大數據風控模型在互聯網金融P2P領域下的創新應用分析

邵旭陽 肖濤濤 徐指亮

四川省社會科學院法學研究所

大數據風控模型在互聯網金融P2P領域下的創新應用分析

邵旭陽 肖濤濤 徐指亮

四川省社會科學院法學研究所

P2P 網絡貸款這一新興市場從創立之始就本著造福廣大中低收入者的目的，盡可能的為更多的人提供便利，但在經營的過程中，風險控制的缺乏或失效已成為目前造成行業亂局，制約行業發展的巨大障礙。本文擬從現行的兩大風控模型——傳統FICO評分系統下的宜信大數據實時授信平臺和數聯銘品基于COSR框架下的大數據風控模型進行定性與定量的比較分析，并針對P2P風險控制提出自己的衡量標準。

P2P網貸；大數據；風險控制

一、我國P2P行業的風險控制現狀

自2014年伊始，“互聯網+”的新興業態模式開始向傳統金融業延伸，互聯網金融因此應運而生。而在龐大產業規模以及多元市場需求的綜合作用下，作為舶來品的P2P成為了這一輪浪潮開始時最引人注目的行業熱點。隨著P2P網絡貸款行業的快速發展，大量創業者涌入P2P網貸行業，且由于準入門檻低，短期內大量P2P網絡貸款平臺上線，魚龍混雜，良莠不齊。據統計，2015年全年問題平臺達到896家，是2014年的3.26倍，累計有896家P2P網貸平臺出現提現困難、倒閉或者跑路的現象，約占整個市場的34.5%。

可以說，作為新興業態的P2P正在經歷野蠻生長后的理性回歸，如果不能及時地彌補風控措施不足的短板，那么隨之衍生出的行業亂象將進一步加劇市場對于P2P金融模式的不信任感，這無疑是處于初創期的互聯網金融行業難以彌補的損失。那么，應該依靠何種模式對P2P行業實施有效風控呢？

二、業內現有的風險控制模型介紹

(一)FICO評分系統及其相關本土化衍生

FICO是美國Fair Isaac Company推出的個人信用評分系統，在實際運用中得到了大力推廣。Fair Isaac公司開發了三種不同的FICO評分系統，三種評分系統分別由美國的三大信用管理局使用，評分系統的名稱也不同。目前，依賴于FICO評分系統，螞蟻金服設計出了相應的本土化衍生——芝麻信用分，而宜信大數據實時授信平臺更是將FICO評分系統與大數據分析工具進行了融合。

(二)基于COSR框架的大數據風控模型

大數據風控即大數據風險控制，是指通過運用大數據構建模型的方法對借款人進行風險控制和風險提示?；ヂ摼W金融的蓬勃發展在中國征信體系尚未健全的情況下難免存在風控難題，對用戶和平臺的安全構成一定威脅。目前，大數據反欺詐或成為P2P平臺風控水平新的提升點。假設P2P平臺能夠采集到一定基數的真實用戶數據，將可以建立一定容量的數據庫，以此為核心建立數據模型。

三、傳統FICO評分系統下的宜信大數據實時授信平臺與數聯銘品基于COSR框架下的大數據風控模型對比分析

(一)傳統FICO評分系統下的宜信大數據實時授信平臺

FICO 評分系統在美國得到廣泛地使用，其構建基于五類主要影響因素：客戶的信用償還歷史、信用賬戶數、使用信用的年限、正在使用的信用類型、新開立的信用賬戶。FICO 評分系統得出的信用分數范圍在300～850分之間，分數越高，說明客戶的信用風險越小。但是分數本身并不能說明一個客戶是好還是壞，貸款方通常會將分數作為參考，來進行貸款決策。每個貸款方都會有自己的貸款策略和標準，并且每種產品都會有自己的風險水平，從而決定了可以接受的信用分數水平。

具體到宜信大數據實時授信平臺而言，他們認為國內的信貸體系建設嚴重滯后，信貸記錄缺失明顯，抑或沒有權限進行使用。信貸記錄屬于強變量，而當強變量缺失時，可以參考多種弱變量(比如互聯網上的行為數據)，將這些弱變量組合起來也可以服務于信用評估。正是基于這一理念，宜信開發出基于弱變量征信的大數據實時授信平臺。

(二)數聯銘品基于COSR框架下的大數據風控模型

COSR全稱“Council of Strategy Research”，即策略研究理事會，是一個致力于大數據行業發展的非營利性組織。該組織通過制定規范的數據服務標準，從而提升整個數據行業的服務水平，優化企業的決策效力和效率。COSR的發起組織有數聯銘品科技有限公司、安理律師事務所、華院數據技術有限公司、國信優易數據有限公司、數據堂科技有限公司、清華大學經濟管理學院、北京航空航天大學軟件學院、北京航空大學銘品大數據創新實驗室、電子科技大學大數據研究中心。COSR數據服務框架適用于各種與數據服務有關的行業，包括資產評估、征信服務、信用評級、資訊平臺、貸款評級、行業分析等等。數據服務框架不僅適用于對數據服務公司的評估，也適用于對公司內部的數據服務部門的評估。

在標準化的COSR框架下，數聯銘品(BBD)基于自主開發的浩格云信企業全息畫像搜索引擎，能夠實現信用市場的三大功能：企業信用征信、信用風險評級和對應的支持業界的信用金融市場服務(包含信用貸款，信用衍生品等定價和風險管理服務等)。結合企業關系圖譜，企業商務(Key Performance Index)指標，和企業行為的基因圖譜(DNA Mapping)，訴訟信息等公共信息，數聯銘品(BBD)能夠針對資本市場提供征信報告，而其線上下金融動態(信用)評估體系能夠延伸到對應的互聯網金融業務，從而實現對企業或個人進行快速準確的征信。

四、結語

我國 P2P 借貸行業發展迅猛，市場前景廣闊，隨著《關于促進互聯網金融健康發展的指導意見》出臺，我國 P2P 行業將迎來新一輪行業洗牌，新進入者面臨著平臺定位、資本支持的新挑戰，大部分線上平臺將通過客戶資源整合、在資本和收益的雙拼下進行新一輪角逐。相信通過建立切實有效的風控體系，以及中央和地方監管部門制定更加細化的行業監管規則，P2P行業的發展會更陽光、透明、規范。

[1] 林春雨，李崇綱，許方圓，許會泉，石磊，盧祥虎.基于大數據技術的P2P網貸平臺風險預警模型[J]. 大數據，2015，04：18-28.

邵旭陽(1990-)男，漢族，四川成都人，四川省社會科學院區域經濟研究所碩士研究生，主要從事區域資源開發及世界能源經濟研究。

肖濤濤(1990-)，男，漢族，河北邯鄲人，四川省社會科學院法學研究所碩士研究生，主要從事公司法、證券法研究。

徐指亮(1991-)，男，漢族，四川成都人，四川省社會科學院法學研究所碩士研究生，主要從事民商法、證券法研究。