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《大數(shù)據(jù)風(fēng)控的現(xiàn)狀、問題及優(yōu)化路徑》由會(huì)員上傳分享,免費(fèi)在線閱讀,更多相關(guān)內(nèi)容在工程資料-天天文庫。
1、大數(shù)據(jù)風(fēng)控的現(xiàn)狀、問題及優(yōu)化路徑2016-04-11巴曙松侯暢唐時(shí)達(dá)互聯(lián)網(wǎng)金融互聯(lián)網(wǎng)金融互聯(lián)網(wǎng)金融微信號(hào)iefinance功能介紹互聯(lián)網(wǎng)金融與金融互聯(lián)網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)等模式,主要包括(p2p網(wǎng)貸、虛擬貨幣、眾籌模式、第三方支付、互聯(lián)網(wǎng)銀行、電商小貸、金融服務(wù)等)進(jìn)行研究與分析。發(fā)布的內(nèi)容也請(qǐng)轉(zhuǎn)發(fā)到朋友圈。本賬號(hào)編輯轉(zhuǎn)載目的在于傳遞信息對(duì)真實(shí)性不負(fù)責(zé),版權(quán)及觀點(diǎn)歸原作者所有。當(dāng)前瀏覽器不支持播放音樂或語音,請(qǐng)?jiān)谖⑿呕蚱渌麨g覽器中播放4:54Yiruma-DoYou來自互聯(lián)網(wǎng)金融文/巴曙松;侯暢(東北大學(xué)工商管理學(xué)院)
2、;唐時(shí)達(dá)(北京大學(xué)光華管理學(xué)院博士后流動(dòng)站)??摘要:在互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和信息技術(shù)的推動(dòng)下,大數(shù)據(jù)在金融行業(yè)的風(fēng)控中獲得了引人注目的進(jìn)展,但是在實(shí)際運(yùn)用中其有效性還需進(jìn)一步提高。當(dāng)前大數(shù)據(jù)風(fēng)控有效性不足既有數(shù)據(jù)質(zhì)量的障礙,也有大數(shù)據(jù)風(fēng)控的理論性障礙,還有數(shù)據(jù)保護(hù)的制度障礙。消除這些障礙、提高大數(shù)據(jù)風(fēng)控的有效性,需要金融企業(yè)、金融研究部門和政府監(jiān)管部門的共同努力。關(guān)鍵詞:互聯(lián)網(wǎng)金融;大數(shù)據(jù);風(fēng)險(xiǎn)控制大數(shù)據(jù)已經(jīng)撼動(dòng)了世界的方方面面,從商業(yè)科技到醫(yī)療、政府、教育、經(jīng)濟(jì)、人文以及社會(huì)其他各個(gè)領(lǐng)域。早在1980年,阿爾文?托
3、夫勒(AlvinToffler,1980)在《第三次浪潮》一書中就預(yù)言大數(shù)據(jù)將成“第三次浪潮”。奧巴馬政府將大數(shù)據(jù)定義為“未來的新石油”。凱文?凱利(KevinKelly,2014)認(rèn)為所有的生意都是數(shù)據(jù)生意。2013年互聯(lián)網(wǎng)金融將“大數(shù)據(jù)”推向了新的高度。金融的核心是風(fēng)險(xiǎn)控制,將風(fēng)控與大數(shù)據(jù)結(jié)合、不斷完善和優(yōu)化風(fēng)控制度和體系,對(duì)于互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)和傳統(tǒng)金融企業(yè)而言都同等重要。一.大數(shù)據(jù)風(fēng)控發(fā)展迅速,但有效性不佳?在應(yīng)用層面,金融行業(yè)利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行風(fēng)控已經(jīng)取得了一定的成效。使用大數(shù)據(jù)進(jìn)行風(fēng)控已成為美國等發(fā)達(dá)國家
4、互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)的標(biāo)準(zhǔn)配置。美國Zest?Finance公司開發(fā)的10個(gè)基于學(xué)習(xí)機(jī)器的分析模型,對(duì)每位信貸申請(qǐng)人的超過1萬條原始信息數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,并得出超過7萬個(gè)可對(duì)其行為做出測(cè)量的指標(biāo),而這一過程在5秒鐘內(nèi)就能全部完成。為網(wǎng)上商家提供金融信貸服務(wù)的公司Kabbage主要目標(biāo)客戶是ebay、Amazon、PayPal等電商,其通過獲取這些企業(yè)網(wǎng)店店主的銷售、信用記錄、顧客流量、評(píng)論、商品價(jià)格和存貨等信息,以及他們?cè)贔acebook和Twitter上與客戶的互動(dòng)信息,借助數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),把這些店主分成不同的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)
