隨著中國征信市場的放開，移動互聯網技術的日臻完善，加上央行今年1月已經發布指導意見，移動金融2.0時代將迎來大好發展機遇，大數據風控時代已經到來。
 

　　從記者目前了解的情況來看，大數據存在已久，大數據在金融領域的應用國外已比較成熟，而國內則處于剛剛起步的階段。不過，隨著中國征信市場的放開，移動互聯網+技術的日臻完善，加上央行今年1月已經發布指導意見，移動金融2.0時代將迎來大好發展機遇，大數據風控時代已經到來。《每日經濟新聞》記者注意到，目前，業內普遍采用信用評分卡模型進行風險定價，使用傳統變量和大數據如電商、社交和網絡行為記錄判斷還款意愿和還款能力，而由于互聯網+信貸依賴程序系統判斷，需要標準化的篩選處理，個人的收入、誠信水平比較容易量化判斷，創新的領域多在消費金融領域。
 

　　個人消費貸款市場需求迫切
 

　　從1.0到2.0，是什么促使移動金融的業態發生了改變?
 

　　維信理財總裁廖世宏告訴《每日經濟新聞》記者，“風控需要一個試錯的過程，需要不斷改善，大數據風控相關產業鏈和技術在走向成熟，比如反欺詐、電子合同、身份驗證等相關產業取得了新的進步，促使大環境向好的方向轉變。”
 

　　手機貸CEO俞亮也向記者表示，信貸中的風險預測需要做到99%，在國內征信大環境不透明的條件下，鮮有冒險者在這個領域嘗試突破，自然會處于觀望狀態。近幾年，政府倡導建立誠信社會，批核第一批個人征信牌照。各類征信數據源得以合法獲取、商業運用，政策導向的改變推動互聯網在線信審逐步成熟。
 

　　事實上，單從自動化授信來說，PC端的難度遠小于移動端，因為PC端能夠更好地獲取用戶數據并加以分析，而移動端則對一些數據無法加以挖掘并利用，所以在初期探索中，多以個人小額消費借款為主。
 

　　“個人消費貸款具有零散化、額度低、易營銷等特點，是最為迫切的市場需求”，麥子金服董事長黃大容告訴記者。
 

　　如業內預期的那樣，政府在政策層面對互聯網金融特別是移動金融有足夠的支持。今年1月，央行印發了《關于推動移動金融技術創新健康發展的指導意見》，強調移動金融是豐富金融服務渠道、創新金融產品和服務模式、發展普惠金融的有效途徑和方法。
 

　　與此同時，隨著阿里等公司表示將推“刷臉”支付，以及有商業銀行推出掌靜脈存取款業務，生物識別技術在金融領域的應用受到前所未有的關注，而生物技術識別和身份驗證技術的提高，也將使得移動金融公司大幅提高風控能力。
 

　　信息共享是大數據風控前提
 

　　目前，市場上有關大數據風控的爭議較多，其風控模型也十分復雜。據了解，維信理財在實踐中建立起包括攔截引擎、反欺詐引擎、大數據引擎、分析引擎、評分引擎、決策引擎、支付引擎和機器學習引擎體系。
 

　　在諸多風控程序中，反欺詐是最重要的程序之一。“我們通過長期的數據積累和研發，建立了反欺詐信息庫，通過這樣的方式可以進行后端有效的掃描和識別。用戶申請我們這款產品貸款后，第一步會經過攔截引擎，我們依靠長期積累的一些比如說黑名單、白名單、關注名單，加上我們也和同行進行互換和分享，由此實現過濾。”廖世宏稱。“首先，我們看重的是反欺詐系列數據，規避偽冒風險;其次，通過收入等穩定性數據來推導未來;最后，對個人誠信意愿行為進行評判預測，測量信用風險。通過大量的樣本測試得到模型，優化模型、篩選維度、求證變量的關聯度。”俞亮稱。
 

　　據悉，在風控決策上，行業通行的做法是，用戶授權獲取互聯網大數據，包括用戶的消費行為，操作行為等方面數據，通過用戶的消費、社交及相關的生活偏好等信息，建立類似信用卡的評分模型。
 

　　大數據風控需要依賴龐大的數據庫，數據的共享是前提。對此，黃大容表示，大數據共享以及深度挖掘，可以讓很多民間創業型公司少走很多彎路，也能保證行業健康發展和民眾投資互聯網金融的信心，未來希望國家征信數據向民間開放。“目前，維信理財已經和中國電信這樣的運營商開展戰略合作，還與一些國內領先的電子商務平臺和第三方支付機構開展合作，未來還希望與更多的機構進行合作。”廖世宏表示，通過前期的談判，維信理財與中國電信翼支付達成了消費金融等多方面的戰略合作協議。
 

　　俞亮也表示，一年之前，手機貸產品上線初期，就與業內各大征信機構開展合作，幾乎覆蓋市場上所有的機構。