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信而富怎麼樣才能提額

大數據、雲計算等前沿技術離我們的生活有多遠?答案是，可能比你想象的更近。

幾年前，如果有人告訴你，你可以通過手機在十幾分鐘甚至幾分鐘的時間内獲得一筆借款，你一定認為他是騙子。而今天，毫不誇張地說，這已經開始成為中國新生代金融服務消費者的一種常态。一系列互聯網技術的興起正在給人們的生活帶來翻天覆地的變化。金融科技颠覆了傳統的銀行業，不僅讓金融服務觸達的人群更廣，應用的場景更豐富，也逐漸降低着金融服務的獲得成本。

信而富就是這一浪潮的弄潮兒之一。曆經近17年的發展，基于累計撮合的借款交易筆數，信而富已是中國最大的網絡借貸信息中介平台之一。今年4月，信而富在美國紐交所上市，成為中國又一家步入國際資本市場的Fintech(金融科技)企業。

除金融決策、精準營銷以外，風險管理無疑是金融行業中前沿技術最能夠施展拳腳的領域。而對于中國迅猛發展的網絡借貸行業而言，能否運用前沿技術做好風控是平台的核心競争力，也是持續在這一浪潮中逐浪前行的關鍵。

領先網絡借貸中介平台信而富是如何做風控的?他們怎麼看待未來行業的風控發展方向?

金融科技颠覆傳統

在信而富，風控是一個覆蓋全信用生命周期，即貸前、貸中和貸後各個環節的概念，建立在算法、模型和策略的基礎上。

以貸前為例，信而富利用爬蟲、探針等大數據挖掘技術以及人臉識别、活體檢測等生物識别技術，驗證申請信息的真實性，并通過基于大數據的算法和模型，對借款人進行貸前評估。與傳統的線下盡調和人工審核相比，基于大數據等前沿技術的貸前評估具有準确、量化、一緻和高效的優勢。具體而言，信而富的授信模型接入成千上萬的評價因子，能夠更加準确、全面和及時地對借款人的信用作出預測和評估，相比線下盡調和人工審核，這一過程的成本和耗時大大降低。據稱，信而富的大數據模型既不會特别倚重單個因子，比如有無社保記錄，又能夠保證模型在基礎因子相同時具有評估的穩定性和一緻性。

金融科技實現了人工判斷向機器判斷的轉變，避免了人工審核的主觀性和不穩定性，讓整個貸前過程更加快捷、智能、安全。

　　90%的授信由模型完成

華博(音)是信而富的數據分析師，每天通過大數據處理軟件，他清洗和處理各類經授權取得的借款人信息，包括地理位置、通話信息、IP地址、交易信息等。他的工作是信而富貸前風險評估以及貸後風險監控與預警的一環。

不過，與華博同處一個崗位的人員并不多，因為信而富的現金消費類借款已經實現90%的機器自動授信審核，隻有10%的“異常件”以及部分評分處于“中間地帶”的申請需要人工幹預。“根據我們長久以來的經驗，在信用評分的兩端，大數據算法和模型具有極高的準确性，”信而富風控副總裁Rex介紹說。

除了在模型開發之初，利用感受性曲線下面積(ROC_AUC)、區分度指标(Kolmogorov-Smirnov，KS)和穩定性指标主要參考群體穩定指數(Population Shift Index，PSI)等技術指标驗證模型的效果以外，模型上線後，信而富也會持續監控模型表現，根據模型類型的不同，每周或每月對相關模型進行疊代，确保模型效果。

　“大數據風控”，說易行難

伴随着Fintech的火熱，業内标榜大數據風控的平台雨後春筍般地出現，但Rex卻坦言“大數據風控”說易行難。

這不僅是因為大數據風控具有很強的技術壁壘，更來自于信貸領域的固有特征。傳統金融機構在對借款人進行信用評估時采用的是就業信息、收入信息、過往信貸記錄等與借款人的還款能力、還款意願具有強相關性的數據，而互聯網金融機構往往缺少這樣的數據，所能獲得的更多的是用戶的互聯網足迹、運營商數據等信息。

信貸領域的大數據模型必須專注于解決對借款人還款能力、還款意願與還款穩定性的預測和評估，而非獲得可以應用于非借款場景的“人品”評分。“‘人品’評分在信貸領域的适用性有待驗證，從風控角度看有失嚴謹，從征信角度看有失公允，因為能夠真正評估借款人風險特征的還是行為數據。”Rex說。

大數據模型能夠最大限度地利用社交信息、地理位置、交易信息等非信用數據，幫助平台在貸前篩選借款人，但信用行為數據在風險定價、額度與費用調整等方面仍然具有壓倒性優勢。

“信用行為數據需要長時間的積累，這是很多平台沒有做到的。在風控領域，實踐永遠是檢驗真理的唯一标準。”Rex指出。

信而富的自動決策技術(Auto Decisioning Technology)能夠自動決定給予借款人的額度、期限和費率，所依仗不僅是對于借款人互聯網足迹和信用特征的大數據挖掘，更是信而富近17年的信貸管理經驗、平台經營以來積累的借款行為數據以及對于模型的不斷回測和試錯。

　交叉檢驗，名單共享

2016年9月的某日，在信而富沒有采取任何額外的營銷手段的情況下，平台申請量出現異常激增。發現這一問題的正是信而富7*24小時的智能監測系統。随後通過風險排查，信而富成功識别一批信息經過人為“包裝”的虛假申請，有效防範了可能的欺詐。

據稱，除模型自動授信外，信而富還以實地驗證、交叉檢驗和電話核查等方式作為補充，強化風控體系。用于進行交叉驗證的第三方數據包括企業注冊信息庫、社保公積金信息庫、電話裝機地址庫、法院執行信息庫等。在這些聽起來較為“傳統”的風控手段中，實際上也不乏前沿技術的應用。比如電話核查中，信而富的系統可以根據客戶對于問題的反應，自動制定針對該客戶的下一個問題，協助電話核查人員開展工作。

另外，信而富也積極與行業相關機構共享黑名單，包括中國互聯網金融協會、中國支付清算協會、上海資信、騰訊征信等，着力防範惡意欺詐和團夥騙貸。

　強化催收

信而富平台的客群特征，小額、分散的業務特征，以及“低起步、穩成長”(即初始給予借款人較低的額度，随着良好信用行為的積累，給予借款人更低的費用、更長的期限和更高的額度)的經營策略已經在很大程度上确保了出資人的資金安全。

在逾期和失信客戶管理上，信而富也有着嚴格的風險政策。催收方面，信而富采用的自動催收策略能夠在特定情況下自動觸發短信推送、語音外呼等催收手段，該策略在催收投入不變情況下顯著提升了逾期還款率。

　未來風控趨勢展望

在科技賦能金融的今天，暢想中令人心潮澎湃的未來可能随時成為現實。針對網絡借貸行業的風控領域，Rex指出眼紋、聲紋等先進的生物識别技術值得期待，可能更大地提高互聯網金融交易的安全性。他還談到，對于個人隐私保護的重視、數據采集技術的進一步豐富、人工智能推動自動化程度提高，以及數據的開放共享将是未來網絡借貸行業風控領域的四大趨勢。

展望未來，Rex信心滿滿，他說“在金融科技的賦能下，金融的邊界将會延伸，金融服務的便捷性、可得性和安全性都會大大提高”。

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