數據是金融科技的核心 看金融大數據在信貸領域的應用
隨著金融科技的深入發展和多方面應用，以大數據等科技手段提收增效成為金融行業核心訴求。3月12日，百度金融攜手愛分析聯合發布了《2018年中國大數據風控調研報告》，對能夠有效降低金融風險管理成本的大數據風控技術和市場進行了研究分析。本文側重講金融大數據在信貸領域的應用。
金融科技賦能普惠金融與金融基礎設施
? 普惠金融主旋律。
? 中國金融服務不均衡，促使國務院發布《推進普惠金融發展規劃（2016—2020年）》，為社會各階層和群體提供適當、有效的金融服務成為發展重心。但各類銀行機構在客群下沉過程中，難以做到商業可持續，因此，通過大數據等科技手段提收增效成為金融機構核心訴求。
? 行業趨於合規
? 網路小貸專項整治、現金貸規範整頓、網貸暫行管理辦法等一系列法律法規頒布，標誌著監管套利空間消失。非持牌互聯網金融公司必須積極尋求與持牌金融機構的深度合作，將積累的用戶、經驗以科技手段賦能金融機構。
? 金融基礎設施建設
? 中國金融基礎設施不健全，比如普惠金融信用信息體系、普惠金融統計體系等。新的數據獲取、存儲、交易、分析技術不斷湧現，中國金融基礎設施將完成越級式發展。
數據是金融科技的核心
金融科技最重要的是數據創新技術
? 從數據收集到數據應用的數據流中，涉及到大數據、AI、區塊鏈、物聯網等各項技術。我們定義金融大數據，是覆蓋數據全部流程的新技術，而不僅僅是數據分析技術。
? 以互聯網巨頭百度為例，百度積累了數十億搜索數據、百億級的定位數據和圖像視頻數據，形成了一張170億個頂點、680億條邊的關聯網路，可以有效識別騙貸團伙。
? 大數據技術最為成熟，區塊鏈技術尚處於早期
? 現階段，大數據不論從技術還是場景應用上都最為成熟，AI技術在演算法與業務場景結合上還存在提升空間。物聯網技術應用環境較小，更多是作為線上數據的補充，區塊鏈技術還處於早期階段，技術本身還不夠成熟，距離落地應用還需要一定時間。
? 根據愛分析調研成果，大數據在各領域成熟度與市場規模、基礎設施和應用範圍直接相關。
? 從三方面評估，金融大數據和其他行業相比滲透更為深入，已經進入成熟期。
金融大數據進入成熟期
?從基礎設施看，金融領域基礎設施好，信息化、數據標準化程度高
?信息化是數據化的基礎，只有積累大量業務數據才能進行大數據分析，金融是最早推行信息化建設的行業，也是電子化業務滲透率最高的領域。同時，國內銀行等傳統金融機構多數效仿國外的信息化建設方案，與醫療、工業相比，金融領域以結構化數據為主，數據標準化程度高，數據清洗相對容易。
?從應用範圍看，業務由數據驅動，應用範圍廣
?即使傳統金融機構，業務也基於IT系統，金融業務與IT緊密結合，完全由數據驅動。大數據會對金融機構的各項業務產生變革，在金融領域應用範圍廣，能夠影響到核心業務。
?從市場規模看，金融大數據市場規模大，金融機構每年IT投入高於其他行業
?以銀行為例，2017年中國銀行業整體IT投資規模近千億，佔中國IT投入約5-10%。高IT投入，意味著金融機構在大數據業務的付費意願更高，付費能力更強，金融大數據的市場空間更大。
金融大數據在信貸領域的應用
?大數據覆蓋信貸領域各個流程，重點是獲客、身份驗證和授信環節。
?獲客環節建立用戶畫像，跟蹤用戶完整生命周期；
?身份驗證環節，通過活體識別等技術解決申請人是否本人的問題，關聯分析則是利用圖關聯技術，找出欺詐團伙；
?授信環節匯聚多方數據源，通過建模進行風險定價，金融科技服務商輸出信用評分給機構使用。
結語：
不論是銀行還是其他金融機構，普遍有風控需求，底層業務邏輯幾乎完全相同，只是面對客群、風險偏好存在差異。
另外，監管層對金融機構的風控能力提出很高要求，風控也會直接會影響金融機構的利潤水平。因此，大數據風控直接解決金融機構的核心需求，價值度很大。
所以，做好大數據風控，可以說是金融機構的重中之重，也是其手中的一把利劍。
（部分內容來源 |百度金融、愛分析）
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