? ? 大數(shù)據(jù)能夠進行數(shù)據(jù)變現(xiàn)的商業(yè)模式目前就是兩個，一個是精準營銷，典型的場景是商品推薦和精準廣告投放，另外一個是大數(shù)據(jù)風控，典型的場景是互聯(lián)網(wǎng)金融的大數(shù)據(jù)風控。
金融的本質(zhì)是風險管理，風控是所有金融業(yè)務(wù)的核心。典型的金融借貸業(yè)務(wù)例如抵押貸款、消費貸款、P2P、供應(yīng)鏈金融、以及票據(jù)融資都需要數(shù)據(jù)風控識別欺詐用戶及評估用戶信用等級。
傳統(tǒng)金融的風控主要利用了信用屬性強大的金融數(shù)據(jù)，一般采用20個緯度左右的數(shù)據(jù)，利用評分來識別客戶的還款能力和還款意愿。信用相關(guān)程度強的數(shù)據(jù)緯度為十個左右，包含年齡、職業(yè)、收入、學歷、工作單位、借貸情況、房產(chǎn)，汽車、單位、還貸記錄等，金融企業(yè)參考用戶提交的數(shù)據(jù)進行打分，最后得到申請人的信用評分，依據(jù)評分來決定是否貸款以及貸款額度。其他同信用相關(guān)的數(shù)據(jù)還有區(qū)域、產(chǎn)品、理財方式、行業(yè)、繳款方式、繳款記錄、金額、時間、頻率等
互聯(lián)網(wǎng)金融的大數(shù)據(jù)風控并不是完全改變傳統(tǒng)風控，實際是豐富傳統(tǒng)風控的數(shù)據(jù)緯度?；ヂ?lián)網(wǎng)風控中，首先還是利用信用屬性強的金融數(shù)據(jù)，判斷借款人的還款能力和還款意愿，然后在利用信用屬性較弱的行為數(shù)據(jù)進行補充，一般是利用數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)分析來判斷借款人的信用情況，借助數(shù)據(jù)模型來揭示某些行為特征和信用風險之間的關(guān)系。
互聯(lián)網(wǎng)金融公司利用大數(shù)據(jù)進行風控時，都是利用多維度數(shù)據(jù)來識別借款人風險。同信用相關(guān)的數(shù)據(jù)越多地被用于借款人風險評估，借款人的信用風險就被揭示的更充分，信用評分就會更加客觀，接近借款人實際風險。常用的互聯(lián)網(wǎng)金融大數(shù)據(jù)風控方式有以下幾種；
一、驗證借款人身份
驗證借款人身份的五因素認證是姓名、手機號、身份證號、銀行卡號、家庭地址。企業(yè)可以借助國政通的數(shù)據(jù)來驗證姓名、身份證號，借助銀聯(lián)數(shù)據(jù)來驗證銀行卡號和姓名，利用運營商數(shù)據(jù)來驗證手機號、姓名、身份證號、家庭住址。
如果借款人是欺詐用戶，這五個信息都可以買到。這個時候就需要進行人臉識別了，人臉識別等原理是調(diào)用國政通／公安局 API接口，將申請人實時拍攝的照片／視頻同客戶預(yù)留在公安的身份證進行識別，通過人臉識別技術(shù)驗證申請人是否是借款人本人。
其他的驗證客戶的方式包括讓客戶出示其他銀行的信用卡及刷卡記錄，或者驗證客戶的學歷證書和身份認證。
二、分析提交的信息來識別欺詐
大部分的貸款申請都從線下移到了線上，特別是在互聯(lián)網(wǎng)金融領(lǐng)域，消費貸和學生貸都是以線上申請為主的。
線上申請時，申請人會按照貸款公司的要求填寫多維度信息例如戶籍地址，居住地址，工作單位，單位電話，單位名稱等。如果是欺詐用戶，其填寫的信息往往會出現(xiàn)一些規(guī)律，企業(yè)可根據(jù)異常填寫記錄來識別欺詐。例如填寫不同城市居住小區(qū)名字相同、填寫的不同城市，不同單位的電話相同、不同單位的地址街道相同、單位名稱相同、甚至居住的樓層和號碼都相同。還有一些填寫假的小區(qū)、地址和單位名稱以及電話等。
如果企業(yè)發(fā)現(xiàn)一些重復的信息和電話號碼，申請人欺詐的可能性就會很高。
三、分析客戶線上申請行為來識別欺詐
欺詐用戶往往事先準備好用戶基本信息，在申請過程中，快速進行填寫，批量作業(yè)，在多家網(wǎng)站進行申請，通過提高申請量來獲得更多的貸款。
