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口袋理财董事长虞凌云：安全是互金立足之本
来源: 未知 2016-07-14 杭州信息之窗
2016年开年以来，对于整个互联网金融行业来说，可谓是多事之秋，风波不断。由于许多平台出现了资金链断裂，乃至卷款跑路等负面事件，使得这一行业在社会舆论上处于十分不利的地位。
口袋理财董事长虞凌云认为，首先发生类似负面事件的平台是少数，其次这些平台一开始就根基不正，只是打着互联网金融的旗号，有预谋的从事违法行为。但是不管怎么说，已经给行业造成了恶劣的影响，让投资人对于合规的平台都心有余悸。
那么，互联网金融行业该如何扭转这一不利局面，其中最为关键的自然是安全问题。而要解决安全问题，加强风控能力是至关重要的。下面妙资金融理财师就讲一讲作为风控手段之一的大数据风控。
大数据风控即大数据风险控制，是指通过运用大数据构建模型的方法对借款人进行风险控制和风险提示。
互联网金融大数据的采取渠道主要是通过对流量较大的平台以及同类大平台上的数据进行挖掘，并建立信用评级发放金融产品，其次便是一些互联网金融公司主动将数据贡献给第三方征信机构，再对这些征信数据进行分享，不过值得注意的是，这只是一部分的数据，并不是每家企业都愿意将数据无条件分享的。
口袋理财董事长虞凌云考虑到大数据风控利用数据分析和模型进行风险评估，依据评估分数，预测还款人的还款能力、还款意愿、以及欺诈风险，能够有效的减少投资人的投资风险，在一定程度上有利于保护投资人的资金安全。
当前国内的互联网金融行业风险控制主要在贷前及贷后两个阶段上强化。
一 、贷前：信用审核
贷前的信用审核主要依靠线下完成，需要线下的风控人员或信贷员进行实地走访，对借款人的实际生活、经营环境进行调查，清晰掌握其收入、负债等资产情况，以此预测出借款人的还款意愿及还款能力。互联网金融虽然基于互联网，但就目前来看，贷前尽职调查使用的方法与传统的小贷公司无异。这种模式在中国不完善的征信环境中得以发展成熟，尽职调查数据也具备一定参考价值。但其劣势也显而易见，一是增加了互联网金融平台的人力和财力成本；二是对借款人的评估和预判往往依赖于风控人员的主观判断，因此从某种意义上来说，该借款项目风险是否把控得当与工作人员的经验多少有一定关系。
二、贷后：担保增信
对于互联网金融平台而言，一方面由于自身技术能力有限；另一方面则受限于严重的信息壁垒，因此在批复放款之后，难以监控借款人的真实经营状况及借款款项的具体流向，导致项目不良率居高不下。为了尽可能降低风险，99%的互联网金融平台都会强化贷后风险管理手段，亦即在最后阶段引入担保机构进行风险共担。担保机构会承诺对该笔借款项目进行全额本息担保，一旦极端风险事件爆发，将由担保机构对投资人进行本息偿付，随后再进行逾期、坏账项目的追偿及催收等后续工作。
大数据风控固然重要，但它并不是仅仅把握平台命脉的途径。
大数据要真正实现风险控制的作用，必须具备两项条件，一是数据够多，也就是样本量要充足；二是数据要有用，无效数据无意义。
口袋理财董事长虞凌云明白，互联网金融业务是基于征信背景的借贷业务，试想一下，当我们在审核一位借款人是否符合借款条件时，都需要考虑哪些依据?比较直接的应该包括这位借款人以往的借款记录(反映还款意愿与能力)、收入是否稳定(反映还款能力)、是否有其他方面的担保，比如房产的抵押、他人担保等等，而这些情况从目前来看，要通过大数据采集、分析尚有难度。除了央行征信报告以及一些平台推出的借款人“黑名单”外，有价值的信息参考还很少。而且很多平台虽然有大量的个人社交数据，但缺乏金融数据、交易数据，这都无法有效建立起自成一体的风控模式。
假设互联网金融平台能够采集到一定基数的真实用户数据，将可以建立一定容量的数据库，以此为核心建立数据模型。首先，信用评分模型。平台可以通过评估用户的历史收入、资产、职业、年龄等信息，来估算出借款用户的信用风险分数，以此预测其违约风险。但这种模型的局限性在于历史数据的时效性及参考性十分有限，因而需要平台对用户数据变量进行定期监测及更新。第二，违约概率模型。与传统的人工经验预判概率相比，互联网金融平台可以通过积累用户的历史数据，从中提炼出借款用户的违约概率。
