大數據風控行業正本清源?11月19日，2016外灘國際金融峰會在上海舉行，阿裡巴巴集團董事局主席馬雲、複星集團董事長郭廣昌等業界知名人士圍繞“全球城市與金融創新”這一主題展開深入交流 ，接下來我們就來聊聊關于大數據風控行業正本清源?以下内容大家不妨參考一二希望能幫到您!

大數據風控行業正本清源

11月19日，2016外灘國際金融峰會在上海舉行，阿裡巴巴集團董事局主席馬雲、複星集團董事長郭廣昌等業界知名人士圍繞“全球城市與金融創新”這一主題展開深入交流。

互聯網金融成為峰會熱點話題，馬雲指出：數據、基于數據的信用體系以及基于大數據的風控體系是判斷一家公司是否具備做互聯網金融的三大要素。作為業界領袖人物，馬雲此番談話也引發了行業内外對大數據風控的思考和讨論。

數據的廣度、深度和實效性

馬雲認為：數據的關鍵在于豐富度、廣度和厚度，而非單一的來自社交、電商或是O2O的就是好數據。

簡單地說，判斷一家互聯網金融企業的數據能力取決于兩點：企業有沒有核心數據，收集到的數據量是否足夠大?

阿裡和騰訊分别以電商平台數據、社交數據打造出各具特點的數據體系。作為老牌互金企業，NONOBANK(諾諾鎊客)亦走出特色的數據之路。依托7年多的運營經驗，NONOBANK在借款端積累了海量的數據，從借款到還款的全周期用戶行為數據，成為NONOBANK掌握的獨有核心數據，這也是每家企業視若珍寶的資源。同時NONOBANK也不斷拓展數據的豐富度，在自有核心數據的基礎上，與第三方合作，大量獲取用戶在社交、電商、征信等方面的數據，最終打造出具有廣度(數據的全面性)、深度(數據的強相關性)、實效性的數據庫，為随後的信用體系和大數據風控奠定基礎。

不惟NONOBANK(諾諾鎊客)，國内互金企業多是循着這一思路建立數據庫，不過受制于企業運營曆史、業務規模以及核心數據獲取能力，導緻像NONOBANK這樣真正建立起自身數據庫的企業鳳毛麟角。

基于數據的信用體系

當然，僅僅擁有數據還是不夠的，衆所周知，大數據不僅在于數據的豐富程度，同樣取決于數據的分析和處理。在馬雲看來，要解決普惠的80%，要建立一個強大的信用體系，沒有信用體系的建設，幾乎沒辦法做到兩三分鐘放貸款。

信用體系的意義在于為用戶信用“打分”，對風險量化管理。在美國，企業可以通過向三大征信機構購買信息而解決信貸中的征信問題。反觀信用體系相對落後的中國，互金企業勢必要建立起自身的征信體系，給予用戶信用評分，以及決定是否核準貸款或信用額度。

在NONOBANK(諾諾鎊客)信用體系建立思路中，主要解決兩個訴求：找到合格的貸款人，識别出潛在風險。為此，NONOBANK信用體系模型通過對數據的加工處理，描繪出用戶畫像，并對其标簽化處理，從而實現高效的對用戶風險量化管控。

在此基礎上，為了解決信用評估結果滞後性帶來的不确定風險，NONOBANK(諾諾鎊客)還實現了信用體系模型的動态變化，即通過數據及時錄入更新，信用評估維度的調整來适時管理信用風險，以确保評估的客觀性和及時性。

基于大數據的風控體系

所謂大數據風控，是在信用體系的基礎上預測借款人的還款能力和還款意願，以及欺詐風險。正如馬雲在談話中所強調，要建立基于大數據的風控體系，而不是基于IT的風控體系。這意味着，大數據風控的核心是數據，互聯網技術隻是手段。

NONOBANK(諾諾鎊客)的水滴風控系統與馬雲提出的觀點不謀而合，水滴風控的基礎是數據和由此而來的信用體系，同時結合金融科技領域的前沿技術提升效率，包括貸前的反欺詐、專家決策系統，以及貸後的風險預警等等。更具意義的是NONOBANK在大數據風控上的積極探索，比如，水滴風控系統自我學習能力，通過數據修正模型，能夠适應外部因素的變化不斷自我疊代提升。

從基礎數據、到建立信用體系，再到大數據風控，NONOBANK(諾諾鎊客)予以足夠的重視，藉此提升企業的核心能力，保障用戶投資安全。也許如馬雲所言，沒有數據，做互聯網金融是胡說八道。對于國内互金企業而言，真正實現互聯網金融的便捷、高效和安全，大數據風控還有很長一段路要走。

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