近年來，以人工智能、區(qū)塊鏈、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)為代表的新一代信息技術(shù)，在金融行業(yè)尤其是在主營(yíng)零售業(yè)務(wù)的消費(fèi)金融行業(yè)得到普遍應(yīng)用，大大提升了消費(fèi)金融公司的綜合能力。其中，在風(fēng)險(xiǎn)控制方面，金融科技幫助消費(fèi)金融公司提升效率、降低成本成效明顯。在運(yùn)用科技管理風(fēng)險(xiǎn)方面，頭部消費(fèi)金融公司有哪些值得行業(yè)學(xué)習(xí)的做法?其中又存在哪些隱患?本期專題深入探討。

近期，多家消費(fèi)金融公司(以下簡(jiǎn)稱“消金公司”)陸續(xù)披露了2021年業(yè)績(jī)。在2021年，消金行業(yè)優(yōu)勝劣汰有所加劇。相比商業(yè)銀行，消金公司面臨更為下沉的客戶群體，通過金融科技提高風(fēng)控能力成為業(yè)內(nèi)大多數(shù)公司的共識(shí)。多家消金公司表示，將繼續(xù)借助科技來守住風(fēng)險(xiǎn)底線，并利用科技來降低運(yùn)營(yíng)成本。

各擁“獨(dú)門武器”

數(shù)據(jù)顯示，2021年，馬上消費(fèi)金融、招聯(lián)消費(fèi)金融、興業(yè)消費(fèi)金融等公司的業(yè)績(jī)位居行業(yè)前列。

記者從上述多家消金公司獲悉，這與各公司應(yīng)用金融科技來促進(jìn)風(fēng)控能力的提升密不可分。

“風(fēng)險(xiǎn)管理措施的自動(dòng)化執(zhí)行對(duì)系統(tǒng)的要求極為精細(xì)和高效，尤其是每天面臨數(shù)十萬申請(qǐng)，每秒并發(fā)幾百單申請(qǐng)，每個(gè)申請(qǐng)單要秒級(jí)處理人民銀行、征信部門、銀聯(lián)、公安等多個(gè)數(shù)據(jù)源，生成上百個(gè)模型和策略規(guī)則，這對(duì)企業(yè)科技能力挑戰(zhàn)巨大。”馬上消費(fèi)金融相關(guān)負(fù)責(zé)人對(duì)《中國(guó)銀行保險(xiǎn)報(bào)》記者表示。

據(jù)悉，為提升風(fēng)控能力，馬上消費(fèi)金融構(gòu)造了自有復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)，由千萬級(jí)的內(nèi)部黑名單作為種子，產(chǎn)生幾十億條數(shù)據(jù)的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)，對(duì)反欺詐具有極強(qiáng)的效果。

興業(yè)消費(fèi)金融相關(guān)負(fù)責(zé)人表示，在傳統(tǒng)風(fēng)控模式基礎(chǔ)上，該公司持續(xù)加強(qiáng)智能風(fēng)控系統(tǒng)建設(shè)，充分借助“人工”加“系統(tǒng)”的協(xié)同應(yīng)用，大幅提高業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)控制能力。

如在風(fēng)險(xiǎn)審批方面，興業(yè)消費(fèi)金融通過自建評(píng)分模型、反欺詐模型，嚴(yán)格防范欺詐及信用風(fēng)險(xiǎn)，并提高審批效率;在風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)方面，興業(yè)消費(fèi)金融設(shè)計(jì)了針對(duì)各機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警體系，全面動(dòng)態(tài)監(jiān)控各項(xiàng)業(yè)務(wù)的風(fēng)險(xiǎn)表現(xiàn)和風(fēng)險(xiǎn)屬性。

招聯(lián)消費(fèi)金融的系統(tǒng)能根據(jù)不同風(fēng)險(xiǎn)的客戶、不同場(chǎng)景的消費(fèi)進(jìn)行智能分級(jí)、自動(dòng)校驗(yàn)、模型評(píng)分，通過運(yùn)用人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)在短短幾秒鐘內(nèi)建立客戶風(fēng)險(xiǎn)畫像，對(duì)欺詐、偽冒、套現(xiàn)等行為予以有效攔截，從而制定差異化的風(fēng)險(xiǎn)策略，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)源毫秒級(jí)的高性能實(shí)時(shí)計(jì)算和每秒數(shù)萬次事件的處理能力，確保公司在快速穩(wěn)健發(fā)展的同時(shí)維持著較低的風(fēng)險(xiǎn)水平。

中銀消費(fèi)金融首席運(yùn)營(yíng)官章濤表示，“金融行業(yè)具有風(fēng)險(xiǎn)后置的特征，相對(duì)來說，銀行股東背景的持牌消金公司會(huì)更加注重風(fēng)險(xiǎn)把控。當(dāng)行業(yè)越來越規(guī)范，消金公司將迎來更好的發(fā)展機(jī)會(huì)，甚至大有可為。”

滲透各個(gè)環(huán)節(jié)

隨著金融科技創(chuàng)新應(yīng)用不斷豐富，可以滿足消費(fèi)金融公司在不同場(chǎng)景下對(duì)數(shù)據(jù)處理規(guī)模、速度和準(zhǔn)度等方面的需求，如貸前審核的風(fēng)險(xiǎn)和成本問題、貸中的客戶信用風(fēng)險(xiǎn)變化問題、貸后的催收和復(fù)貸問題等。

