商业银行在互联网消费金融业务中的大数据风控应用初探

郭珍希

（桂林银行股份有限公司，广西 桂林 541002）

互联网消费金融主要指由银行、消费金融公司等公司利用互联网技术向消费者提供分期偿还的用于个人和家庭的消费信用贷款。互联网技术的快速发展催生了互联网消费金融，交易规模增速和总量都快速攀升，众多互联网公司和消费金融公司进入互联网消费金融市场，产品大量涌现；陆续出现了买卖借款人信息、暴力催收、多头借贷、过度授信等一系列不合规经营的问题，随后出台了多项监管政策，行业进入整顿规范期。

银行在推动消费金融发展方面具有一定的优势，但是目前互联网金融公司和消费金融公司已经成为强有力的竞争者，在互联网消费金融领域如何结合银行优势，提升互联网消费金融的经营和风险管理水平，让商业银行在风险可控的前提下，尽可能快速切入具有潜力的消费金融市场以创造利润，是各大银行关心的问题。

一、商业银行互联网消费金融特点及现状

（一）互联网消费金融的特点

一是突破了传统金融业务空间和时间的限制，客户可以7*24小时随时随地享受金融服务，办理流程简单高效，还款灵活。二是向很多传统业务没有覆盖的长尾客群提供金融服务。三是借助互联网技术和大数据风险控制，有效降低了笔均贷款的审批成本。客群的下沉、定价较高、业务灵活性强、贷款产品管理成本低等特点，带来了互联网消费金融业务的快速发展以及利润的快速增长。

（二）商业银行参与互联网消费金融现状

1、商业银行参与互联网消费金融的模式

目前银行参与的互联网消费金融模式主要是几种。一是互联网金融公司通过平台为用户提供贷款，商业银行部分出资或全额出资进行放款，最具代表性的是“蚂蚁花呗”“蚂蚁借呗”“微粒贷”。二是商业银行与网上分期付款的电商平台合作，针对分期付款的购物消费贷款联合出资或者银行全额出资。三是银行自建线上信贷产品，在自有APP或其他合作平台上宣传，为客户提供消费贷款。

2、商业银行参与互联网消费金融的成果

（1）互联网消费金融利润可观

2016年开始尝试参与互联网消费金融的第一批商业银行，都享受到了互联网消费金融蓬勃发展创造的利润。在零售业务中，除了信用卡的分期业务，其他传统个人信用贷款业务利率定价远低于互联网消费金融业务的利率定价。互联网消费金融业务的高效便捷，随借随还的优势，受到有短期借贷需求的客户青睐，客户对利率的不敏感；且客户使用后一旦表现良好，利率定价会快速调整，“越用越实惠”成为客户反复使用的动力，促进业务量不断攀升。在贷款额度和风险资本有限的情况下，互联网消费金融产品能够为银行提供更好的回报率，利润可观。

（2）服务延伸，线上渠道获客

在与互联网公司的合作中，银行通过贷款业务能够获取到客户的基础信息，并在合作方的平台上推广如信用卡、理财产品、存款产品等其他银行业务，让客户能够接触到更多的银行产品，增加与银行建立紧密联系的机会。另外，银行与互联网公司合作，研发符合用户需求的互联网特色产品，通过不断创新，让互联网平台成为银行延伸的服务渠道和有效的线上获客渠道，实现平台流量转化为银行有效客户的目标，执行持续拓展新客户的战略。

除了第一批进入互联网消费金融领域的商业银行，现阶段其他商业银行都开始积极地接洽微众银行、蚂蚁金服、京东金融、唯品会等互联网公司，进行互联网消费金融的布局，探索借助互联网技术和移动通讯技术，更好地发展银行业务的路径。

二、商业银行互联网消费金融存在问题

由于网络贷款客户来源广泛，覆盖银行传统业务中未能触达的长尾客群，银行在技术、数据、渠道等方面需要补短板。面对百万级的网贷客户，商业银行基于传统信贷业务建立的客户准入规则、授信评分条件、授信流程和反应速度，在一些方面已经无法满足网贷业务风险控制的需要，主要体现在以下几个方面。

