近期，多家互聯(lián)網(wǎng)金融平臺相繼“暴雷”，一度引發(fā)市場動蕩，造成一部分投資人焦慮情緒加重。正當外界集體唱衰整個行業(yè)之時，一些優(yōu)勢頭部企業(yè)卻頻頻獲得巨額融資，互金行業(yè)可謂冰火兩重天。易通貸研究院認為，因為大量的投融資需求，穩(wěn)健的互金企業(yè)仍被看好，而暴雷平臺運營模式存在嚴重問題，多數(shù)為活期違規(guī)業(yè)務(wù)的高返平臺，又沒有嚴謹系統(tǒng)化的風控措施，暴雷是必然的，這些違規(guī)平臺的出局對于促進行業(yè)發(fā)展有正向作用。

風險控制一直是互聯(lián)網(wǎng)金融平臺的核心競爭力。從草莽到規(guī)范，歷經(jīng)五年，中國互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展已進入金融科技時代。當前，大數(shù)據(jù)、智能科技、云計算等新的技術(shù)成為互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)之后改造金融行業(yè)的新力量，在強化其運營保障能力及風險管控能力的同時，更提升了平臺服務(wù)水平，包括精準營銷、降低服務(wù)成本、拉新、提升投資者服務(wù)體驗。一些優(yōu)秀的互聯(lián)網(wǎng)金融公司也不斷推出全新的風控模型，那么新技術(shù)、新模型到底是如何改造互聯(lián)網(wǎng)金融的，具體又是如何應(yīng)用的呢?

新技術(shù)推動互聯(lián)網(wǎng)個人征信建設(shè)

長久以來，互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)都存在“征信饑渴”現(xiàn)象，據(jù)悉，國內(nèi)，央行征信數(shù)據(jù)其實只覆蓋了3.8億左右的自然人，覆蓋率非常低，還有幾億人只有簡單的身份數(shù)據(jù)。只依靠央行征信等公共征信機構(gòu)，對個人信用建設(shè)效果微乎其微。而互聯(lián)網(wǎng)金融時代若想做好風險控制，個人征信是繞不開的重要一環(huán)。平臺獲取個人征信的需求變得日益緊迫。如何盡快推進行業(yè)征信建設(shè)、信息共享、打破數(shù)據(jù)孤島，成為業(yè)界熱烈探討的話題。

大數(shù)據(jù)、反欺詐技術(shù)對征信體系的建立與完善具有重要意義。

拿螞蟻金服舉例，大家最熟悉的莫過于芝麻信用。只要信用積分累計到一定額度，大家就可以享受免押租房、租車、甚至免押金住酒店的權(quán)利。我國信用體系尚未完全建立，螞蟻金服憑什么能放心地依靠信用提供免費服務(wù)，而不擔心用戶違約呢?其實，芝麻信用就用到了大數(shù)據(jù)和云計算技術(shù)，通過大量網(wǎng)絡(luò)交易和行為數(shù)據(jù)，可以對用戶進行信用評估并建立用戶畫像，通過機器學習技術(shù)都能夠被精準的分析出來，當然不必擔心違約了。京東金融的白條授信也是這個道理。

技術(shù)風控在互聯(lián)網(wǎng)金融平臺也得到了足夠的重視，并在征信評估、反欺詐、預(yù)警監(jiān)控方面得到了很好的應(yīng)用。

以易通貸為例，為了打擊黑產(chǎn)和騙貸集團，平臺會利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對借貸人的基本信息進行審核，包括姓名、身份證、郵箱、手機號等以及是否曾經(jīng)出現(xiàn)過不良信用記錄，并根據(jù)用戶的網(wǎng)絡(luò)行為對用戶進行分析和畫像，甄別借貸人實際的還款意愿和還款能力，減少因老賴造成的壞賬;通過依托自有+第三方海量風險名單數(shù)據(jù)，依托強大的全局聯(lián)防聯(lián)控機制，平臺還能對涉嫌多頭借貸高風險人群，第一時間進行預(yù)警。此外，基于設(shè)備指紋技術(shù)、地址匹配、模糊匹配技術(shù)及動態(tài)反欺詐模型，從大量借貸數(shù)據(jù)中挖掘分析，發(fā)現(xiàn)存在欺詐行為的機構(gòu)團伙，降低因為黑產(chǎn)鏈條惡意騙貸造成的損失。

