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薛洪言:数据环境生变 银行大数据风控怎么办?

2019-11-17 点击:1721

原标题:薛洪言:数据环境变化,银行大数据风控制怎么样?

数据是金融业务的基石。监管的重点是检查大数据公司。不仅大数据公司恐慌,下游金融机构也受到风暴的冲击,尤其是那些缺乏独立风力控制能力、甚至不得不离线或暂停放贷的金融机构。

数据检查最终会通过,但很多事情正在发生根本性的变化,基金所有人成为“甩手掌柜”的好日子将不会重演。 那些缺乏独立风力控制能力的金融机构可能无法在未来的行业竞争中立足。

大数据风控制,从哪里开始?

银行金融技术改造的方向有很多,但最紧迫和可行的是大数据风控制。 万事开头难。从传统风力控制到大数据风力控制,银行表现如何?

大银行相对容易。他们不缺乏用户、数据或人才。 传统的零售业务足够强大,有足够的时间和时间来推销新产品和进行小规模的实验。该模型将首先运行并逐步完善,实现独立的控风能力。

困难的是,小银行,尤其是农业公司和低收入城市的城市公司,没有数据,没有人才,用户的存量也缺乏互联网属性。离线和在线都很难。此外,新企业的测试领域是什么? 这些银行的技术改造经常会陷入两个误区:

第一,援助贷款和联合贷款的融资者虽然独立决策,但无法做出决策。最多,他会花钱雇人建造一套模型来亮相。他缺乏数据输入和模型迭代,只能满足合规性要求。

其次,它被风力控制外包供应商的一站式方案所吸引,“三天对接,一周上线”。上线后,它视而不见,成了店主

一旦你陷入这两种误解,无论改造多少年,银行的独立控风能力仍然等于零。 帮助贷款和联合贷款伤害了这些银行吗?不,贷款援助平台提供初步的风力控制审查,这减轻了金融机构进行二次风力控制的压力。然而,如果金融机构因此停止实施二次风控制,它们就不能责怪他人,而必须自己找出原因。

有些银行缺乏变革的意愿。管理层只想在任期内依靠贷款来实现业绩,而不管是长期的。这是唯一的出路。那些假装睡觉的人不妨继续睡觉。如果你仍然愿意担心长期发展,首要任务是采取行动迈出第一步。

大数据风控制,最后有两个项目,一个是数据,另一个是风控制模型

(1)数据

数据分为内部数据和外部数据;它也可以分为历史数据和实时数据,后者包括用户设备信息、位置信息、业务交互信息等。

对于小型银行来说,随着数据环境变得更加严格,完全扩展外部数据源的需求变得越来越有限。一个是信息隐私暴露的风险。另一个是业务量有限,这对于经济来说是太多了,不能盲目地传播网络。按需索取更现实

小银行需要做的是激活内部数据并充分利用实时数据。 激活内部数据包括打破部门壁垒、建立数据中心和形成统一的用户视图。然而,为了充分利用实时数据,我们需要专业人员将这些数据集成到业务流程和风力控制模型中。

这两项任务不是考验财力,而是考验决心和执行力。

(2)风控制模型

大数据风控制(Wind Control)不仅指信用评分、反欺诈等贷前审查环节,还指一套流程系统,涵盖从用户入口处的准确营销到贷后收款或收款管理的整个过程。

一般来说,只要内部数据库得到整合,并与外部黑灰色列表和各种信用评分数据相结合,就不难防范信用风险。真正的困难在于欺诈风险

欺诈风险主要是由团伙犯下的。尽管他们在进攻和防守上比一线巨头弱,但他们不一定比小银行差。 此外,欺诈集团往往从业务漏洞开始,一旦成功,他们往往会招致巨额资金,这使得金融机构无法防范。 在实践中,行业巨头和中小银行都需要第三方公司在反欺诈方面的支持

应把握的几个原则

中小银行在建设自主风力发电能力的过程中应注意几个原则

(1)因地制宜,建设差异化能力,不求完美

在新的工业环境和监管环境下,没有差异化的时代已经结束。 中小银行必须注重战略层面的差异化。业务差异化将不可避免地要求风力控制能力的差异化。

在商业层面,我们应该关注现场融资和消费者使用。因此,在风控制级别,现场风控制应被压制。 从过去的贷款动荡来看,如教育分期付款和租赁分期付款、欺诈、乱收费和逃离现场往往是混乱的根源。

在现场贷款业务中,金融机构的通常做法是与现场各方合作获取客户,但他们忽视了准入管理和贷后监管,导致风险持续存在。 事实上,这些场景大多集中在网上,具有强烈的地域色彩。只要区域银行愿意,它们就有优势。

在用户层面,本地客户优先;在数据采集方面,我们可以专注于地方社会保障、公积金、个人所得税、房地产、汽车生产等信息,在区域市场建立数据优势,无需寻求完善。

(2)优先考虑紧急需求,重视反欺诈能力建设。

业务上线后,信用风险控制模型可以慢慢迭代优化,但反欺诈能力不能等待,最好的应该在一开始就使用,否则就站不住脚。 此时,有必要利用第三方反欺诈公司的力量整合到独立风电控制的建设能力中。

根据商业安全公司最高形象发布的《“关联网络+反团伙欺诈”白皮书》总结,信用欺诈主要包括中间包装、挪用资金、信用卡套现、欺诈性贷款欺诈和团伙贷款欺诈,其中团伙欺诈尤为困难。 数据显示,中国有200多万互联网欺诈者,每年造成近1000亿元的经济损失,其中仅针对金融机构的就有3万多人。

反欺诈措施大致可分为三类:第一,通过活体识别、设备指纹、位置验证等进行身份验证和比较验证。二是核实黑灰名单和外部数据,如经营者、房地产、汽车生产和信用调查。第三是技术层面的反欺诈,包括基于用户行为和业务流程构建风险特征库,以及使用相关网络技术进行异常检测。 其中,关联网络测试综合实力最强。

(3)建立一个敏捷的组织,打破银行的部门壁垒

建立一个风控制模型可以被归类为风控制部门的事情,但是激活内部数据是整个银行的事情。有必要打破部门壁垒,确保战略落地。 在此基础上,它涉及一系列重大问题,如部门利益的协调、评估体系的梳理、组织惰性的激活和包容性文化的建设。

这些问题都不容易解决,但是必须解决。否则,不仅技术改造无法实现,即使只是大数据控风建设,也很快会遇到瓶颈。

除上述原则外,银行在建设大数据风控制能力的过程中,还将继续面临流程再造、团队建设、成本投资、合规性等方面的挑战,需要持续关注

“新环境,新挑战”作为口号,大数据风控制已经喊了很多年了。 “狼来了”已经喊了很久,危机感已经消退。人们已经开始把它视为“重要但不紧急”的事情,并不断让位于一些短期的事务,拖拖拉拉,原地原地踏步。

“一步走,然后耗尽,三步走”。当一个事件持续几年没有显着进展时,每个人都会筋疲力尽。这时,除非有大的刺激,否则基本上是一样的

幸运的是,这种巨大的兴奋并不遥远

数据环境仍在变化。随后,随着许可证监管的收紧和合规阀的收紧,大量中小贷款机构将退出市场,多头贷款集团的资本链将被打破,逾期率将趋于上升。 那时,贷款援助机构既不能覆盖底部,也不敢再次覆盖底部。因此,那些缺乏独立风力控制能力的人不能做生意或不敢做生意。

中小银行应该意识到“借助贷款搭车、控制风向、抽走资本”的好日子已经远去,再也不会回来了。 没有紧迫性,真的太迟了

(责任编辑:DF378)

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