“在貸前調(diào)查環(huán)節(jié)，我們運(yùn)用人臉識(shí)別、OCR技術(shù)識(shí)別借款人身份;在審查審批環(huán)節(jié)，我們則借助外部信息，引入第三方數(shù)據(jù)排查借款人不良負(fù)面信息;同時(shí)，公司分析借款人信貸周期、負(fù)債結(jié)構(gòu)及還款能力變化趨勢(shì)，并融合外部信息，全面防范借款人信用風(fēng)險(xiǎn)。公司借助大數(shù)據(jù)平臺(tái)的協(xié)同應(yīng)用，不斷優(yōu)化風(fēng)控模型，審慎評(píng)估借款人還款能力，進(jìn)一步加強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別能力。”興業(yè)消費(fèi)金融相關(guān)人士表示。

馬上消費(fèi)金融也從四個(gè)方面將金融科技滲透到風(fēng)控多個(gè)環(huán)節(jié)：一是以全流程業(yè)務(wù)線上化為基礎(chǔ)，最大程度提升客戶體驗(yàn)、業(yè)務(wù)流程標(biāo)準(zhǔn)化處理能力。二是提煉全流程業(yè)務(wù)過程指標(biāo)數(shù)字化經(jīng)營(yíng)管理，通過數(shù)字孿生可視化，觀測(cè)、預(yù)測(cè)業(yè)務(wù)的變化和趨勢(shì)，實(shí)現(xiàn)高效業(yè)務(wù)決策能力;策略、模型覆蓋營(yíng)銷獲客，貸款全流程的客戶分群、風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)、差異化營(yíng)銷運(yùn)營(yíng)，通過機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)智能化優(yōu)化算法提升決策精準(zhǔn)度、決策效率。三是通過大數(shù)據(jù)管理大數(shù)據(jù)，提升業(yè)務(wù)高性能、高可用能力、可持續(xù)的金融科技賦能業(yè)務(wù)能力。四是通過自主創(chuàng)新、專利、高校產(chǎn)學(xué)研合作，不斷提升風(fēng)險(xiǎn)能力。

不能過度依賴算法

伴隨著金融科技的發(fā)展，衍生出來的復(fù)雜多樣的潛在風(fēng)險(xiǎn)越來越引起各方面的重視。

有研究指出，隨著算法在金融領(lǐng)域應(yīng)用的深入，算法固有的缺陷和特性也逐漸與金融本身的風(fēng)險(xiǎn)和邏輯發(fā)生耦合，形成了算法歧視、算法綁架、算法趨同等新型金融風(fēng)險(xiǎn)。

“我們注意到有關(guān)‘算法風(fēng)險(xiǎn)’可能出現(xiàn)的負(fù)面效果及相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)。對(duì)此，我們除了通過規(guī)范的制度明確模型訓(xùn)練、開發(fā)、上線審批等關(guān)鍵環(huán)節(jié)操作要求，還在模型開發(fā)階段考慮了區(qū)域、行業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展及客群變化等各種可能影響模型效果的因素，并通過不同時(shí)間、區(qū)域等多重驗(yàn)證、立體化模型監(jiān)控和糾偏機(jī)制積極避免算法風(fēng)險(xiǎn)。在模型監(jiān)控方面，我們還定期監(jiān)控模型效果，分析業(yè)務(wù)和客群變化指標(biāo)，開展模型效果評(píng)估，適時(shí)校準(zhǔn)模型的穩(wěn)定性和風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別能力，控制各類業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)敞口，實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)問題‘早發(fā)現(xiàn)早解決’。”興業(yè)消費(fèi)金融表示。

馬上消費(fèi)金融則認(rèn)為，在風(fēng)險(xiǎn)決策的過程中，不能過度依賴算法。據(jù)悉，在目前的業(yè)務(wù)實(shí)踐中，該公司通過各種數(shù)學(xué)方法的創(chuàng)新使用，即使是通常被認(rèn)為是“黑盒”的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，也能夠通過各種方法將其解構(gòu)，從而幫助風(fēng)控人員能夠更好地認(rèn)清模型的內(nèi)在機(jī)理和潛在風(fēng)險(xiǎn)，將模型的結(jié)果進(jìn)行人工修正，從而避免完全依賴于算法做出決策。除此之外，馬上消費(fèi)金融還建立了完善的模型驗(yàn)證和模型監(jiān)控機(jī)制，由獨(dú)立的團(tuán)隊(duì)來評(píng)估模型的潛在風(fēng)險(xiǎn)。在應(yīng)用模型時(shí)，也會(huì)根據(jù)不同的客戶群體進(jìn)行分群應(yīng)用，從而避免因?yàn)閱我伙@著變量在數(shù)據(jù)中的異常表現(xiàn)而出現(xiàn)背離信貸常識(shí)的問題。

章濤認(rèn)為，金融和科技的結(jié)合主要體現(xiàn)在風(fēng)控和服務(wù)上。管理方面，比如數(shù)據(jù)使用、利率制定以及營(yíng)銷推廣和貸后催收等，都需要堅(jiān)持在合規(guī)框架內(nèi)使用科技手段來提升效率和降低單位成本。(記者 樊融杰)

標(biāo)簽： 消金風(fēng)控難題 新一代信息技術(shù) 主營(yíng)零售業(yè)務(wù) 頭部消費(fèi)金融公司