（一）征信体系数据不全

互联网信贷产品的客户与银行的接触少，征信数据不全。针对互联网信贷客群，需引入其他外部数据，多维度收集客户信息。传统贷款审核过程中由借款人的信用历史、民事诉讼情况、收支情况等数据起决定作用；长尾客户为主的互联网金融领域，客户征信信息不全，传统贷款业务的评审条件不适用互联网信贷产品的客群。需增加历史交易数据、行为习惯等大数据分析来了解还款能力和信用情况，将大数据分析作为互联网信贷风险控制体系中审批的核心部分。

（二）传统风控流程不适用于互联网消费金融业务

传统风控流程是基于客户已经确定为本人的主观意愿和行为清晰的前提下进行的；在互联网产品的风控流程没有面谈的环节，需要防范欺诈风险，风险控住依赖于多维度的数据信息，两者的风控模式有较多不同。商业银行现有的传统贷款审批流程的风控重点与互联网产品的风控重点不匹配、耗时长，响应速度无法满足互联网信贷产品便捷性、实时性的要求。

（三）传统风控模型不适用于互联网消费金融业务

互联网消费金融业务的数据驱动型风控模型与传统信贷业务的定性风控模型建立原理不同。互联网信贷产品的客户数据会呈现不断变化的特征，模型需不断进行迭代更新，不同渠道的客户也会呈现不同的特征，需建立专属的互联网信贷产品审批模型，通过数据驱动型模型结合数据的特征，来针对客群特点进行评审模型和后续贷中监控模型的优化，满足风控需要。

在这种背景下，为满足银行自身互联网消费金融业务的发展，提高风险评估和管理能力，出现了商业银行与提供大数据风控服务的金融科技公司合作的模式。

三、商业银行在互联网消费金融业务中的大数据风控应用初探

随着互联网消费金融的不断发展，商业银行不再满足于与互联网银行及P2P公司开展联合贷款来进行利润分成，更加倾向于研发自己的产品，依靠自身的渠道来打造一个专属本行的线上互联网消费信贷产品。既可以让银行摆脱与第三方公司合作当中的各种约束，也可以按照自身的规划和意愿来定制化打造自有产品的各个环节。目前与银行合作的大数据公司大多为专业为银行及P2P平台提供大数据风控服务的科技公司，如浙江邦盛科技、杭州同盾科技、上海极奥科技等。

随着互联网消费金融模式不断创新，移动支付的快速推广，居民消费观念的不断改变，建立完善的互联网消费金融业务的专属大数据管控体系势在必行。针对商业银行在互联网消费金融业务中的大数据风控应用提出以下几点建议。

（一）建立完善的风险控制及评估的大数据管控体系

1、建立银行信贷大数据资源库

在业务发展过程中拓展数据源、多维度搜集客户数据，提供大数据风控基础。随着二代诚信即将启用，客户数据更为丰富，再结合客户历史交易数据、行为习惯、外部数据等大数据来进行数据挖掘和分析，了解客户的还款能力和信用情况，将授信依据从央行征信等结构化数据扩展为维度丰富、多样化的非结构化数据，提升数据库的数据质量，让原本以简单定性规则为主的传统信用风险评估体系转变为数据化信贷风险评估，为银行模型分析、风险识别、风险审核提供保障。

2、建立专属互联网信贷产品的风控审批流程

针对互联网信贷产品对实时性和并发性的要求，实现互联网信贷产品的全流程审批自动化、便捷化和差异化，提高风控审批效率和精准度。在互联网风控审批流程中，首先要防范欺诈风险，验证客户本人身份信息的真实性、合法性，确定没有盗用的情况后，再通过征信情况、外部数据如社保、公积金等大数据来了解还款能力和信用情况，实现智能化风控；在贷后监管中由于客户众多、金额分散，需要系统地对客户的交易信息进行监管；动态关注渠道客户表现并进行合理定价。传统商业银行的审批流程并不适用于互联网风控所需，建立线上产品的专项风控审批流程，解决互联网消费金融产品的反欺诈、审批精准度和时效性需求。

