互聯網金融標準編制啟動大數據風控如何入局？

2016-12-23 09:01:39來源：中國網系作者：楊麗編輯：沐子飛關鍵詞：互聯網金融大數據大數據風控閱讀量：34422

導讀：去年開始進入互聯網金融監管元年，一些行業內標準化的指導性文件已經開始下發，國務院也牽頭進行了一段時期的互聯網金融集中整治。

　　【中國智能制造網論壇會議】隨著監管逐步進入，互聯網金融抑或是金融科技都逐步衍生出了是否需要監管和如何監管的問題。隨著去年開始進入互聯網金融監管元年，一些行業內標準化的指導性文件已經開始下發，國務院也牽頭進行了一段時期的互聯網金融集中整治。那么在目前這個階段，關于互聯網金融運行標準的制定和細則的實踐已經成為了必要之義。

　　近日，全國金融標準化技術委員會(以下簡稱“金標委”)互聯網金融標準工作組在京召開啟動會暨次成員大會，中國互聯網金融協會(以下簡稱“協會”)擔任組長單位，協會秘書長陸書春當選工作組組長。據悉，工作組首批成員共有44家，包括銀行、證券、保險等傳統金融機構以及新興互聯網金融企業、金融基礎設施機構和科研院所。

　　對于互聯網金融產業而言，金標委的成立也標志著又一個專業性金融標準規范推動執行機構的確立，并且將在很大程度上和目前互聯網金融業內的規范化執行自律力量相互配合，共同形成國內互聯網金融標準化的推動。

　　金融科技漸成趨勢，如何規范成重要命題

　　其實，不論是1.0階段的互聯網金融，還是2.0階段的金融科技，監管機構的態度還是比較明確的，央行在某次會議上也強調指出要逐步厘清“金融科技”和“互聯網金融”的界限，金融的本質還在于風險管控，互聯網金融也一樣，不能僅僅以金融科技代替現有的成熟的金融體系，Fintech公司只有和持牌金融結構合作才能產生獨特的效果。

　　從監管的趨勢上來講，Fintech更多的是一種底層的互聯網金融支撐因素，但是并非意味著金融科技可以塑造出另一個獨立的金融體系。所以，可以預見到，不論是互聯網金融還是金融科技，后期都將成為金標委的一個重要工作內容。

　　對于實施互聯網金融標準化的初衷，初的原因是很多互聯網金融在資產、渠道、信用銜接上并沒有突破傳統金融的局限，相反卻在風控、資產渠道、合規上等存在一些較大的問題，這也成為了國內在互聯網金融高發期出現諸多跑路和詐騙現象的一個主要誘因。因為缺乏規范化標準和準入，導致了行業在早期和高速發展中期就良莠不齊，而到了目前市場集中整理和規范的時期，金融標準化制定就變得十分有必要。

　　在制定這種標準的過程中，除了可以利用傳統金融在運營資質、門檻、注冊資本、杠桿、流程、機構、組織、風險、績效等各個方面的經驗外，對于互聯網金融，特別是第二階段衍生出的大數據、人工智能、機器深度學習等技術，金標委完全可以技術提升和科技手段依托來完善傳統的金融標準制定辦法。

　　如對信貸投放進行完整的大數據監測，借助大數據科技金融的力量，分析出各種行業的信貸投放效率，找出的信貸投放并加以鼓勵，對信貸投放低的領域加以抑制，才能實現金融供給側的改革。此外，在具體的信貸和授信管理方面，也可以通過借助目前市場上一些大數據風控工具來進行行業重點數據監測。

　　大數據風控，或將助力金融標準制定

　　目前大數據風控也已經成為市場上各類平臺競相進入的焦點領域，比如阿里、百度、京東、網易等巨頭依托于各自的產品和數據業務體系，通過場景衍生出大數據風控工具。

　　阿里的大數據風控主要體現在“螞云計劃”和螞蟻金服的信貸管理模型上，通過花唄、借唄、螞蟻小貸、芝麻征信這些前端的產品體系和后端的底層風控模型上，集合反欺詐、安全管理、指紋識別、數據校驗、歷史監測等各種維度將個人和商戶的信用進行數據化管理;類似的是，京東在由電商業務轉型為金融業務借力的背景下，通過自身商戶和用戶歷史數據，引入國外的Zestfinance的風控技術和國內的數庫、聚合數據等數據和模型運營商，以形成賬戶、數據和連接功能。

　　還有兩家巨頭網易和百度，和阿里京東有所不同，在大數據風控領域是通過技術先行銜接場景、客戶和數據的。百度金融除了大力推廣百度錢包以外，在教育信貸領域通過對接線下各種行業教育和培訓機構，輸出百度的大數據搜索、定位、風控、人臉識別、關鍵因子等建模優勢。網易金融目前則是通過金融科技化探索，與國內眾多的中小金融機構對接，通過機構平臺實現B2B2C的業務發展，是通過助力商業銀行實現技術和場景的對接。12月8日，網易金融在新昌發布了國內以中小銀行為合作背景的大數據風控平臺：網易北斗，通過建模及大數據收集處理能力，采用神經網絡/機器學習/支持向量機等技術來保障風控模型可以去偽存真、真實反映用戶的信用。

　　從發布會上公布的介紹來看，網易北斗是一款智能化、開放性的風控平臺，通過四大用“新”和七大“賦能”實現了具有核心競爭力的七大風控業務模塊，并且結合反欺詐、風控因子等場景應用，引入隨機森林、神經網絡等前沿機器學習算法進行建模，綜合近千模型，調控數萬變量，終形成一個生態化的大數據風控體系。從網易北斗上線儀式上的數據來看，其實現了中小銀行在多個方面的效率提升和成本降低：1)顯著提升金融機構數據處理能力—處理效率提升90%;2)大幅縮短審批時間—放款速度提升70%;3)有效提高信貸資產質量—平均壞賬損失降低35%;4)有效提升模型風控預測能力，提升預測性能60%。

　　可以看到，包括網易北斗在內的大數據風控模型可以為傳統的金融標準制定和新興的互聯網金融、金融科技標準制定帶來更多實踐和參考，日后也將成為整個互聯網金融歷史中一個重要技術性里程碑。

　　(原標題：互聯網金融標準編制啟動，大數據風控能否入局？）

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