大數(shù)據(jù)驅(qū)動下的消費金融

對于消費金融而言，數(shù)據(jù)和技術(shù)在一定程度上正在改變著風控和獲客效率。當“大數(shù)據(jù)”開始進入各行各業(yè)的視線，互聯(lián)網(wǎng)消費金融公司也開始利用手中的大數(shù)據(jù)謀求更廣闊的業(yè)務(wù)布局。

年輕群體因收入與消費的矛盾產(chǎn)生信貸需求，傳統(tǒng)金融機構(gòu)的部分缺席為互聯(lián)網(wǎng)金融創(chuàng)造了發(fā)展空間。移動端可以隨時隨地對消費者的消費需求產(chǎn)生回應(yīng)，科技發(fā)展重塑風控，這些與未被滿足的需求產(chǎn)生碰撞，于是2013年互聯(lián)網(wǎng)消費金融應(yīng)運而生。

如今，經(jīng)過四年的發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)消費金融呈現(xiàn)爆發(fā)式增長的趨勢，互聯(lián)網(wǎng)消費金融從2013年開始到2016年，其交易規(guī)模從60億增長到了4367.1億，年均復(fù)合增長率達到了317.5%。如此累積下來的大量數(shù)據(jù)將被如何運用呢？

數(shù)據(jù)驅(qū)動

對于消費金融而言，數(shù)據(jù)和技術(shù)在一定程度上正在改變著風控和獲客效率。大數(shù)據(jù)風控，通過運用大數(shù)據(jù)構(gòu)建模型的方法對借款人進行風險控制和風險提示，避開傳統(tǒng)風控的劣勢，發(fā)揮最大優(yōu)勢更精準地對業(yè)務(wù)進行支持和維護。

隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)不斷發(fā)展，傳統(tǒng)的風控手段已逐漸不能支撐機構(gòu)的業(yè)務(wù)擴展；而依托于大數(shù)據(jù)的風控技術(shù)對多維度、大量數(shù)據(jù)的智能處理，批量標準化的執(zhí)行流程，更能貼合信息發(fā)展時代風控業(yè)務(wù)的發(fā)展要求?！芭c原有借款主體進行經(jīng)驗式風控不同，通過采集大量借款人或借款企業(yè)的各項指標進行數(shù)據(jù)建模的大數(shù)據(jù)風控更為科學有效?！?

數(shù)據(jù)驅(qū)動下的風險定價是消費金融企業(yè)的核心能力之一。過去三年中，京東金融做了大量的數(shù)據(jù)、研發(fā)和系統(tǒng)的投入，這些投入是固定成本，每一單金融服務(wù)的操作成本則是變動成本?！氨热纭讞l’業(yè)務(wù)，我們沒有一筆是通過人工審核，都是機器決策，這樣子每單的變動成本近乎為零，我們的后臺系統(tǒng)1秒鐘可以處理幾十萬筆交易，這在過去的金融服務(wù)模式中是不可想像的?！眳^(qū)力說?，F(xiàn)在“白條”信用風險評估模型覆蓋了兩億多個京東用戶，而且每一個數(shù)據(jù)模型體系中都有上百個子模型，幾萬個變量。

京東金融目前已經(jīng)構(gòu)建了自身的核心壁壘，即數(shù)據(jù)驅(qū)動下的風險定價能力，具備了獲取各種不同維度數(shù)據(jù)源能力，以及數(shù)據(jù)技術(shù)能力和數(shù)據(jù)模型產(chǎn)品能力。

與此同時，京東金融憑借在數(shù)據(jù)領(lǐng)域進行廣泛的投資以快速占位。公開資料顯示，京東金融已經(jīng)投資了ZestFinance、聚合數(shù)據(jù)、數(shù)庫、聚信力等多個數(shù)據(jù)公司，這其中包括數(shù)據(jù)銀行、數(shù)據(jù)挖掘、機器學習等不同的類型公司。