3、建立专属的互联网信贷产品智能审批模型

结合互联网产品所汇聚的数据，通过数据驱动型模型将大数据分析作为互联网信贷风险审批的核心部分，实现海量数据的个性化分析和快速识别。结合二代征信数据、诉讼情况、P2P公司黑名单等外部数据，结合不同渠道的客户特点，分设独立的子模型，进行合理的风险识别和风险定价，并针对客群特点进行评审模型和后续贷中监控模型的优化，满足互联网消费信贷业务中不同客群的风控需要。

4、关注环境变化，积极运用新技术，构建数字化多维度风险防控体系

通过云计算、面部识别、语音交互、人工智能等先进技术手段，打造覆盖贷前、贷中、贷后全流程的风险审批体系，深挖数据资源、细化风险管控模型、持续推进金融科技应用，形成标准化、系统化、数据化和模型化的全面风险管理体系，提升互联网消费金融产品的审批效率和有效性。从而更好地为产品创新提供技术支持，更好地通过数据将场景端和资金端链接，突破地理限制，不断优化服务模式和风控能力，将互联网业务中最关键的反欺诈能力和实时预警能力不断完善，更准确地进行客户认定，实现充分挖掘客户信息、优选客群、管理渠道、核实各类场景的目标。

（二）针对目标客群，定制分层线下营销策略及风控策略

商业银行将线下推广结合互联网消费金融产品的业务模式，能更有效地推动互联网消费金融业务的发展。以数据挖掘和分析为基础，针对不同获客渠道的客群，制定针对性的分层级线下的营销策略和具有侧重的风控策略。如城商行可利用自身优势，在省内进行线下业务拓展，利用线下的营销团队拓展客户。在客户分层推广时，首先可将政府机关、医疗系统、学校、金融、电力、烟草等优质企业的员工作为第一梯队优质客户，开展线下的定向营销，该类客户行内数据较多，结合征信数据和外部数据可以给出比较准确的风险评价和风险定价，保证产品的竞争力。其次将线下拓展扩大到有公积金缴存信息的客群，虽不如第一梯队优质客户，但工作稳定性较好，且个人信息较全面，也能有助于进行客户还款能力和信用状况的评估。

（三）增加多元化消费场景，实现业务平台化、轻型化发展

目前，新一代年轻客户大部分消费与场景联系紧密，往往运用移动支付手段进行消费，银行需多元拓展在互联网消费金融业务中的消费场景，一是与互联网平台合作，挖掘细分领域的消费场景并提供金融服务；二是搭建电商平台，引入各类商家，依托各类商家的资源，打造线上线下结合的个性化金融服务模式，弥补银行在消费应用场景方面的局限性。三是围绕客户的各类大额支付场景，例如购房、购车、旅游、留学等消费场景，提供特定场景的线上贷款产品，通过切入有消费场景的金融业务，资金依托消费场景进行受托支付，将纯信用贷款的支用情况进行有效的贷后管理并降低风险，让电商平台成为银行有效的导流渠道，实现银行业务的平台化、数据化、轻型化发展。

（四）加强线上线下渠道建设，打造新型金融综合服务平台

随着移动互联网技术的发展、智能手机的普及，银行将线下网点的服务不断线上化，同时经营重点转移到打造APP服务新生态，将丰富、智能、便捷的产品和服务体验作为重点。运用APP进行模式轻、覆盖面更广的服务和互动，通过智能的消费金融服务，结合线下场景的消费信贷，实现线上线下的双向连接。APP中整合各大流量入口，提供各类金融服务，以APP为线上主要场景平台、以支付和信贷为核心功能，通过线上线下的结合来进行客户的交叉营销，提供更多定制化的金融服务，将APP打造为银行的新型金融综合服务平台。

四、结语

传统银行积极设立消费金融子公司实现差异化经营，通过覆盖长尾客群、运用大数据风控技术，提升在获取场景、客群分析、风险控制等方面的核心竞争力，进一步在细分领域开发消费场景并提供金融服务。目前已有招商银行、北京银行、成都银行、南京银行等十余家银行控股或参股成立消费金融公司，新兴的民营银行根式加快了互联网消费金融领域的布局，其他商业银行在互联网消费金融领域如何结合自身优势，占领一席之地并创造利润是需要不断关注和研究的，从而在未来能更好地应对互联网金融带来的挑战。