商業銀行在互聯網消費金融業務中的大數據風控應用初探

郭珍希

（桂林銀行股份有限公司，廣西 桂林 541002）

互聯網消費金融主要指由銀行、消費金融公司等公司利用互聯網技術向消費者提供分期償還的用于個人和家庭的消費信用貸款。互聯網技術的快速發展催生了互聯網消費金融，交易規模增速和總量都快速攀升，眾多互聯網公司和消費金融公司進入互聯網消費金融市場，產品大量涌現；陸續出現了買賣借款人信息、暴力催收、多頭借貸、過度授信等一系列不合規經營的問題，隨后出臺了多項監管政策，行業進入整頓規范期。

銀行在推動消費金融發展方面具有一定的優勢，但是目前互聯網金融公司和消費金融公司已經成為強有力的競爭者，在互聯網消費金融領域如何結合銀行優勢，提升互聯網消費金融的經營和風險管理水平，讓商業銀行在風險可控的前提下，盡可能快速切入具有潛力的消費金融市場以創造利潤，是各大銀行關心的問題。

一、商業銀行互聯網消費金融特點及現狀

（一）互聯網消費金融的特點

一是突破了傳統金融業務空間和時間的限制，客戶可以7*24小時隨時隨地享受金融服務，辦理流程簡單高效，還款靈活。二是向很多傳統業務沒有覆蓋的長尾客群提供金融服務。三是借助互聯網技術和大數據風險控制，有效降低了筆均貸款的審批成本。客群的下沉、定價較高、業務靈活性強、貸款產品管理成本低等特點，帶來了互聯網消費金融業務的快速發展以及利潤的快速增長。

（二）商業銀行參與互聯網消費金融現狀

1、商業銀行參與互聯網消費金融的模式

目前銀行參與的互聯網消費金融模式主要是幾種。一是互聯網金融公司通過平臺為用戶提供貸款，商業銀行部分出資或全額出資進行放款，最具代表性的是“螞蟻花唄”“螞蟻借唄”“微粒貸”。二是商業銀行與網上分期付款的電商平臺合作，針對分期付款的購物消費貸款聯合出資或者銀行全額出資。三是銀行自建線上信貸產品，在自有APP或其他合作平臺上宣傳，為客戶提供消費貸款。

2、商業銀行參與互聯網消費金融的成果

（1）互聯網消費金融利潤可觀

2016年開始嘗試參與互聯網消費金融的第一批商業銀行，都享受到了互聯網消費金融蓬勃發展創造的利潤。在零售業務中，除了信用卡的分期業務，其他傳統個人信用貸款業務利率定價遠低于互聯網消費金融業務的利率定價。互聯網消費金融業務的高效便捷，隨借隨還的優勢，受到有短期借貸需求的客戶青睞，客戶對利率的不敏感；且客戶使用后一旦表現良好，利率定價會快速調整，“越用越實惠”成為客戶反復使用的動力，促進業務量不斷攀升。在貸款額度和風險資本有限的情況下，互聯網消費金融產品能夠為銀行提供更好的回報率，利潤可觀。

（2）服務延伸，線上渠道獲客

在與互聯網公司的合作中，銀行通過貸款業務能夠獲取到客戶的基礎信息，并在合作方的平臺上推廣如信用卡、理財產品、存款產品等其他銀行業務，讓客戶能夠接觸到更多的銀行產品，增加與銀行建立緊密聯系的機會。另外，銀行與互聯網公司合作，研發符合用戶需求的互聯網特色產品，通過不斷創新，讓互聯網平臺成為銀行延伸的服務渠道和有效的線上獲客渠道，實現平臺流量轉化為銀行有效客戶的目標，執行持續拓展新客戶的戰略。

除了第一批進入互聯網消費金融領域的商業銀行，現階段其他商業銀行都開始積極地接洽微眾銀行、螞蟻金服、京東金融、唯品會等互聯網公司，進行互聯網消費金融的布局，探索借助互聯網技術和移動通訊技術，更好地發展銀行業務的路徑。

二、商業銀行互聯網消費金融存在問題

由于網絡貸款客戶來源廣泛，覆蓋銀行傳統業務中未能觸達的長尾客群，銀行在技術、數據、渠道等方面需要補短板。面對百萬級的網貸客戶，商業銀行基于傳統信貸業務建立的客戶準入規則、授信評分條件、授信流程和反應速度，在一些方面已經無法滿足網貸業務風險控制的需要，主要體現在以下幾個方面。