目前，馬上消費金融擁有的技術(shù)和大數(shù)據(jù)團隊人員占據(jù)公司總?cè)藬?shù)的2/3，體現(xiàn)了鮮明的新型金融機構(gòu)特征。通過采用多種機器學習方法，建立了面對不同業(yè)務(wù)場景和不同需求的幾十個大數(shù)據(jù)模型，擁有超過10W個數(shù)據(jù)維度。

依據(jù)京東金融2017年確定的“堅持技術(shù)持續(xù)投入不動搖”戰(zhàn)略，下一步京東金融將對于自身數(shù)據(jù)技術(shù)基礎(chǔ)方面進行布局。

舉例來說，根據(jù)京東集團的電商業(yè)務(wù)的一些用戶購物數(shù)據(jù)，基于相應(yīng)的模型產(chǎn)品，可以在消費金融業(yè)務(wù)上為消費者提供相匹配的“白條”額度，或者為其提供專業(yè)的針對性理財服務(wù)，甚至在眾籌業(yè)務(wù)方面。

當下，互聯(lián)網(wǎng)消費金融借力大數(shù)據(jù)大勢所趨，業(yè)內(nèi)人士翹首以盼的是，利用大數(shù)據(jù)將各條業(yè)務(wù)線的服務(wù)、產(chǎn)品、用戶打通，為用戶提供更加人性化、合理化、科學化服務(wù)。

數(shù)據(jù)共享

至2016年底，我國金融機構(gòu)人民幣信貸收支表中住戶部門的短期消費貸款余額達到5.3萬億元，再加上非金融機構(gòu)消費金融平臺的貸款，我國當前消費金融市場規(guī)模（不含房貸）估計接近6萬億元（含房貸規(guī)模在25萬億元左右）。如果按照20%的增速預(yù)測，我國消費信貸的規(guī)模到2020年可超過12萬億元。

“中國的按揭占絕對主導(dǎo)，25萬億元當中，大概有19萬億元是住房按揭，剩下的大概6萬億元金融機構(gòu)的錢，加上目前新興起的互聯(lián)網(wǎng)消費金融的錢，中國差不多6萬億元左右的消費信貸當中，信用卡的規(guī)模大概是4萬億元左右，剩下的都是分期?！?

目前，進軍數(shù)據(jù)、技術(shù)支持解決方案是不少已經(jīng)具有一定發(fā)展規(guī)模的消費金融平臺的一條“開放合作”之路。

“這幾年，京東金融在數(shù)據(jù)和技術(shù)輸出方面做了一些嘗試，包括和金融機構(gòu)合作聯(lián)名信用卡，幫助發(fā)卡銀行提高批核率?，F(xiàn)在，我們的現(xiàn)金貸款產(chǎn)品背后大部分都是對接的銀行資金，幫助金融機構(gòu)降低風險提高收益率?！苯窈?，京東金融依然會沿著開放的路徑，對外輸出數(shù)據(jù)技術(shù)能力，幫助推動整個普惠金融生態(tài)的良性循環(huán)。

對于“專業(yè)金融+電商場景”這種嘗試，米么金服創(chuàng)始人曾指出，分工化協(xié)作將成為未來趨勢所在，越來越多的專業(yè)服務(wù)機構(gòu)將會填充進入電商的整體行業(yè)鏈，降低系統(tǒng)成本，提升行業(yè)整體效率。而消費金融公司自身具備的數(shù)據(jù)分析能力，可以捕獲用戶多維度互聯(lián)網(wǎng)信息，為商戶描繪出用戶潛在畫像，實現(xiàn)精準營銷。

事實上，普惠金融實踐的背后歸根結(jié)底是對風險的把控能力。相比于傳統(tǒng)消費金融風控模式，互聯(lián)網(wǎng)金融消費風控系統(tǒng)以大數(shù)據(jù)風控是為基礎(chǔ)，融入“數(shù)據(jù)+風控模型+算法”的思想，真正有效地將風控系統(tǒng)量化衡量。在劉向麗看來，基于大數(shù)據(jù)風控，可將傳統(tǒng)消費金融前端銷售依靠大量的人工推薦、后臺依賴人工作業(yè)的重人力模式，升級為依賴系統(tǒng)和數(shù)據(jù)自動決策的在線實時自動信貸工廠模式。