告别野蛮生长 互联网金融布局风控

当监管的靴子陆续落地，互联网金融会否告别野蛮生长？

2015年末，监管靴子落地，备案制、负面清单、资金存管等管理要求明晰，行业发展逐步从野蛮生长走向规范化，互联网线上交易平台的生态也在发生变化资产来源单一、依靠线下小额贷款的P2P 1.0网站正在被更多基于风控的平台所替代。

大数据做风控

“互联网金融正走向2.0时代。有一些资产、再建一个网站——这种草根搭台的方式正走向困境，资产和架构的单调性难以抵御风险。有实力的企业正走向更完善的体系他们的交易平台不是孤立的，而是先有好的风控平台，基于风控做资产交易平台，再做互联网金融平台，这才是互联网金融的精髓所在。”Thoughtworks中国区交付业务总监施韵涛在最近的一场“走进新生态——消费信贷风控、审批实务沙龙”上说道。

相比于1.0版本，互联网金融2.0的资产性质多样、交易模式多变，行业洗牌加剧，竞争激烈，获客成本增高，与此，金融渗透到生活的方方面面，对安全提出挑战。“我们现在的安全性问题触目惊心，只是还没爆发出来。”施韵涛说。

合众普惠副总裁向华胜认为，在互联网金融发展初期，大家都在努力扩展渠道，把自己做大，但大而不强很容易倒。“风控很重要，接下来就要基于监管要求进行整改，自我完善，提升风控能力。”

他表示，2016年以后，他们将探索客户结构改善，逐渐倾向拥有一定资产能力的客群迁移。“客户体验和风控将成为我们未来的两大课题，高性能审批系统平台则是未来的发展方向。”向华胜表示，现在互联网金融信贷审批效率很低。“最终拉到门店只有20%，这个过程中投入大量人力成本，才能保证风险审核，所以要提高运营能力和信贷审批效率。”

一方面，他们要通过和外部数据对接，支撑自己的判断。向华胜指出，怎么运用大数据和征信公司的数据是一个学问。

大数据包括工商、法院、公安、上网行为、网购交易、社交行为、通讯数据、金融交易、支付信息、定位信息、出行信息。互联网金融公司要参与模型的设计，否则很难找到好的切入点来量化风险。而对于输出征信评分、提供征信数据的征信公司，他们的客群、定位和征信公司判断有偏差，在使用前要做好自己模型的对接。

另一方面，要提高系统平台自动化，简化审批，降低成本。“我们最早的自动化审批，都是放在EXCEL表格里做完筛选，再到系统中去的。未来，线上移动销售终端可以做到客户识别与产品推荐，把前端高风险客户进行精准识别拒绝，客户风险特征模糊识别与提示，有一个智能化审批决策模型。”向华胜说，原先投入了大量人员在审批队伍，当未来数据的利用更充分，能有更让人放心的数据时，客户的真实性是通过很多信息去鉴别，审批人员的工作不再是打电话，更多是设计模型，参与各种场景、细分领域的设计。

“有可能将来变成两种，通用的场景，以及其他需要审批人员借助良好丰富经验来设计的场景。基础调查工作被各类大数据替代，业务技能从通用性向专注领域演变，例如车房估值。”向华胜说。

58金融事业部副总经理周世宝就介绍了58同城在场景金融方面的实践。

他表示，58金融的优势主要在房产、汽车后市场领域。

在房产领域，去年上半年，58同城收购安居客后，成为房产互联网最大的平台，他们对二手房、租房、新房做了分析和调研，整合场景和数据，联合资产端、理财端的合作伙伴，58金融开始提供资产理财的服务，或将做到住房贷款、二手房贷款、首付贷业务。在和车相关的领域，他们推出了包括了学车贷款、车商贷。还有58到家领域，有小额生活理财、家政小额贷、装修贷款。

周世宝说，这些都是基于场景的风险控制，包括用户风险研究、场景关联行业的研究。“比如房价走势、波动规律，不同城市和客群的风险状况有差异，在制定政策时会有指引。”

征信是核心

算话征信创始人蒋庆军指出，要提升平台的风控能力，最为关键的是要打破行业信息的共享壁垒。

“征信行业越发达，授信机构或贷款机构信用风险管理的成本就越低；授信决策速度越快，额度发放越充足，放款之后的行业平均坏账率就越低，贷款机构的赢利水平就越好。而要完成这个任务，使得贷款人财富积累和借款人信贷需求有效连接起来，关键在于提供好的征信产品，提供好的征信产品的关键是使尽可能多的授信机构在一个平台上共享个人客户信用信息，然后再经过一定时间的数据积累之后，数据宽度和深度都达到足够的水平，征信公司就有条件开发更为深度的增值服务。”蒋庆军说。

算话征信就是要在网贷P2P行业自己建一个征信局。目前，包括证大、信而富、北京捷越、PPmoney、夸客金融、中腾信、微金所、爱钱进 、手机贷、掌众金融在内的超过100家非银信贷机构已与算话征信签署正式合作协议。

“征信体系好比像一个司南，这些都是非常重要的征信依据。”京东消费金融事业部总经理许凌也在近日的“中欧•克莱斯勒创业点将台”上表示，消费金融需要靠大数据与征信体系去维护和运营，做出判断的大数据包括参考购物者是在订阅降价通知还是直接购买，或是选择收藏等一系列浏览行为。

天创信用总经理李文贤则讲述了在农业金融领域，大数据征信的运用。

当下，传统农业企业慢慢开始转型，建立B2B农资电商平台，将线下业务转移到线上成为一大趋势，而农业征信可借平台对分散的农户数据进行汇集，提供征信+金融的服务。

这些基于农户信用的数据分析得出了一些有意思的结论，例如采购金额越大，违约率越低、男性的违约率比较低、养猪户比经销商违约率更高。

基于农户信用评估模型，他们再来做授信模型，确定额度。

李文贤表示，基于这样的分析，大北农集团累计贷款总额60亿元，贷款违约率千分之一，贷款周期6-12月。

“很多农业企业都需要农业征信，例如大禹节水，他们本身信息化程度很低，很多管道要建到线上，建电商平台，将购买的过程中留存的数据作为赊销、分期等的依据，以此从一个传统制造业公司转型到互联网金融公司。”李文贤说。