基于大數據技術的消費金融風控策略研究

羅舟

摘要：隨著經濟體制的不斷改革以及綜合國力的不斷提升，我國金融行業得到了較為迅速的發展，居民的日常生活水平和消費水平也得到了顯著的提高。而信息化時代的到來，大數據技術的應用優勢逐漸突出，將其運用到消費金融風控方面，就能幫助企業多維度和多層次的分析用戶信息，確保有效的降低用戶的信用問題，避免產生金融風險。因此，相關企業就可采取相應的風控策略，來實現對大數據技術的合理應用，確保有效的促進金融領域的穩定安全發展。

【關鍵詞】大數據技術;消費金融;風控策略

引言：

近些年來，就金融行業，國家出臺了一系列的利好政策，再加上大數據技術、云計算技術的日益普及，更是給消費金融整體規模的擴張創造了有利條件。但是，消費金融在發展的過程中，常常存在：數據缺失、風險性高等問題，導致消費金融行業的發展不能穩定在一個正常發展的水平。因此，相關企業就應做好技術的創新，開發新型的消費場景，合理的發揮出大數據技術的應用價值，以此才能有效的降低消費金融發展的風險性，保障整個消費行業發展的穩定性。本文就針對基于大數據技術的消費金融風控策略展開具體的分析與討論。

一、大數據技術的相關概念

（一）、大數據技術的定義

大數據技術主要就是指：通過多種渠道實現對大量數據的采集，并通過使用云計算技術來實現對數據的深度挖掘和分析，確保能夠及時的找出數據之間的規律和特點，總結和歸納出數據所存在的價值，以此也就能給相關工作的展開提供重要的參考依據。因此，大數據技術對于了解數據特征，預測行業發展趨勢還具有十分重要的意義【1】。

（二）、大數據的特點

單純的從定義方面來看，大數據最明顯的特點就是數據量較為龐大。而隨著互聯網技術的不斷更新以及用戶規模的不斷增大，數據也呈現出了指數式增長的趨勢，在2020年全球的數據量估計可達50.5ZB。大數據的另一個特點就是多樣性。大數據并不僅僅是指數字數據，而且還包含：圖片、視頻、音頻等非結構性數據。因此，通過對大數據的分析，就可剖析出數據所存在的潛在價值，這對于了解和預測用戶行為具有十分重要的意義。此外，大數據的第三大特點為高速性。互聯網的便捷性，使得人們在生活中離不來對互聯網的使用。而人們在使用互聯網時往往會產生大量的數據，并且還需要平臺能夠及時的予以反饋，此時就對數據的處理速度提出了更高的要求。

二、消費金融發展狀況

（一）、發展背景和發展歷程

隨著我國經濟水平的快速提升，居民的消費需求也得到了顯著的提高。但是，居民的消費需求和收入分配之間往往存在期限錯配問題，以此就給相關貸款服務的進行造成了阻礙。故為了解決這一情況，國家頒布了一系列的政策措施，并提出了消費金融的概念。而對于消費金融的試驗最初只是進行小范圍的試點。而隨著首批試點消費金融公司的穩步發展，試點的范圍也在逐步擴大，所涉及到的行業種類也逐漸變多。但是，為了整治整個市場秩序，促進整個市場的穩步發展，監管部門開展了相應的整治工作，導致消費金融公司的審批率出現了短暫的下降。但是，在2018年，針對消費金融的發展，國家成立了中國銀行業協會消費金融專業委員會，這也就給整個消費金融行業的發展提供了重要的發展方向【2】。

（二）、當前消費金融所存在的問題

雖然國家相關政策的頒布，給整個消費金融行業的發展打了一針強心劑，但是綜合當前消費金融的發展而言，其還存在著許多問題。而只有及時的找出導致問題出現的原因，才能快速的幫助我們找到解決的措施，才能更好的提升整個消費金融行業的發展水平。

消費金融行業在發展的過程中，更加注重開放性和便捷性，確保給客戶提供更加精準化和便捷化的服務。而為了滿足客戶的需求，也逐漸開展去抵押、去擔保等業務，這樣也就在一定程度上增大了信息不對稱的風險。互聯網時代的到來，給消費金融行業的發展提供了穩步的IT技術支持，有效的改變了傳統人工申請以及審核的方式，逐步的向線上申請的方式進行轉變，有效的增強了申請流程的便捷性。但是，受行業規范的影響，消費金融所服務客群的準入門檻還較低，導致無法有效的追蹤客戶的資產狀況和身份信息，也無法追蹤客戶的消費用途，這樣也就給消費金融行業及時的了解客戶的行為帶來了阻礙，進而也就增大了風險發生的可能性。因此，要想穩定業務的可持續增長，了解和預測客戶的消費行為，就需要大數據技術的大力支持，這樣才能給整個消費金融行業的穩步發展提供發展動力【3】。

