互联网金融标准编制启动,大数据风控能否入局?

数据观  •  扫码分享
我是创始人李岩:很抱歉!给自己产品做个广告,点击进来看看。  

随着监管逐步进入,互联网金融抑或是金融科技都逐步衍生出了是否需要监管和如何监管的问题。随着去年开始进入互联网金融监管元年,一些行业内标准化的指导性文件已经开始下发,国务院也牵头进行了一段时期的互联网金融集中整治。那么在目前这个阶段,关于互联网金融运行标准的制定和细则的实践已经成为了必要之义。

近日,全国金融标准化技术委员会(以下简称“金标委”)互联网金融标准工作组在京召开启动会暨第一次成员大会,中国互联网金融协会(以下简称“协会”)担任组长单位,协会秘书长陆书春当选工作组组长。据悉,工作组首批成员共有44家,包括银行、证券、保险等传统金融机构以及新兴互联网金融企业、金融基础设施机构和科研院所。

对于互联网金融产业而言,金标委的成立也标志着又一个专业性金融标准规范推动执行机构的确立,并且将在很大程度上和目前互联网金融业内的规范化执行自律力量相互配合,共同形成国内互联网金融标准化的推动。

   金融科技渐成趋势,如何规范成重要命题

其实,不论是1.0阶段的互联网金融,还是2.0阶段的金融科技,监管机构的态度还是比较明确的,央行在某次会议上也强调指出要逐步厘清“金融科技”和“互联网金融”的界限,金融的本质还在于风险管控,互联网金融也一样,不能仅仅以金融科技代替现有的成熟的金融体系,Fintech公司只有和持牌金融结构合作才能产生独特的效果。

从监管的趋势上来讲,Fintech更多的是一种底层的互联网金融支撑因素,但是并非意味着金融科技可以塑造出另一个独立的金融体系。所以,可以预见到,不论是互联网金融还是金融科技,后期都将成为金标委的一个重要工作内容。

对于实施互联网金融标准化的初衷,最初的原因是很多互联网金融在资产、渠道、信用衔接上并没有突破传统金融的局限,相反却在风控、资产渠道、合规上等存在一些较大的问题,这也成为了国内在互联网金融高发期出现诸多跑路和诈骗现象的一个主要诱因。因为缺乏规范化标准和准入,导致了行业在早期和高速发展中期就良莠不齐,而到了目前市场集中整理和规范的时期,金融标准化制定就变得十分有必要。

在制定这种标准的过程中,除了可以利用传统金融在运营资质、门槛、注册资本、杠杆、流程、机构、组织、风险、绩效等各个方面的经验外,对于互联网金融,特别是第二阶段衍生出的大数据、人工智能、机器深度学习等技术,金标委完全可以技术提升和科技手段依托来完善传统的金融标准制定办法。

如对信贷投放进行完整的大数据监测,借助大数据科技金融的力量,分析出各种行业的信贷投放效率,找出高效的信贷投放并加以鼓励,对信贷投放低的领域加以抑制,才能实现金融供给侧的改革。此外,在具体的信贷和授信管理方面,也可以通过借助目前市场上一些大数据风控工具来进行行业重点数据监测。

   大数据风控,或将助力金融标准制定

目前大数据风控也已经成为市场上各类平台竞相进入的焦点领域,比如阿里、百度、京东、网易等巨头依托于各自的产品和数据业务体系,通过场景衍生出大数据风控工具。

阿里的大数据风控主要体现在“蚂云计划”和蚂蚁金服的信贷管理模型上,通过花呗、借呗、蚂蚁小贷、芝麻征信这些前端的产品体系和后端的底层风控模型上,集合反欺诈、安全管理、指纹识别、数据校验、历史监测等各种维度将个人和商户的信用进行数据化管理;类似的是,京东在由电商业务转型为金融业务借力的背景下,通过自身商户和用户历史数据,引入国外的Zestfinance的顶尖风控技术和国内的数库、聚合数据等数据和模型运营商,以形成账户、数据和连接功能。

还有两家巨头网易和百度,和阿里京东有所不同,在大数据风控领域是通过技术先行衔接场景、客户和数据的。百度金融除了大力推广百度钱包以外,在教育信贷领域通过对接线下各种行业教育和培训机构,输出百度的大数据搜索、定位、风控、人脸识别、关键因子等建模优势。网易金融目前则是通过金融科技化探索,与国内众多的中小金融机构对接,通过机构平台实现B2B2C的业务发展,是通过助力商业银行实现技术和场景的对接。12月8日,网易金融在新昌发布了国内首个以中小银行为合作背景的大数据风控平台:网易北斗,通过尖端建模及大数据收集处理能力,采用神经网络/机器学习/支持向量机等全球领先技术来保障风控模型可以去伪存真、真实反映用户的信用。

从发布会上公布的介绍来看,网易北斗是一款智能化、开放性的风控平台,通过四大用“新”和七大“赋能”实现了具有核心竞争力的七大风控业务模块,并且结合反欺诈、风控因子等场景应用,引入随机森林、神经网络等前沿机器学习算法进行建模,综合近千模型,调控数万变量,最终形成一个生态化的大数据风控体系。从网易北斗上线仪式上的数据来看,其实现了中小银行在多个方面的效率提升和成本降低:1)显著提升金融机构数据处理能力—处理效率提升90%;2)大幅缩短审批时间—放款速度提升70%;3)有效提高信贷资产质量—平均坏账损失降低35%;4)有效提升模型风控预测能力,提升预测性能60%。

可以看到,包括网易北斗在内的大数据风控模型可以为传统的金融标准制定和新兴的互联网金融、金融科技标准制定带来更多实践和参考,日后也将成为整个互联网金融历史中一个重要技术性里程碑。

责任编辑:陈近梅

随意打赏

互联网金融大数据时代互联网金融平台数据中国互联网金融协会互联网金融数据统计互联网金融行业数据互联网金融是什么互联网金融大数据互联网金融标准互联网金融数据大数据风控系统
提交建议
微信扫一扫,分享给好友吧。