科技赋能破解消费金融风控之痛

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发布时间：2018-07-12 分类：趋势研究

近年来，我国消费金融市场发展迅猛，除了持牌的银行、消费金融公司之外，还吸引了各种类型的互联网金融机构涌入市场。在金融监管趋严的背景下，消费金融行业乱象受到了严厉的整治。

过度消费、恶意欺诈、重复授信等行业乱象给消费金融行业带来影响。遏制市场乱象、强化风险控制成为企业生存发展的关键。

自2017年下半年以来，中国银保监会和国家互联网金融风险专项整治办公室密集出台了多项政策，对消费金融行业的客户群体、杠杆率、合作模式及借贷利率，均做出了严格限制。

这对消费金融从业机构的风控效率和技术创新提出了更高的要求。由网络黑产主导的消费金融欺诈发展肆虐，已经渗透到消费金融营销、注册、借贷、支付等各个环节。

无论是监管政策变化还是行业黑产攻击的升级，都要求消费金融企业不断应用新技术提升风控系统的“免疫力”。

新的风控模式目前主要运用了生物特征识别、机器学习与模型训练、自然语言处理、大数据抓取与数据处理、基于大数据的用户画像五类技术，并将这些技术应用于消费金融领域的金融服务自动化、客户关系管理、反欺诈、智能客服、质量管理、贷后管理等多个方面。

金融机构的强监管态势会长期持续，消费金融从业者必须顺应监管指向，加强风控能力建设，尤其是利用大数据、机器学习等新技术提升风控水平，只有这样才能实现长远发展。

风控创新不能仅仅停留在理论层面，就像金融创新不能“脱实向虚”，而应当讲求实效，真正提升企业的抗风险能力。

随着上述技术在消费金融领域的应用，市场上也涌现出一批风控技术创新的领先企业。

例如，传统银行的代表工商银行、互联网银行新网银行、电商金融巨头蚂蚁金服和京东金融、消费金融科技服务企业中腾信等。通过分析这些企业在风控方面的技术应用，发现技术创新的融合发展趋势以及消费金融企业应如何通过技术创新实现突围。

工商银行在消费金融风控领域构建了外部欺诈风险信息系统，并进一步收集全行风险大数据进行挖掘处理，通过关联业务分析和数据可视化建设，基于风险大数据重构了银行风控体系。

可以预见，随着消费金融市场风控技术不断创新，金融机构的反欺诈、反套现、贷后催收管理能力将逐渐加强，为消费金融市场发展提供良好的技术保障。从创新风控模式的应用现状来看，大数据、云计算、人工智能等技术融合运用是大势所趋，并有极大的提升空间。

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