體系化、定制化、精準化風控模型讓風險管理更有效率

目前互聯(lián)網(wǎng)金融解決大數(shù)據(jù)風控征信問題，大多是依賴大數(shù)據(jù)、云計算這樣的模式，來獲取盡可能多的信息。但數(shù)據(jù)造假問題泛濫，且存在一定時效性，比如去年的3.15晚會上，看似高大上的人臉識別被輕松破解;很多理財公司聲稱有線下門店，可以通過手機進行LBS定位，但這種定位因為數(shù)據(jù)更新不及時或者造假也可能并非真實，所以極易引發(fā)騙局。

易通貸認為，在新技術(shù)的運用上，除了更加專業(yè)謹慎，還應(yīng)該加強企業(yè)自律，真正讓技術(shù)發(fā)揮應(yīng)有的價值。此外，風險防控要以技術(shù)為支撐構(gòu)建系統(tǒng)化的風控體系，建立企業(yè)自身智庫和智能決策。

在國內(nèi)企業(yè)中，一些互聯(lián)網(wǎng)巨頭借助自身的數(shù)據(jù)優(yōu)勢，形成了比較成熟的風控模型。阿里的芝麻信用則運用了梯度提升決策樹、隨機森林、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，分群調(diào)整技術(shù)等在內(nèi)的大規(guī)模機器學習算法;騰訊微眾銀行陸續(xù)建立了客戶分群授信、社交評分、信用評分、欺詐偵測等系列模型;京東白條建立了弱分類組合預(yù)測模型，借助隨機森林、lasso 回歸算法等進行用戶信用評估。

而一些頭部平臺和優(yōu)勢互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)，也開始慢慢搭建自己的智能風控模型。易通貸獨立研發(fā)了“易智”系統(tǒng)，在傳統(tǒng)金融和互聯(lián)網(wǎng)金融風險管理相結(jié)合的基礎(chǔ)上，建立了以大數(shù)據(jù)運用、精準化判斷、智能化決策為核心的新型風險管理體系。該體系基于深度學習、智能決策、態(tài)勢感知等特性，在海量數(shù)據(jù)分析和業(yè)務(wù)開展的的基礎(chǔ)上，針對不同產(chǎn)品、用戶類型建立專業(yè)有效、定制化的風控模型，并不斷迭代、更新，才可以有效識別風險用戶，實現(xiàn)風險的提前預(yù)警，防范后期的逾期及違約風險，讓實際的風控工作更精準、有效率。

一般互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)，都需要根據(jù)對行業(yè)的理解以及企業(yè)的風控目的來建立模型。風控模型要想擬合度高、更實用，要求對大量的數(shù)據(jù)分析后結(jié)合實際經(jīng)驗進行建立。很多不專業(yè)的互金公司沒有從企業(yè)自身的情況和目的出發(fā)，盲目照搬亂用新技術(shù)與新模式，這樣既對風險管理工作無益，對投資用戶也是極不負責任的。

成熟的風控是一個綜合作業(yè)的過程。需要利用前沿技術(shù)進行海量數(shù)據(jù)收集與系統(tǒng)化分析;根據(jù)不同用戶和產(chǎn)品類型搭建定制化、精準化的風險模型;在反欺詐、信用管理、貸后管理等多個階段建立獨有的智能決策系統(tǒng);建立多維度的全面審核流程，面向渠道、企業(yè)實行準入-審核-智能評價-實地盡調(diào)-決策機制等系統(tǒng)化的流程管理。從這個方面來說，易通貸的“易智”風控系統(tǒng)無疑為行業(yè)開了個好頭。

防范重大風險化解是當前經(jīng)濟工作面臨的首要問題，作為負責任的互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)，嚴守合規(guī)，加強自律是基礎(chǔ)，在運用新技術(shù)新模式豐富知識體系的基礎(chǔ)上，加強與優(yōu)勢企業(yè)合作實現(xiàn)聯(lián)防聯(lián)控，以實際行動降低運營風險，才能行穩(wěn)致遠，不負投資人及全社會的期待。

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