证申请信息的真实性，并通过基于大数据的算法和模型，对借款人进行贷前评估。与传统的线下尽调和人工审核相比，基于大数据等前沿技术的贷前评估具有准确、量化、一致和高效的优势。具体而言，信而富的授信模型接入成千上万的评价因子，能够更加准确、全面和及时地对借款人的信用作出预测和评估，相比线下尽调和人工审核，这一过程的成本和耗时大大降低。据称，信而富的大数据模型既不会特别倚重单个因子，比如有无社保记录，又能够保证模型在基础因子相同时具有评估的稳定性和一致性。

金融科技实现了人工判断向机器判断的转变，避免了人工审核的主观性和不稳定性，让整个贷前过程更加快捷、智能、安全。

90%的授信由模型完成

华博（音）是信而富的数据分析师，每天通过大数据处理软件，他清洗和处理各类经授权取得的借款人信息，包括地理位置、通话信息、IP地址、交易信息等。他的工作是信而富贷前风险评估以及贷后风险监控与预警的一环。

不过，与华博同处一个岗位的人员并不多，因为信而富的现金消费类借款已经实现90%的机器自动授信审核，只有10%的"异常件"以及部分评分处于"中间地带"的申请需要人工干预。"根据我们长久以来的经验，在信用评分的两端，大数据算法和模型具有极高的准确性，"信而富风控副总裁Rex介绍说。

除了在模型开发之初，利用感受性曲线下面积（ROC_AUC）、度指标（Kolmogorov-Smirnov，KS）和稳定性指标主要参考群体稳定指数（Population Shift Index，PSI）等技术指标验证模型的效果以外，模型上线后，信而富也会持续监控模型表现，根据模型类型的不同，每周或每月对相关模型进行迭代，确保模型效果。

"大数据风控"，说易行难

伴随着Fintech的火热，业内标榜大数据风控的平台雨后春笋般地出现，但Rex却坦言"大数据风控"说易行难。

这不仅是因为大数据风控具有很强的技术壁垒，更来自于信贷领域的固有特征。传统金融机构在对借款人进行信用评估时采用的是就业信息、收入信息、过往信贷记录等与借款人的还款能力、还款意愿具有强相关性的数据，而互联网金融机构往往缺少这样的数据，所能获得的更多的是用户的互联网足迹、运营商数据等信息。

信贷领域的大数据模型必须专注于解决对借款人还款能力、还款意愿与还款稳定性的预测和评估，而非获得可以应用于非借款场景的"人品"评分。"'人品'评分在信贷领域的适用性有待验证，从风控角度看有失严谨，从征信角度看有失公允，因为能够真正评估借款人风险特征的还是行为数据。"Rex说。

大数据模型能够最大限度地利用社交信息、地理位置、交易信息等非信用数据，帮助平台在贷前筛选借款人，但信用行为数据在风险定价、额度与费用调整等方面仍然具有压倒性优势。

"信用行为数据需要长时间的积累，这是很多平台没有做到的。在风控领域，实践永远是检验真理的唯一标准。"Rex指出。

信而富的自动决策技术（Auto Decisioning Technology）能够自动决定给予借款人的额度、期限和费率，所依仗不仅是对于借款人互联网足迹和信用特征的大数据挖掘，更是信而富近17年的信贷管理经验、平台经营以来积累的借款行为数据以及对于模型的不断回测和试错。

交叉检验，名单共享

2016年9月的某日，在信而富没有采取任何额外的营销手段的情况下，平台申请量出现异常激增。发现这一问题的正是信而富7*24小时的智能监测系统。随后通过风险排查，信而富成功识别一批信息经过人为"包装"的虚假申请，有效防范了可能的欺诈。

据称，除模型自动授信外，信而富还以实地验证、交叉检验和电话核查等方式作为补充，强化风控体系。用于进行交叉验证的第三方数据包括企业注册信息库、社保公积金信息库、电话装机地址库、法院执行信息库等。在这些听起来较为"传统"的风控手段中，实际上也不乏前沿技术的应用。比如电话核查中，信而富的系统可以根据客户对于问题的反应，自动制定针对该客户的下一个问题，协助电话核查人员开展工作。

另外，信而富也积极与行业相关机构共享黑名单，包括中国互联网金融协会、中国支付清算协会、、等，着力防范恶意欺诈和团伙骗贷。

强化催收

信而富平台的客群特征，小额、分散的业务特征，以及"低起步、稳成长"（即初始给予借款人较低的额度，随着良好信用行为的积累，给予借款人更低的费用、更长的期限和更高的额度）的经营策略已经在很大程度上确保了出资人的资金安全。

在逾期和失信客户管理上，信而富也有着严格的风险政策。催收方面，信而富采用的自动催收策略能够在特定情况下自动触发短信推送、语音外呼等催收手段，该策略在催收投入不变情况下显著提升了逾期还款率。

未来风控趋势展望

在科技赋能金融的今天，畅想中令人心潮澎湃的未来可能随时成为现实。针对网络借贷行业的风控领域，Rex指出眼纹、声纹等先进的生物识别技术值得期待，可能更大地提高互联网金融交易的安全性。他还谈到，对于个人隐私保护的重视、数据采集技术的进一步丰富、人工智能推动自动化程度提高，以及数据的开放共享将是未来网络借贷行业风控领域的四大趋势。

展望未来，Rex信心满满，他说"在金融科技的赋能下，金融的边界将会延伸，金融服务的便捷性、可得性和安全性都会大大提高"。

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