大数据在互联网金融企业风险控制中应用研究

李萌

（中国邮政储蓄银行股份有限公司审计局沈阳分局，辽宁 沈阳 110013）

随着我国经济水平发展，金融企业行业得到快速发展，特别是近年来互联网技术的发展，网上银行时代来临，极大方便了人们日常的金融需求。但是互联网金融作为一种新兴的金融模式，对传统金融防控体系带来了新的、极大的挑战[1]。衍生出来的各种金融诈骗已经成为一大公害，犯罪团队网络化、专业化，犯罪频率和金额不断上升。在互联网金融企业中，最核心的部分是信用审核，犯罪嫌疑人利用信息不对称，伪造相关证件贷款，给金融企业带来较大风险。大数据的应用为企业识别优质客服，降低企业风险带来了新的技术和方法，对金融企业风险防控具有重要意义。

一、互联网金融数据的特征

生活中我们每个人都离不开金融，例如存款、贷款和金融交易，无时无刻不在与信息数据打交道，互联网金融企业服务人数越来越多，从而积累下了海量的金融信息数据[2]。当前互联网金融数据特征主要包括以下：

（一）数据种类多样化。互联网金融存在多种业务模式，例如第三方支付、互联网平台借贷和互联网理财，不同的业务会积累下不同的用户数据。

（二）数据规模大，与传统金融模式相比，互联网金融准入门栏较低，进入更加方便，只要有互联网介入平台就可以进入，并且面向全国多有用户，因此，互联网金融用户规模巨大，产生海量交易数据信息。

（三）数据价值高。互联网金融企业通过数据挖掘技术，可以对用户的数据从各个维度进行分析，综合推断出用户的信用价值和经济水平，为高层决策提供数据支撑，实现对互联网金融风险的有效控制。

例如，对于客服借款，可以通过大数据技术分析出客户的实际经济能力和信用水平，合理设置借款金额，避免给企业造成重大经济损失。互联网金融企业在日常生活中需要利用先进的大数据技术挖掘用户交易信息，并结合金融行业规律和特点，分析不同用户的价值性质。

二、互联网金融企业主要存在的风险

（一）互联网金融企业信用风险

近年来最为火爆金融行业非P2P莫属，其通过将民间多余资金通过互联网平台借贷给个人或者企业，有利于中小企业进行融资，债权人也能赚取一定利息。但是在实际情况中，P2P平台借款人或者企业都是在线上进行借贷活动，互联网企业难以深入了解贷款人实际情况，对其资质进行准确判断[3]。互联网金融交易难以保证债权人的合法权益，债权人也难以了解借贷人的实际情况，互联网金融信用风险严重阻碍整个行业的和谐健康发展。近年来许多P2P平台由于金融风险没有控制好而相继倒闭，给债权人造成不可避免的损失。另外，目前我国在互联网金融方面法律法规还不完善，缺乏对债权人权益有效的保护措施。

（二） 互联网金融企业用户违约风险

在互联网金融行业中，企业融资主要有两种方式：一是从民间融资，主要通过提供高收益向民间融资，另一种主要是通过向银行通过信用贷款。互联网金融主要的特点就是高风险、高收益。企业必须在自身经营和风险防控中下大力气，一旦发生大量用户违约，不能进行债务偿还，债权人权益不能得到保障，大量债权人同时撤回资金，企业将会面临严重的资金缺口，企业将会难以持续营运下去，企业基本上只能宣告破产。

三、大数据在互联网金融企业风险控制中应用

（一）大数据在信贷申请环节的应用

随着互联网金融和大数据技术的发展，催生出新的金融服务模式。大数据在互联网金融中主要用于反欺诈、多头借贷和老赖甄别，避免由于申请人信息不足或者不真实导致信贷风险。一些不良中介和个人利用信息不对称进行恶意借款，一些犯罪团伙伪造客户身份资料骗过风控平台进行恶意欺诈。在大数据技术支持下，可以通过活体身份识别、银行卡验证和身份证验证技术等全方位评估客户的信用价值，防止或者减少被恶意借款。

（二）大数据在审判环节的应用

互联网金融与传统金融企业区别在于业务基本通过互联网平台展开，借贷活动在线上就能进行，全程基本自动化操作，部分业务根本就见不到借贷人的信用贷款，中间基本不掺杂人为因素。在互联网金融企业中，企业会搭建自己的大数据互联网平台，一方面用于公司业务的开展，另一方面通过收集用户信息，通过大数据挖掘进行风险控制和信用审核。大数据风控平台搭建成熟，客户可以不用去银行或者金融企业柜台进行征信办公。基于大数据技术的平台可以实现自动审核、风险控制和放款，极大加快了借贷人借款速度，有利于企业高效运作。

（三）大数据在额度确认环节中应用

在排除客户是黑名单用户、老赖用户和恶意借贷用户之后重要的一个环节就是根据客户的偿还能力进行贷款额度授权。此时可以采用大数据技术对客户身份信息、银行卡信息、学历信息和婚姻信息等信息多维度分析进行打分，开发放贷额度授权模型，根据不同的分值发放相应贷款。例如在小额贷款500-5000元时，客户提供了身份证信息，具有正当的职业和收入，那么基本上可以全额发放贷款，并且可以做到秒级放贷；贷款额度在5000-30000元时，除了在大数据风控评分之后，还应该通过电话调查、签约现场信息审核等方式降低风险；在更高金额时，应该实地调查，通过走访借款人家庭、工作场所和公司等方式进行。

四、总结

随着互联网技术和经济的快速发展，互联网金融企业不断涌现，给我们的生活和工作带来了便利。但是在互联网金融企业中，风险控制较难，大数据技术通过对借款人身份信息、消费信息和银行卡信息等多种信息的分析，分析借款人的实际经济能力，为互联网金融企业提供强有力的风险控制手段。