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政治与法律 POLICY & LAW
实现风险的提前预警
发布时间:2018-08-05 05:54    信息来源:未知    浏览次数:

  近期,多家互联网金融平台相继“暴雷”,一度引发市场动荡,造成一部分投资人焦虑情绪加重。正当外界集体唱衰整个行业之时,一些优势头部企业却频频获得巨额融资,互金行业可谓冰火两重天。易通贷研究院认为,因为大量的投融资需求,稳健的互金企业仍被看好,而暴雷平台运营模式存在严重问题,多数为活期违规业务的高返平台,又没有严谨系统化的风控措施,暴雷是必然的,这些违规平台的出局对于促进行业发展有正向作用。

  风险控制一直是互联网金融平台的核心竞争力。从草莽到规范,历经五年,中国互联网金融发展已进入金融科技时代。当前,大数据、智能科技、云计算等新的技术成为互联网技术之后改造金融行业的新力量,在强化其运营保障能力及风险管控能力的同时,更提升了平台服务水平,包括精准营销、降低服务成本、拉新、提升投资者服务体验。一些优秀的互联网金融公司也不断推出全新的风控模型,那么新技术、新模型到底是如何改造互联网金融的,具体又是如何应用的呢?

  长久以来,互联网金融行业都存在“征信饥渴”现象,据悉,国内,央行征信数据其实只覆盖了3.8亿左右的自然人,覆盖率非常低,还有几亿人只有简单的身份数据。只依靠央行征信等公共征信机构,对个人信用建设效果微乎其微。而互联网金融时代若想做好风险控制,个人征信是绕不开的重要一环。平台获取个人征信的需求变得日益紧迫。如何尽快推进行业征信建设、信息共享、打破数据孤岛,成为业界热烈探讨的话题。

  拿蚂蚁金服举例,大家最熟悉的莫过于芝麻信用。只要信用积分累计到一定额度,大家就可以享受免押租房、租车、甚至免押金住酒店的权利。我国信用体系尚未完全建立,蚂蚁金服凭什么能放心地依靠信用提供免费服务,而不担心用户违约呢?其实,芝麻信用就用到了大数据和云计算技术,通过大量网络交易和行为数据,可以对用户进行信用评估并建立用户画像,通过机器学习技术都能够被精准的分析出来,当然不必担心违约了。京东金融的白条授信也是这个道理。

  技术风控在互联网金融平台也得到了足够的重视,并在征信评估、反欺诈、预警监控方面得到了很好的应用。

  以易通贷为例,为了打击黑产和骗贷集团,平台会利用大数据技术对借贷人的基本信息进行审核,包括姓名、身份证、邮箱、手机号等以及是否曾经出现过不良信用记录,并根据用户的网络行为对用户进行分析和画像,甄别借贷人实际的还款意愿和还款能力,减少因老赖造成的坏账;通过依托自有+第三方海量风险名单数据,依托强大的全局联防联控机制,平台还能对涉嫌多头借贷高风险人群,第一时间进行预警。此外,基于设备指纹技术、地址匹配、模糊匹配技术及动态反欺诈模型,从大量借贷数据中挖掘分析,发现存在欺诈行为的机构团伙,降低因为黑产链条恶意骗贷造成的损失。

  目前互联网金融解决大数据风控征信问题,大多是依赖大数据、云计算这样的模式,来获取尽可能多的信息。但数据造假问题泛滥,且存在一定时效性,比如去年的3.15晚会上,看似高大上的人脸识别被轻松破解;很多理财公司声称有线下门店,可以通过手机进行LBS定位,但这种定位因为数据更新不及时或者造假也可能并非真实,所以极易引发骗局。

  易通贷认为,在新技术的运用上,除了更加专业谨慎,还应该加强企业自律,真正让技术发挥应有的价值。此外,风险防控要以技术为支撑构建系统化的风控体系,建立企业自身智库和智能决策。

  在国内企业中,一些互联网巨头借助自身的数据优势,形成了比较成熟的风控模型。阿里的芝麻信用则运用了梯度提升决策树、随机森林、神经网络,分群调整技术等在内的大规模机器学习算法;腾讯微众银行陆续建立了客户分群授信、社交评分、信用评分、欺诈侦测等系列模型;京东白条建立了弱分类组合预测模型,借助随机森林、lasso 回归算法等进行用户信用评估。

  而一些头部平台和优势互联网金融企业,也开始慢慢搭建自己的智能风控模型。易通贷独立研发了“易智”系统,在传统金融和互联网金融风险管理相结合的基础上,建立了以大数据运用、精准化判断、智能化决策为核心的新型风险管理体系。该体系基于深度学习、智能决策、态势感知等特性,在海量数据分析和业务开展的的基础上,针对不同产品、用户类型建立专业有效、定制化的风控模型,并不断迭代、更新,才可以有效识别风险用户,实现风险的提前预警,防范后期的逾期及违约风险,让实际的风控工作更精准、有效率。

  一般互联网金融企。

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