三、基于大數據技術的消費金融風控策略

（一）、實現對數據的獲取，完成對數據的分析

數據是大數據技術的應用基礎，更是數據分析工作開展的依據。因此，首先就應實現對數據的獲取，進而才能確保數據分析工作的展開。其中，對于消費金融數據而言，其不僅包含客戶的信用屬性數據，而且還包含客戶的設備信息、購物信息等非信用的信息。故在獲取相關數據時，就可采用兩種模式，即：第一，直接獲取。在對用戶進行授權時，就可獲取到用戶的基本設備信息、位置信息、購物信息以及結算信息等相關基礎性數據。第二，通過接入外部數據源的方式。通過查看用戶學信網學歷信息或者央行征信信息等這些需要借助第三方機構查到的信息。但是，無論采用哪種模式完成對數據的獲取工作，都應保障用戶數據信息的安全性，避免用戶信息遭到泄露【4】。

（二）、構建科學、完善的風險池，確保降低工作開展的風險性

較為完善的風險池，可有效的降低工作開展的風險性。其中，在構建風險池時，就可根據數據的類型，將數據分為不同的種類。譬如：客戶的年齡、性別、學歷、工作狀況和婚姻狀況等都可歸屬為用戶的基本信息。而像客戶的房產類型、基本收入、存款情況等都可歸屬為客戶的資產信息。而對于客戶的設備類型、設備品牌以設備型號等相關信息就可將其歸屬為客戶的設備信息。通過將客戶所存在的各種數據類型進行歸門別類，就能有效的完善和豐富整個風險池，這樣就能給相關工作的展開提供重要的數據依據，并且還能有效的降低風險發生的可能性【5】。

（三）、構建科學的風險模型

大數據技術背景下，要想提升消費金融行業的發展水平，還應構建較為完善且科學的風險模型。其中，應提前對風險指標展開處理，并根據客戶的還款表現，將客戶分為不同的類型。接著再運用線性回歸、邏輯回歸等相關統計方法來實現對風險模型的構建，這樣就有助于開展相應的數據分析工作。在構建完數據模型之后，還應提取不同組的數據特征，并通過使用逐步回歸、隨機森林等方式來選擇數據特征，確保實現對數據精準化清洗，以此來及時的去除掉異常的數據。但是，就針對當前的大多數的消費金融公司而言，其往往選擇較為成熟穩定且成本較低的算法來實現對風險模型的構建，例如：隨機森林，神經網絡等。要想檢驗模型建立的科學性和有效性，還應運用KS值來檢驗模型的使用效果。倘若在檢驗的過程中，發現模型的作用無法較好的體現出來，就可綜合考慮變量的設置是否正確，算法的使用是否合理，確保做到對相關工作的及時改進和更新，以此也就能更好的發揮出風險模型的應用價值【6】。

（四）、加大對風險模型的應用力度，體現風險模型的構建價值

當構建完風險模型后，且對風險模型的性能進行驗證后，就可將風險模型投入正式使用，以此就能完成對用戶信用的良好驗證。其中，當用戶在申請相關資金時，就可及時的獲取到用戶的基本信息，并利用大數據技術來有效的實現對數據的加工處理，確保能夠提取出數據所存在的特征，并將這些特征值輸入到風險識別的模型中，以此也就能及時的判斷出用戶的風險等級和信用等級。當獲取到用戶的信用等級后，就可對用戶的申請予以通過、降額或者拒絕等操作，這樣既能有效的節約用戶的申請時間，而且還能有效的避免出現信息不對稱的問題，進而也就能有效的降低風險的發生率。

結論：

不斷的研究與分析基于大數據及時的消費金融風控策略，對于充分的發揮出大數據技術的應用價值，降低信用風險的發生率以及有效的促進整個消費金融行業的發展，提升用戶的體驗度都具有至關重要的作用。因此，我們應首先認識與了解大數據技術的相關概念和消費金融的發展狀況，進而從實現對數據的獲取，完成對數據的分析、構建科學、完善的風險池，確保降低工作開展的風險性、構建科學的風險模型以及加大對風險模型的應用力度，體現風險模型的構建價值四個方面來實現對大數據技術的合理運用，確保有效的提升風險管理水平，了解和預估客戶的消費水平和消費趨勢，有效的降低風險發生的可能性，以此也就有助于促進整個消費金融行業的健康可持續發展。

【參考文獻】

[1]李旭.基于大數據技術的消費金融風控策略研究[J].現代經濟信息，2020（14）：124-125.

[2]上官文翔. M金融機構大數據賦能的信貸業務模式與風險管理研究[D].電子科技大學，2020.

[3]夏德虎.基于互聯網金融的大數據驅動模式[J].電子技術與軟件工程，2019（24）：144-145.

[4]解向南.試論基于大數據技術驅動下的互聯網消費金融[J].現代營銷（下旬刊），2019（07）：34-35.

[5]郭宏毅. 大數據在金融風控和精準營銷中的應用及大數據項目風險研究[D].山東大學，2017.

[6]趙大偉.大數據技術驅動下的互聯網消費金融研究[J].金融與經濟，2017（01）：41-45+92.