人民网北京5月30日电 （采访人员李彤）“风险控制是复杂的业务流程， 数据处理是基础， 模型是能力， 系统是支撑 。 ”在日前凤凰网WEMONEY举办的新金融行业风控活动上， 柠檬科技联合创始人、CTO肖勃飞表示， 新金融行业要建立数据、模型、系统的“自动化闭环” 。
【建立数据、模型、系统闭环 科技怎样赋能金融风控?】近年来随着大数据、人工智能、云计算等技术在金融服务场景中的深入， 普惠金融的深度和广度不断增加 。 同时， 新金融行业对科技风控的需求也与日俱增 。 如何通过科技赋能金融行业， 为从业机构和投资者提供高质量服务， 是业界关注的话题 。
肖勃飞认为， “信用价值”为金融新业态提供了广阔发展空间， 在此背景下大数据风控技术应运而生 。 有相当大的群体不符合银行等传统金融机构的要求， 但其社交、购物、通讯等行为数据显示出很多人有旺盛的需求和足够的还款能力 。
“很多新金融机构只是通过客户授权使用其社交、运营商、行为轨迹等非结构化数据， 这导致平台对客户贷不贷、贷多少的问题难以评估 。 ”他说 。
肖勃飞表示， 在数据处理上， 要结合运营商、社交网络、行为轨迹、消费习惯、信用记录等在内的甲方授权数据， 通过分布式大数据计算平台， 将数据整合为历史汇总指标、贷款申请人关系等基础指标 。 基于此来反应客户的资产负债能力、消费习惯行为、社交关系、征信情况等关键信息 。
在风控模型上， 要解决“误杀”的行业难点， 利用机器学习、快速迭代的构架， 滤掉不符合产品要求的客户；根据反欺诈和申请评分模型， 过滤有欺诈风险的客户， 解决贷不贷的问题；根据授信定价模型， 给不同的客户授予不同的额度和定价， 滤掉款后可能存在财务风险难以偿还贷款的客户 。
在系统支撑上， 目前行业普遍缺乏高效的“闭环”式服务 。 需要帮助客户实现授信定价、申请评分、反欺诈等风控模型的训练、自动优化和部署， 为信贷业务提供智能决策支持 。 对贷后环节， 要做好行为实时监控、逾期风险预警、催收管理等支持 。
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