近年來，隨著經濟的發展與消費品的快速升級，國人的消費觀念也在急劇變化，消費方式逐漸從“儲蓄型”向“負債型”轉變，居民部門的消費貸款需求快速膨脹，包括分期購物、電商賒銷、線上小額貸款等消費金融類公司的數量和規模都出現井噴趨勢。
央行最新公布數據顯示，截止2017年9月末，住戶部門短期貸款新增加1.53萬億元，是去年同期的3倍，占全部新增貸款的比重從去年同期的5%提高到目前的14%左右。反映出目前居民借貸消費的熱情持續上漲。
中小金融機構發力
目前，除了大型金融機構和互聯網公司外，也有不少的中小型互聯網金融機構隨著消費信貸高漲而崛起，人工智能、區塊鏈、大數據、智能投顧等技術早已不是大型金融機構和互聯網巨頭的專利，不少小型機構亦紛紛布局。
據21世紀經濟報道記者的不完全統計，目前持消費金融牌照的22家公司和持網絡小貸牌照的203家公司中，就有近三分之一的公司明確提到公司利用人工智能、大數據等技術，提高金融效率。此外，還有近千家的類消費金融和線上小額貸款平臺興起，布局大數據與人工智能領域。
“金融業已成為人工智能實現商業化的主要方式之一，得到了資本的追捧，而傳統銀行在這輪浪潮中反應有些慢了。”一家全國股份制銀行浙江地區分行相關人士告訴21世紀經濟報道記者。“大數據量化模型、人臉識別、區塊鏈等新興技術在效率方面對傳統的銀行信用卡審核模式具有優勢，這些小型互聯網金融機構發展迅速的原因，除了本身市場廣大，群眾消費熱情上漲外，與近些年快速發展的技術密不可分。”
“這是一個技術和資本密集型行業，有技術找到錢，就可以干，金融業的科技屬性正在顯著增強。”一家上線兩年，月放款額超過20億的現金貸平臺人士表示，“相比于傳統金融機構，我們更看重技術能力，目前公司80%以上的員工都是技術人員。因為采用了互聯網大數據方式，將收集的數據并進行清洗和建模，形成個人信用評分體系，省去了傳統金融服務的流程，最少不到一分鐘就可以放款，幾十人的團隊可以運營每月100萬筆以上的放款量。”
此外，人臉識別等技術也加入了消費金融競爭中。如馬上消費金融就將其研發的人臉識別技術嵌入到風控環節中。“因為消費金融沒有面簽，那么如何利用人臉識別技術進行身份驗證環節更加重要，如果人臉識別的準確度有千分之一的提升，都會節省接近幾千萬的反欺詐成本。”馬上消費金融的CTO蔣寧表示，“此外，公司還開發了LUMA風控系統、XMA智能客服系統、G！COLO智能催收系統等等。”
“技術做得好的公司，從產品設置、風控模型、獲客方式甚至最后的催收，都有人工智能和大數據的影子。”一家月放款額排名前三、月利潤超過一個億的現金貸平臺工作人員告訴21世紀經濟報道記者，“比如人工智能系統會進行自我數據挖掘，來觀察還款率高的人群特征并添加到模型中，對獲客渠道進行研究從而讓投放更精準；甚至在智能催收系統中，也會通過數據來看針對不同借貸人群，什么樣的催收方式更加有效，從而為后臺催收團隊提供建議。”
大數據風控模型趨同
據21世紀經濟報道記者了解到，經營一個線上平臺，核心主要是獲客、運營和風控三方面。其中，獲客是平臺生存的第一步，而風控則是控制壞賬，關系到平臺是否可以盈利。目前，不少線上放貸平臺都宣傳自己利用大數據和人工智能技術審核借款資質，這種量化的風控模式具有速度快、成本低等優勢。
這種量化風控模型主要由參數構成，21世紀經濟報道記者觀察和采訪了多家現金貸平臺工作人士，了解到除了最基本的個人信息外，也會接入一些第三方運營商的數據，如芝麻信用等，參數多的有兩三千個，少的則有一兩百個。
“用錢寶的大數據風控模型涉及1000多個參數，但如果參數公開太多，也等于告訴一些騙貸的人，很可能造成模型失靈。”智融集團CEO焦可對21世紀經濟報道記者表示，“比如其中一個比較有意思的是手機電量。我們通過大數據挖掘發現，在用APP借錢的人中，如果借錢時手機電量比較高則還款率偏高，如果借錢時手機快沒電了，那還款率則偏低。從邏輯上很難分析為什么，但數據顯示就是這樣的。”
另一方面，線上小額貸款的快速發展也催生了掌握風控技術的風控、運營服務外包公司興起，專門從事線上放款平臺的金融服務外包業務，其中賣風控模型成為了此類公司的獲利手段。一家浙江地區的現金貸公司市場部負責人告訴21世紀經濟報道記者，公司的大數據風控模型就是買的基礎框架，然后再接入一些付費的第三方數據。
“這個行業魚龍混雜，市面上積累的數據就那么多，不僅大數據風控公司賣模型，一些現金貸公司也賣模型，而模型的多次買賣也造成了目前部分公司模型趨同。這不僅導致平臺自身的風險，還會對其他平臺的大數據風控帶來挑戰。”上述某排名前三的現金貸平臺人士告訴21世紀經濟報道記者，“這就對平臺技術提出了更高的要求，我們公司也利用爬蟲技術，找出借款人是否在別的借款平臺上有高額負債等情況。此外，還必須配合產品設置、反欺詐、催收等風險管理措施。”
“不少消費金融公司對風控的認識存在誤區，把大數據或者大數據模型等同于風控。”馬上消費金融助理首席風控官楊明表示，“大數據模型對于風控管理是非常重要的，但它只是其中的一環，風控體系包括很多層面，例如貸前、貸中、貸后全面的風控系統的搭建；新產品上線的風險評估、渠道管理、反欺詐人工調查；還有操作風險管理、資產管理等都是風控體系中非常重要的環節。”
京公網安備 11010502049343號