（一）征信體系數據不全

互聯網信貸產品的客戶與銀行的接觸少，征信數據不全。針對互聯網信貸客群，需引入其他外部數據，多維度收集客戶信息。傳統貸款審核過程中由借款人的信用歷史、民事訴訟情況、收支情況等數據起決定作用；長尾客戶為主的互聯網金融領域，客戶征信信息不全，傳統貸款業務的評審條件不適用互聯網信貸產品的客群。需增加歷史交易數據、行為習慣等大數據分析來了解還款能力和信用情況，將大數據分析作為互聯網信貸風險控制體系中審批的核心部分。

（二）傳統風控流程不適用于互聯網消費金融業務

傳統風控流程是基于客戶已經確定為本人的主觀意愿和行為清晰的前提下進行的；在互聯網產品的風控流程沒有面談的環節，需要防范欺詐風險，風險控住依賴于多維度的數據信息，兩者的風控模式有較多不同。商業銀行現有的傳統貸款審批流程的風控重點與互聯網產品的風控重點不匹配、耗時長，響應速度無法滿足互聯網信貸產品便捷性、實時性的要求。

（三）傳統風控模型不適用于互聯網消費金融業務

互聯網消費金融業務的數據驅動型風控模型與傳統信貸業務的定性風控模型建立原理不同。互聯網信貸產品的客戶數據會呈現不斷變化的特征，模型需不斷進行迭代更新，不同渠道的客戶也會呈現不同的特征，需建立專屬的互聯網信貸產品審批模型，通過數據驅動型模型結合數據的特征，來針對客群特點進行評審模型和后續貸中監控模型的優化，滿足風控需要。

在這種背景下，為滿足銀行自身互聯網消費金融業務的發展，提高風險評估和管理能力，出現了商業銀行與提供大數據風控服務的金融科技公司合作的模式。

三、商業銀行在互聯網消費金融業務中的大數據風控應用初探

隨著互聯網消費金融的不斷發展，商業銀行不再滿足于與互聯網銀行及P2P公司開展聯合貸款來進行利潤分成，更加傾向于研發自己的產品，依靠自身的渠道來打造一個專屬本行的線上互聯網消費信貸產品。既可以讓銀行擺脫與第三方公司合作當中的各種約束，也可以按照自身的規劃和意愿來定制化打造自有產品的各個環節。目前與銀行合作的大數據公司大多為專業為銀行及P2P平臺提供大數據風控服務的科技公司，如浙江邦盛科技、杭州同盾科技、上海極奧科技等。

隨著互聯網消費金融模式不斷創新，移動支付的快速推廣，居民消費觀念的不斷改變，建立完善的互聯網消費金融業務的專屬大數據管控體系勢在必行。針對商業銀行在互聯網消費金融業務中的大數據風控應用提出以下幾點建議。

（一）建立完善的風險控制及評估的大數據管控體系

1、建立銀行信貸大數據資源庫

在業務發展過程中拓展數據源、多維度搜集客戶數據，提供大數據風控基礎。隨著二代誠信即將啟用，客戶數據更為豐富，再結合客戶歷史交易數據、行為習慣、外部數據等大數據來進行數據挖掘和分析，了解客戶的還款能力和信用情況，將授信依據從央行征信等結構化數據擴展為維度豐富、多樣化的非結構化數據，提升數據庫的數據質量，讓原本以簡單定性規則為主的傳統信用風險評估體系轉變為數據化信貸風險評估，為銀行模型分析、風險識別、風險審核提供保障。

2、建立專屬互聯網信貸產品的風控審批流程

針對互聯網信貸產品對實時性和并發性的要求，實現互聯網信貸產品的全流程審批自動化、便捷化和差異化，提高風控審批效率和精準度。在互聯網風控審批流程中，首先要防范欺詐風險，驗證客戶本人身份信息的真實性、合法性，確定沒有盜用的情況后，再通過征信情況、外部數據如社保、公積金等大數據來了解還款能力和信用情況，實現智能化風控；在貸后監管中由于客戶眾多、金額分散，需要系統地對客戶的交易信息進行監管；動態關注渠道客戶表現并進行合理定價。傳統商業銀行的審批流程并不適用于互聯網風控所需，建立線上產品的專項風控審批流程，解決互聯網消費金融產品的反欺詐、審批精準度和時效性需求。

