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大數據風控,防范互聯網金融未知的“地震”

責任編輯:xfuesx

2016-05-13 10:12:16

摘自:南方企業新聞網

貸款過程中,通過億美軟通的大數據風控平臺,將數據信息與個人信用報告形成有效補充以及交叉驗證,通過模型得出該用戶的信用評估與風險評估,來確定所能負擔的貸款額度。

最近有一張圖在社交媒體上被瘋轉,2008年的5月12日,汶川發生罕見8.0級地震,而在5月19日,谷歌搜索流量幾乎降為零的時刻,是全國為汶川地震默哀的三分鐘,如今八年過去了,看到這張圖片仍然讓很多人動容。

也許是巧合,也許是冥冥中的一種暗示,5月12日在臺灣附近也發生6.0級地震,福州、杭州均有明顯震感,面對我們腳下地球的這種周期性顫動,面對自然災害中的風險,我們仍然無法準確預測,只能選擇面對,但在如今的大數據時代,我們可以利用技術手段來控制和防范金融領域未知的“地震”,保障用戶和互聯網金融企業的雙重利益。

互聯網金融整肅刮全球風

近日,美國P2P網貸平臺龍頭LendingClub爆出違規貸款銷售事件,CEO被迫辭職,引發美國財政部的關注,并緊急發布《網貸白皮書》,承認網貸行業的益處與風險,并鼓勵在風險可控的基礎上,促進其健康可持續發展,提高信貸可獲得性。

而在我國,在互聯網金融國家戰略與中小微企業融資痛點的雙重驅動下,以P2P為代表的互聯網金融行業快速發展,但某寶事件的爆發讓整個行業從野蠻生長進入到冷靜期,國家從去年7月出臺相關政策文件,監管和整治互聯網金融行業,如何加強行業自律,并構建完善的大數據風控體系,成為未來發展的核心競爭力。

大數據是機制并行的補充

從國家戰略回歸個體,銀行會根據每個人的存借款記錄、信用還款記錄綜合得出一份個人信用報告,它將成為日后貸款消費、信用卡申請等主要依據。

但目前很多互聯網金融機構,由于數據的匱乏,在建立風控體系中,僅依靠個人信用報告作為依據,就過于狹隘,這無論是對于借貸還是放貸雙方均是不負責的表現,也會嚴重威脅到平臺本身的信用安全(如果不是撈一票就走,長期經營的話)。

如何用大數據來完善風控平臺,建立一套長期有效的監管機制呢?

如何落地小額信貸?

以小額信貸為例,大數據所提供的技術手段可以幫助P2P平臺從貸前對貸款人的風險評估,貸中的過程跟蹤、貸后的消費管理,全程跟蹤,給出不同信用評級,從而降低風險壞賬的發生。

在貸前,P2P平臺可以利用億美軟通的“聚精準”平臺,通過大數據鎖定精準人群,并幫助P2P平臺根據自身CRM體系,找出并完善相關目標用戶畫像,并對其完成投資意向與風險的評估。

貸款過程中,通過億美軟通的大數據風控平臺,將數據信息與個人信用報告形成有效補充以及交叉驗證,通過模型得出該用戶的信用評估與風險評估,來確定所能負擔的貸款額度。

貸后管理中,如果借款人出現較大額的消費記錄,或者超出異常的消費行為,平臺將通知P2P平臺形成有效的監控,以防止壞賬風險的出現。

大數據風控與現有體系形成有效補充,更好的為互聯網金融平臺提供安全的保障,但大數據也只是技術手段,更多的需要的是行業的自律與凈化,只有那樣,才能朝著美好的方向發展。

如果對億美軟通的大數據風控服務感興趣,可以撥打電話:400-810-7255,或關注“億美軟通總部”公眾號進行咨詢

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