企業(yè)可以借助于SDK或JS來采集申請人在各個環(huán)節(jié)的行為，計算客戶閱讀條款的時間，填寫信息的時間，申請貸款的時間等，如果這些申請時間大大小于正?？蛻羯暾垥r間，例如填寫地址信息小于2秒，閱讀條款少于3秒鐘，申請貸款低于20秒等。用戶申請的時間也很關(guān)鍵，一般晚上11點以后申請貸款的申請人，欺詐比例和違約比例較高。
這些異常申請行為可能揭示申請人具有欺詐傾向，企業(yè)可以結(jié)合其他的信息來判斷客戶是否為欺詐用戶。
四、利用黑名單和灰名單識別風險
互聯(lián)網(wǎng)金融公司面臨的主要風險為惡意欺詐，70%左右的信貸損失來源于申請人的惡意欺詐?？蛻粲馄诨蛘哌`約貸款中至少有30%左右可以收回，另外的一些可以通過催收公司進行催收，M2逾期的回收率在20%左右。
市場上有近百家的公司從事個人征信相關(guān)工作，其主要的商業(yè)模式是反欺詐識別，灰名單識別，以及客戶征信評分。反欺詐識別中，重要的一個參考就是黑名單，市場上領(lǐng)先的大數(shù)據(jù)風控公司擁有將近1000萬左右的黑名單，大部分黑名單是過去十多年積累下來的老賴名單，真正有價值的黑名單在兩百萬左右。
黑名單來源于民間借貸、線上P2P、信用卡公司、小額借貸等公司的歷史違約用戶，其中很大一部分不再有借貸行為，參考價值有限。另外一個主要來源是催收公司，催收的成功率一般小于于30%（M3以上的），會產(chǎn)生很多黑名單。
灰名單是逾期但是還沒有達到違約的客戶（逾期少于3個月的客戶），灰名單也還意味著多頭借貸，申請人在多個貸款平臺進行借貸?？偨杩顢?shù)目遠遠超過其還款能力。
黑名單和灰名單是很好的風控方式，但是各個征信公司所擁有的名單僅僅是市場總量的一部分，很多互聯(lián)網(wǎng)金融公司不得不接入多個風控公司，來獲得更多的黑名單來提高查得率。央行和上海經(jīng)信委正在聯(lián)合多家互聯(lián)網(wǎng)金融公司建立統(tǒng)一的黑名單平臺，但是很多互聯(lián)網(wǎng)金融公司都不太愿意貢獻自家的黑名單，這些黑名單是用真金白銀換來的教訓。另外如果讓外界知道了自家平臺黑名單的數(shù)量，會影響其公司聲譽，降低公司估值，并令投資者質(zhì)疑其平臺的風控水平。
五、利用移動設(shè)備數(shù)據(jù)識別欺詐
行為數(shù)據(jù)中一個比較特殊的就是移動設(shè)備數(shù)據(jù)反欺詐，公司可以利用移動設(shè)備的位置信息來驗證客戶提交的工作地和生活地是否真實，另外來可以根據(jù)設(shè)備安裝的應(yīng)用活躍來識別多頭借貸風險。
欺詐用戶一般會使用模擬器進行貸款申請，移動大數(shù)據(jù)可以識別出貸款人是否使用模擬器。欺詐用戶也有一些典型特征，例如很多設(shè)備聚集在一個區(qū)域，一起申請貸款。欺詐設(shè)備不安裝生活和工具用App，僅僅安裝和貸款有關(guān)的App，可能還安裝了一些密碼破譯軟件或者其他的惡意軟件。
欺詐用戶還有可能不停更換SIM卡和手機，利用SIM卡和手機綁定時間和頻次可以識別出部分欺詐用戶。另外欺詐用戶也會購買一些已經(jīng)淘汰的手機，其機器上面的操作系統(tǒng)已經(jīng)過時很久，所安裝的App版本都很舊。這些特征可以識別出一些欺詐用戶。
六、利用消費記錄來進行評分
大會數(shù)據(jù)風控除了可以識別出壞人，還可以評估貸款人的還款能力。過去傳統(tǒng)金融依據(jù)借款人的收入來判斷其還款能力，但是有些客戶擁有工資以外的收入，例如投資收入、顧問咨詢收入等。另外一些客戶可能從父母、伴侶、朋友那里獲得其他的財政支持，擁有較高的支付能力。
按照傳統(tǒng)金融的做法，在家不工作照顧家庭的主婦可能還款能力較弱。無法給其提供貸款，但是其丈夫收入很高，家庭日常支出由其太太做主。這種情況，就需要消費數(shù)據(jù)來證明其還款能力了。
常用的消費記錄由銀行卡消費、電商購物、公共事業(yè)費記錄、大宗商品消費等。還可以參考航空記錄、手機話費、特殊會員消費等方式。例如頭等艙乘坐次數(shù)，物業(yè)費高低、高爾夫球俱樂部消費，游艇俱樂部會員費用，奢侈品會員，豪車4S店消費記錄等消費數(shù)據(jù)可以作為其信用評分重要參考。