最后，口袋理财董事长虞凌云表示，随着国家相关部门采取专项整治行动，以及行业协会的强力介入，互联网金融企业风险控制的手段将更加多样，更加严密，各平台的运营也将更加规范。
口袋理财董事长虞凌云认为，首先发生类似负面事件的平台是少数，其次这些平台一开始就根基不正，只是打着互联网金融的旗号，有预谋的从事违法行为。但是不管怎么说，已经给行业造成了恶劣的影响，让投资人对于合规的平台都心有余悸。
那么，互联网金融行业该如何扭转这一不利局面，其中最为关键的自然是安全问题。而要解决安全问题，加强风控能力是至关重要的。下面妙资金融理财师就讲一讲作为风控手段之一的大数据风控。
大数据风控即大数据风险控制，是指通过运用大数据构建模型的方法对借款人进行风险控制和风险提示。
互联网金融大数据的采取渠道主要是通过对流量较大的平台以及同类大平台上的数据进行挖掘，并建立信用评级发放金融产品，其次便是一些互联网金融公司主动将数据贡献给第三方征信机构，再对这些征信数据进行分享，不过值得注意的是，这只是一部分的数据，并不是每家企业都愿意将数据无条件分享的。
口袋理财董事长虞凌云考虑到大数据风控利用数据分析和模型进行风险评估，依据评估分数，预测还款人的还款能力、还款意愿、以及欺诈风险，能够有效的减少投资人的投资风险，在一定程度上有利于保护投资人的资金安全。
当前国内的互联网金融行业风险控制主要在贷前及贷后两个阶段上强化。
一 、贷前：信用审核
贷前的信用审核主要依靠线下完成，需要线下的风控人员或信贷员进行实地走访，对借款人的实际生活、经营环境进行调查，清晰掌握其收入、负债等资产情况，以此预测出借款人的还款意愿及还款能力。互联网金融虽然基于互联网，但就目前来看，贷前尽职调查使用的方法与传统的小贷公司无异。这种模式在中国不完善的征信环境中得以发展成熟，尽职调查数据也具备一定参考价值。但其劣势也显而易见，一是增加了互联网金融平台的人力和财力成本；二是对借款人的评估和预判往往依赖于风控人员的主观判断，因此从某种意义上来说，该借款项目风险是否把控得当与工作人员的经验多少有一定关系。
二、贷后：担保增信
对于互联网金融平台而言，一方面由于自身技术能力有限；另一方面则受限于严重的信息壁垒，因此在批复放款之后，难以监控借款人的真实经营状况及借款款项的具体流向，导致项目不良率居高不下。为了尽可能降低风险，99%的互联网金融平台都会强化贷后风险管理手段，亦即在最后阶段引入担保机构进行风险共担。担保机构会承诺对该笔借款项目进行全额本息担保，一旦极端风险事件爆发，将由担保机构对投资人进行本息偿付，随后再进行逾期、坏账项目的追偿及催收等后续工作。
大数据风控固然重要，但它并不是仅仅把握平台命脉的途径。
大数据要真正实现风险控制的作用，必须具备两项条件，一是数据够多，也就是样本量要充足；二是数据要有用，无效数据无意义。
口袋理财董事长虞凌云明白，互联网金融业务是基于征信背景的借贷业务，试想一下，当我们在审核一位借款人是否符合借款条件时，都需要考虑哪些依据?比较直接的应该包括这位借款人以往的借款记录(反映还款意愿与能力)、收入是否稳定(反映还款能力)、是否有其他方面的担保，比如房产的抵押、他人担保等等，而这些情况从目前来看，要通过大数据采集、分析尚有难度。除了央行征信报告以及一些平台推出的借款人“黑名单”外，有价值的信息参考还很少。而且很多平台虽然有大量的个人社交数据，但缺乏金融数据、交易数据，这都无法有效建立起自成一体的风控模式。
假设互联网金融平台能够采集到一定基数的真实用户数据，将可以建立一定容量的数据库，以此为核心建立数据模型。首先，信用评分模型。平台可以通过评估用户的历史收入、资产、职业、年龄等信息，来估算出借款用户的信用风险分数，以此预测其违约风险。但这种模型的局限性在于历史数据的时效性及参考性十分有限，因而需要平台对用户数据变量进行定期监测及更新。第二，违约概率模型。与传统的人工经验预判概率相比，互联网金融平台可以通过积累用户的历史数据，从中提炼出借款用户的违约概率。
最后，口袋理财董事长虞凌云表示，随着国家相关部门采取专项整治行动，以及行业协会的强力介入，互联网金融企业风险控制的手段将更加多样，更加严密，各平台的运营也将更加规范。
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