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大數據“協防”金融風險 專訪同盾科技CEO蔣韜

2017-03-14 16:48:34聶歐王亭亭
財經國家周刊 2017年5期
關鍵詞:銀行

聶歐+王亭亭

大數據能夠幫助一批新金融機構降低因欺詐、信用違約風險導致的壞賬風險。

三年前從阿里離開、創立同盾科技以來,蔣韜近段時間感受到了前所未有的壓力和機會——“宏觀經濟下行,各機構都在加大防控金融風險,各行業對大數據的需求倍增”。

2016年12月,中央經濟工作會議提出,要把防控金融風險放到更加重要的位置,下決心處置一批風險點。

出身大數據風控和反欺詐的同盾,也由此迎來了高速擴張期。自然,蔣韜加班的時間也在倍增。

截至2017年1月,同盾提供服務的各類機構已近6000家,主要分布在風險集中區的互聯網和金融行業,合作銀行近100家,其風控云系統累計實時處理100億+場景化數據,儼然成為行業“獨角獸”。其跨行業聯防聯控、建立智能誠信網絡的大數據風控理念,或為我國金融系統乃至全社會信用體系的建設,提供有益參考。

那么,金融風險當前,這類大數據公司能為金融穩定、經濟發展帶來怎樣的契機?

“我們會‘三步走——從反欺詐到信用建設,再到智能數據分析。”蔣韜的布局,是最終成為一個給各行各業提供大數據分析能力的基礎服務商,包括為信用體系、公共交通、物聯網等諸多領域提供大數據分析解決方案,而近三年,會專注大數據防控風險,切實提升企業的風控運營效率。

大數據風控

《財經國家周刊》:大數據概念異?;鸨黝I域紛紛試水。你從事大數據產業多年,如何描繪產業發展圖譜?

蔣韜:在我國,與大數據相關的機構多達數千家,整個產業鏈可分為三個層面:

第一層即基礎層,主要是數據源和基礎設施。

第二層是賦能大數據分析技術的機構。包括從事圖像分析、視頻分析、數據可視化、文本分析等公司,也包括提供基礎算法框架、基礎數據庫等能力的公司。

再上一層,是數據應用公司,如提供輿情監測、精準營銷、金融風控、智慧城市等服務的機構。

同盾就是典型的數據應用公司,以數據分析來為客戶量身定做解決方案。

《財經國家周刊》:當前,中央高度重視防控金融風險,大數據技術逐漸成為防風險的有效手段。那么,同盾這樣的大數據公司如何發揮作用?

蔣韜:同盾這樣的大數據公司,能幫助一批新金融機構降低因欺詐、信用違約導致的壞賬風險。

防控風險已成為2017年金融系統工作的重中之重。金融風險主要包含市場類風險如流動性風險,操作類風險和信用類風險。尤其是尚不具備銀行風控水平的新金融機構,這幾類風險均是致命的。對它們的關注點應該在于兩方面:一是關注企業自身經營類風險;二是幫助這些新金融機構識別個人欺詐風險和信用風險。

這第二點,正是大數據要解決的問題。成立三年多以來,同盾服務了大量新金融機構,幫助其風控水平上了一個臺階。例如,部分消費金融公司與同盾合作前后的壞賬率,從20%-30%降到了5%-8%。

《財經國家周刊》:不僅是新金融,銀行等傳統金融機構同樣面臨風險難題。大數據公司怎樣助力銀行風控?

蔣韜:傳統金融機構利潤高歌猛進的時代已經結束,紛紛向零售業、小微企業等“薄利多銷”的領域進軍。而這些領域,是高風險領域,需要精細化的風險管理能力。

一方面,銀行要同時面對同業競爭以及第三方支付、網貸等新金融機構的競爭,面臨傳統銀行客群分流、金融脫媒以及產品創新難、獲客難、風控難等挑戰。

另一方面,金融領域的電信詐騙、網絡詐騙等風險愈加復雜,已經在全球形成龐大的千億級地下黑產,欺詐分子已經團伙化、專業化、地域化。

蔣韜

同盾作為專業的大數據風控機構,努力打通行業間數據孤島,通過設備指紋、復雜網絡等專業技術、行業化的風控策略和模型、全局跨行業大數據,精準識別欺詐分子和行為,提供行為關聯和欺詐分子畫像,為銀行提供貸前準入的反欺詐服務,同時,同盾也利用大數據的能力幫助銀行做貸中、貸后監控和管理,以及貸后數據服務。

我們還與電信運營商、航旅等跨行業第三方數據源合作,為銀行直銷銀行、企業信貸、信用卡渠道拓展、個人信貸和消費金融等業務,提供全面風控能力。

很明顯感覺到,2016年前后,銀行對大數據風控的需求陡增,紛紛成立消費金融公司和個人零售部門、網絡金融部門,將傳統信貸場景化、細分化、線上化,傳統的風控手段已無法滿足新業務需要。

從反欺詐到智能數據分析

《財經國家周刊》:同盾創立之初便提出“跨行業聯防聯控”,目前這一格局搭建得如何?數據獲取、分析、管理具備怎樣的系統性能力?

蔣韜:同盾覆蓋客戶近6000家,要通過聯防聯控建立“智能誠信網絡”,通過對人與人、企業與人之間的關聯分析,抓出團伙欺詐等各種風險。

例如,我們公司大屏幕上有一面中國地圖,能夠動態展示近期全國車貸領域的個人欺詐情況。這就能充分展現大數據的感知和預測能力,能給放貸機構提前預警,是傳統金融機構在數據分析上的盲區。目前,我們這項預警能力已經覆蓋的領域,包括車貸、網貸、消費金融和銀行信用卡等。

與大部分同業機構不同,同盾不僅服務金融機構,還為非銀行信貸、保險、基金、第三方支付、航旅、電商、O2O、游戲、社交平臺等行業服務,甚至能揪出婚托、酒托、網購差評師等一系列“壞人”,構建跨行業聯防聯控的系統性能力。

上述機構反饋回來的各種信息,均可納入同盾的產品體系,成為智能誠信網絡的一部分。當前,國家發改委正在牽頭我國社會信用體系建設,我們期待能夠為此盡綿薄之力。

《財經國家周刊》:我國經濟下行承壓,大數據能帶來哪些積極作用?

蔣韜:大數據對于經濟結構調整的重要性在于兩方面——防控風險和提升效率。

例如,銀行信用卡部門反映,很多信用卡幾年后就“沉睡”了,只能通過大數據來分析用戶的職業、購物習慣等信息,挖掘客戶需求來盤活“沉睡卡”,同時為銀行網上商城導入流量,實現大面積的消費升級,為經濟發展提供持續動力。

再例如,未來可利用機器學習、智能分析的技術幫助保險行業提升效率,不但解決理賠、反欺詐等問題,還能為保險產品做精準定價。

大數據的便利無處不在。這種來自于底層的技術推動力,能夠幫助頂層設計克服掉諸多障礙,助力政策落地。

同盾因此也將與時俱進,從防范風險、減少損失,逐漸過渡到為經濟發展提升效率、增強動力上來,當前就逐漸從反欺詐的專業服務商向“反欺詐+信用評估”的信用綜合服務商轉型。

具體上,我們會“三步走”——反欺詐、信用建設、智能數據分析,最終成為一個給信用體系、公共交通、物聯網等各領域提供數據分析的基礎服務商,以解決問題的專業能力見長。

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