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P2P行业风险呈集中爆发之势 风控不足成核心因素

2015年07月17日 10:22 转载自:财经网   阅读:2295
作者: 王红   http://www.d1money.com/user/space?oid=20549

在进入好贷网开发大数据风控系统之前,吴昊曾在一家地保公司担任信贷经理。吴昊告诉《财经》记者,那段工作经历中,最痛苦地莫过于每周五在当地法院网站查一遍是否有自家客户涉诉或被执行记录。

每家企业客户包含企业名称、法人夫妇、股东夫妇、关联公司等名称信息,当地法院又有6个区级法院 1个市中院的查询入口,几十家在保客户,这个工作几乎占用吴昊一整天的时间,而且极其枯燥。

这样的工作也仅能解决一小部分问题。如果这些公司在外地涉诉,如果刚好有一周吴昊忘记查询,而那周正好出现涉诉案件,很多情况都有可能出现。吴昊对《财经》记者说,这种现象至今仍在全国数千家大大小小的地保公司存在。他总结,这是巨大的时间成本和机会成本。

一年前,吴昊进入好贷网大数据事业部,试图通过大数据云风控平台来取代之前的工作。经过长达八个月的研发,今年三月,好贷网大数据云风控平台正式上线,已经接入了数十家信贷机构。

这个大数据云风控管理平台做的是第三方信贷机构的生意。它的商业模式是免费为买卖双方提供风控平台,不对所有接入的信贷机构收取任何接入费和管理费,再以服务的方式收费,比如信贷机构在平台上查询借贷方信息,好贷云会针对命中的信息收费。

吴昊对《财经》记者说,针对服务收费不是好贷云风控平台最终理想的商业模式,他希望做大这个平台,积累足够多的流量和用户,并在此基础上开发新的商业模式。

基于大数据的风控已经成为互联网金融行业最核心的一环,这个脱胎于互联网金融的核心业务环节,在行业需求的驱动下,已经成为决定信贷机构生死的独立一环。银率网P2P研究中心统计,今年前6月,出现“跑路”、“提现困难”等问题的P2P网贷平台月均达75.7家,明显高于2014年,行业风险呈集中爆发之势。

吴昊认为,导致P2P公司如此高发的行业风险,风控是最核心的原因。目前,信贷行业逐步进入了强者恒强、弱者恒弱的时代。大银行在构建了强大的数据收集、数据处理、反欺诈的决策引擎,规避了大量的欺诈风险。

而小信贷机构笔均处理成本高于大的机构,风险承受能力低于大的机构,“那些信贷欺诈和劣质客户在银行借不到钱,都跑去找小机构了。再加上经济下行,违约风险也相应提高。很多区域型的小贷机构甚至是只遇到一些内部的勾结欺诈拖就会被拖垮。”

目前,像好贷云风控平台这样的大大小小的互联网金融风控平台已经有十数家。阿里推出了面向社会的信用服务体系芝麻信用,除了接入阿里的电商数据和蚂蚁金服的互联网金融数据外,还与外部的公共机构、商业机构达成广泛的合作。腾讯掌握着基于微信的社交信息数据,也即将推出自己的大数据征信。

此外,与好贷云类似的神舟融、同盾等大数据风控平台也开始先后出现在市场上。

传统大型银行对结构性数据之外的大数据风控体系的研究也十分重视。在此前的一个内部交流会议上,工行副行长张红力曾表示,经济下滑对现有征信体系是有伤害的。数据来源很单一,数据结构也很单一。最关键的是,数据是历史性数据,而不是可以反应借贷人全面现状的非结构性数据。

张红力认为,大数据对征信体系的改变,不是革命,而是改良。无论是银行体系还是中小微金融公司,需要的征信体系应是行为结果加过程的征信。

大数据风控平台瞄准的正是这个市场需求。好贷云风控平台接入FICO信贷评分决策云平台(ALP),以FICO的信用评分决策引擎为核心,从6大风控数据类别,21个风控识别领域,1100个识别维度,提供的数据库超过了五千多万条数据。

这对于亟需发展业务量,信贷风险又极高的小微互联网金融公司十分有效。吴昊例句,一个骗贷的恶意用户通常是跨行业骗贷,大数据风控平台整合十几个行业,多个识别维度交叉查询,如移动运营商黑名单、收单行业黑名单、电商和社交平台,以及在线消费金融公司一些逾期记录对于那些高风险的骗贷用户具备高命中率。

其中,个人和企业授权获得用户网上信息大数据分析,不仅是第三方金融大数据风控体系的特点,也是传统大型金融机构目前正在开发和完善的重要一环。

原央行副行长吴晓灵在此前的一个内部交流会上表示,中国应该借鉴美国小贷公司的大数据风控经验,一些美国小贷公司模式十分简单,通过对用户网络活动的信息监控大数据分析,推荐给银行,形成银行小贷服务外包模式。这些网络信息监控包括了诸多方面,比如,一个小企业,他是不是经常发货物快递?它的邮件地址是不是固定性经常的?

吴晓灵认为,这种基于大数据的行为结构分析,比信贷员入户调查的可信度更高。二者结合,可极大降低风险。

此外,大数据风控平台还可以有效提升业务处理效率。吴昊向《财经》记者举例,此前信贷员到现场实地调查,每天大约可以处理12个公司左右,但通过好歹云风控调查阶段的专用APP,效率可提升1倍,一天大约可处理30件以上。这个效率基本上与大银行的处理能力相当。

传统的风控模式,关注的更多都是静态风险,是对风险的预判,而大数据更多关注的是动态风险。而大数据风控平台除了强调对事前风险的把握之外,还会对数据库的风险因子变化提供即时反馈。

在经济下行的今天,传统的征信体系加上中立第三方的大数据风控体系是互联网金融公司规避风险,获得迅速成长的较好路径,第三方大数据风控平台亦希望以这种全新的商业模式,实现高速成长。但这个行业门槛不高,做精则难,不只是搭建一套数据库系统,还包括数据库数据的不断更新、业务流程的优化落地和用户数据的安全保障等。

一位互联网金融人士亦强调,对于互联网金融公司来说,第三方大数据风控系统本质上是一个IT系统,互联网金融公司规避风险需要在参考借鉴第三方的同时,强化产品设计、内控制度和催收手段,“完全盲目借用第三方模型会死人的。”


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