5、,以此來確定提供貸款金額數(shù)量與貸款利率水平。中國互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)對(duì)于大數(shù)據(jù)風(fēng)控的運(yùn)用也如火如荼。阿里推出了面向社會(huì)的信用服務(wù)體系芝麻信用,芝麻信用通過分析大量的網(wǎng)絡(luò)交易及行為數(shù)據(jù),對(duì)用戶進(jìn)行信用評(píng)估,這些信用評(píng)估可以幫助互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)對(duì)用戶的還款意愿及還款能力做出結(jié)論,繼而為用戶提供相關(guān)的金融和經(jīng)濟(jì)服務(wù)。騰訊的微眾銀行推出的“微粒貸”產(chǎn)品,其風(fēng)控核心就是,通過社交大數(shù)據(jù)與央行征信等傳統(tǒng)銀行信用數(shù)據(jù)結(jié)合,運(yùn)用社交圈、行為特征、交易、基本社會(huì)特征、人行征信5個(gè)維度對(duì)客戶綜合評(píng)級(jí),運(yùn)用大量的指標(biāo)構(gòu)建多重模型,以快速識(shí)
6、別客戶的信用風(fēng)險(xiǎn)。對(duì)于大數(shù)據(jù)風(fēng)控的理論研究尚處于萌芽階段,本文以“大數(shù)據(jù)風(fēng)控”為主題在CNKI數(shù)據(jù)庫進(jìn)行搜索,與此相關(guān)的文獻(xiàn)數(shù)量可以從側(cè)面反映大數(shù)據(jù)風(fēng)控的理論研究現(xiàn)狀。CNKI數(shù)據(jù)庫中以“大數(shù)據(jù)風(fēng)控”為主題的文獻(xiàn)共46篇。在這些文獻(xiàn)中,以報(bào)道性的文章較多,重要報(bào)紙全文庫和特色期刊總共為33篇,占比72%;而理論研究的文章較少,中國學(xué)術(shù)期刊總庫為12篇,占比26%;尚沒有CSSCI2014—2015年的來源期刊(如圖1)。圖1?CNKI數(shù)據(jù)庫與大數(shù)據(jù)相關(guān)的文獻(xiàn)數(shù)量和分類雖然大數(shù)據(jù)風(fēng)控在實(shí)踐上已經(jīng)有所進(jìn)展,但是其
7、有效性也受到一些挑戰(zhàn)。例如,以大數(shù)據(jù)風(fēng)控為基石的P2P平臺(tái)就頻頻暴露出各種各樣的問題來。對(duì)于P2P平臺(tái)來說,由于其純線上操作的特點(diǎn),大數(shù)據(jù)風(fēng)控的有效性是決定其經(jīng)營狀況的重要因素,如果大數(shù)據(jù)風(fēng)控有效性較差,則面臨的壞賬壓力較大,容易出現(xiàn)提現(xiàn)困難甚至跑路的問題。網(wǎng)貸之家的數(shù)據(jù)顯示,2015年上半年新增問題平臺(tái)419家,是2014年同期的7.5倍,已超過2014年全年問題平臺(tái)數(shù)量。截至2015年10月底,全國問題平臺(tái)數(shù)累積已達(dá)1115家。二.當(dāng)前大數(shù)據(jù)風(fēng)控有效性不足的原因分析?一些學(xué)者對(duì)于大數(shù)據(jù)風(fēng)控的有效性問題進(jìn)行
8、了研究。王強(qiáng)(2015)指出當(dāng)前個(gè)人大數(shù)據(jù)征信的問題,一是數(shù)據(jù)的真實(shí)性,二是數(shù)據(jù)收集的法律障礙,三是壞賬的不可預(yù)測(cè)性問題。甚至有作者認(rèn)為大數(shù)據(jù)風(fēng)控是無效的,陳宇(2015)援引各種證據(jù)認(rèn)為大數(shù)據(jù)風(fēng)控是無效的??傮w而言,當(dāng)前大數(shù)據(jù)風(fēng)控有效性欠佳的原因主要有以下幾個(gè)方面:(一)數(shù)據(jù)的質(zhì)量問題當(dāng)前大數(shù)據(jù)風(fēng)控的有效性欠佳,其首要原因就是數(shù)據(jù)的真實(shí)性不高,包括社交數(shù)據(jù)和交易數(shù)據(jù)兩個(gè)方面。1.社交數(shù)據(jù)的真實(shí)性問