3、建立專屬的互聯網信貸產品智能審批模型

結合互聯網產品所匯聚的數據，通過數據驅動型模型將大數據分析作為互聯網信貸風險審批的核心部分，實現海量數據的個性化分析和快速識別。結合二代征信數據、訴訟情況、P2P公司黑名單等外部數據，結合不同渠道的客戶特點，分設獨立的子模型，進行合理的風險識別和風險定價，并針對客群特點進行評審模型和后續貸中監控模型的優化，滿足互聯網消費信貸業務中不同客群的風控需要。

4、關注環境變化，積極運用新技術，構建數字化多維度風險防控體系

通過云計算、面部識別、語音交互、人工智能等先進技術手段，打造覆蓋貸前、貸中、貸后全流程的風險審批體系，深挖數據資源、細化風險管控模型、持續推進金融科技應用，形成標準化、系統化、數據化和模型化的全面風險管理體系，提升互聯網消費金融產品的審批效率和有效性。從而更好地為產品創新提供技術支持，更好地通過數據將場景端和資金端鏈接，突破地理限制，不斷優化服務模式和風控能力，將互聯網業務中最關鍵的反欺詐能力和實時預警能力不斷完善，更準確地進行客戶認定，實現充分挖掘客戶信息、優選客群、管理渠道、核實各類場景的目標。

（二）針對目標客群，定制分層線下營銷策略及風控策略

商業銀行將線下推廣結合互聯網消費金融產品的業務模式，能更有效地推動互聯網消費金融業務的發展。以數據挖掘和分析為基礎，針對不同獲客渠道的客群，制定針對性的分層級線下的營銷策略和具有側重的風控策略。如城商行可利用自身優勢，在省內進行線下業務拓展，利用線下的營銷團隊拓展客戶。在客戶分層推廣時，首先可將政府機關、醫療系統、學校、金融、電力、煙草等優質企業的員工作為第一梯隊優質客戶，開展線下的定向營銷，該類客戶行內數據較多，結合征信數據和外部數據可以給出比較準確的風險評價和風險定價，保證產品的競爭力。其次將線下拓展擴大到有公積金繳存信息的客群，雖不如第一梯隊優質客戶，但工作穩定性較好，且個人信息較全面，也能有助于進行客戶還款能力和信用狀況的評估。

（三）增加多元化消費場景，實現業務平臺化、輕型化發展

目前，新一代年輕客戶大部分消費與場景聯系緊密，往往運用移動支付手段進行消費，銀行需多元拓展在互聯網消費金融業務中的消費場景，一是與互聯網平臺合作，挖掘細分領域的消費場景并提供金融服務；二是搭建電商平臺，引入各類商家，依托各類商家的資源，打造線上線下結合的個性化金融服務模式，彌補銀行在消費應用場景方面的局限性。三是圍繞客戶的各類大額支付場景，例如購房、購車、旅游、留學等消費場景，提供特定場景的線上貸款產品，通過切入有消費場景的金融業務，資金依托消費場景進行受托支付，將純信用貸款的支用情況進行有效的貸后管理并降低風險，讓電商平臺成為銀行有效的導流渠道，實現銀行業務的平臺化、數據化、輕型化發展。

（四）加強線上線下渠道建設，打造新型金融綜合服務平臺

隨著移動互聯網技術的發展、智能手機的普及，銀行將線下網點的服務不斷線上化，同時經營重點轉移到打造APP服務新生態，將豐富、智能、便捷的產品和服務體驗作為重點。運用APP進行模式輕、覆蓋面更廣的服務和互動，通過智能的消費金融服務，結合線下場景的消費信貸，實現線上線下的雙向連接。APP中整合各大流量入口，提供各類金融服務，以APP為線上主要場景平臺、以支付和信貸為核心功能，通過線上線下的結合來進行客戶的交叉營銷，提供更多定制化的金融服務，將APP打造為銀行的新型金融綜合服務平臺。

四、結語

傳統銀行積極設立消費金融子公司實現差異化經營，通過覆蓋長尾客群、運用大數據風控技術，提升在獲取場景、客群分析、風險控制等方面的核心競爭力，進一步在細分領域開發消費場景并提供金融服務。目前已有招商銀行、北京銀行、成都銀行、南京銀行等十余家銀行控股或參股成立消費金融公司，新興的民營銀行根式加快了互聯網消費金融領域的布局，其他商業銀行在互聯網消費金融領域如何結合自身優勢，占領一席之地并創造利潤是需要不斷關注和研究的，從而在未來能更好地應對互聯網金融帶來的挑戰。