互聯(lián)網(wǎng)金融的主要客戶是屌絲，其電商消費記錄、旅游消費記錄、以及加油消費記錄都可以作為評估其信用的依據(jù)。有的互聯(lián)金融公司專門從事個人電商消費數(shù)據(jù)分析，只要客戶授權(quán)其登陸電商網(wǎng)站，其可以借助于工具將客戶歷史消費數(shù)據(jù)全部抓取并進行匯總和評分。
七、參考社會關(guān)系來評估信用情況
物以類聚，人與群分。一般情況下，信用好的人，他的朋友信用也很好。信用不好的人，他的朋友的信用分也很低，
參考借款人常聯(lián)系的朋友信用評分可以評價借款人的信用情況，一般會采用經(jīng)常打電話的朋友作為樣本，評估經(jīng)常聯(lián)系的幾個人（不超過6六個人）的信用評分，去掉一個最高分，去掉一個最低分，取其中的平均值來判斷借款人的信用。這種方式挑戰(zhàn)很大，只是依靠手機號碼來判斷個人信用可信度不高。一般僅僅用于反欺詐識別，利用其經(jīng)常通話的手機號在黑名單庫里面進行匹配，如果命中，則此申請人的風險較高，需要進一步進行調(diào)查。
八、參考借款人社會屬性和行為來評估信用
參考過去互聯(lián)網(wǎng)金融風控的經(jīng)驗發(fā)現(xiàn)，擁有伴侶和子女的借款人，其貸款違約率較低；年齡大的人比年齡低的人貸款違約率要高，其中50歲左右的貸款人違約率最高，30歲左右的人違約率最低。貸款用于家庭消費和教育的貸款人，其貸款違約率低；聲明月收入超過3萬的人比聲明月收入低于1萬5千的人貸款違約率高；貸款次數(shù)多的人，其貸款違約率低于第一次貸款的人。
經(jīng)常不交公共事業(yè)費和物業(yè)費的人，其貸款違約率較高。經(jīng)常換工作，收入不穩(wěn)定的人貸款違約率較高。經(jīng)常參加社會公益活動的人，成為各種組織會員的人，其貸款違約率低。經(jīng)常更換手機號碼的人貸款違約率比一直使用一個電話號碼的人高很多。
午夜經(jīng)常上網(wǎng)，很晚發(fā)微博，生活不規(guī)律，經(jīng)常在各個城市跑的申請人，其帶貸款違約率比其他人高30%。刻意隱瞞自己過去經(jīng)歷和聯(lián)系方式，填寫簡單信息的人，比信息填寫豐富的人違約概率高20%。借款時間長的人比借款時間短短人，逾期和違約概率高20%左右。擁有汽車的貸款人比沒有汽車的貸款人，貸款違約率低10%左右。
九、利用司法信息評估風險
涉毒涉賭以及涉嫌治安處罰的人，其信用情況不是太好，特別是涉賭和涉毒人員，這些人是高風險人群，一旦獲得貸款，其貸款用途不可控，貸款有可能不會得到償還。
尋找這些涉毒涉賭的嫌疑人，可以利用當?shù)氐墓矓?shù)據(jù)，但是難度較大。也可以采用移動設(shè)備的位置信息來進行一定程度的識別。如果設(shè)備經(jīng)常在半夜出現(xiàn)在賭博場所或賭博區(qū)域例如澳門，其申請人涉賭的風險就較高。另外中國有些特定的地區(qū)，當?shù)氐挠幸徊糠秩巳簭氖律尜€或涉賭行業(yè)，一旦申請人填寫的居住地址或者移動設(shè)備位置信息涉及這些區(qū)域，也要引起重視。涉賭和涉毒的人員工作一般也不太穩(wěn)定或者沒有固定工作收入，如果申請人經(jīng)常換工作或者經(jīng)常在某一個階段沒有收入，這種情況需要引起重視。涉賭和涉毒的人活動規(guī)律比較特殊，經(jīng)常半夜在外面活動，另外也經(jīng)常住本地賓館，這些信息都可以參考移動大數(shù)據(jù)進行識別。
總之，互聯(lián)網(wǎng)金融的大數(shù)據(jù)風控采用了用戶社會行為和社會屬性數(shù)據(jù)，在一定程度上補充了傳統(tǒng)風控數(shù)據(jù)維度不足的缺點，能夠更加全面識別出欺詐客戶，評價客戶的風險水平?；ヂ?lián)網(wǎng)金融企業(yè)通過分析申請人的社會行為數(shù)據(jù)來控制信用風險，將資金借給合格貸款人，保證資金的安全。
(源自：零壹財經(jīng)）
