來源：中國網財經 

　“一切皆可智能化的時代，數據正在成為金融業基本業務單元和重要資產，數據經營能力也成為了金融機構關鍵能力。”這是《數據智能下的金融數字化轉型2022年度報告》(下稱“報告”)中的一段話，一定程度上解釋了為什么這幾年大數據風控成為了金融行業最熱門的業務領域。

　　3月26日，在華夏時報社主辦的“數據智能重塑實體：2022智能數據論壇”上，華夏時報金融研究院與算力智庫共同發布了這份報告，系統梳理了數據智能下金融場景的典型應用案例和代表廠商，對金融業的數字化轉型路徑和未來趨勢做出了預判。其中關于大數據風控的內容引發了與會專家和行業人士的強烈關注，馬上消費金融(下稱“馬上消費”)憑借在大數據智能風控領域的領先應用成為該報告中的優秀案例。

　　大數據風控的優勢及特點

　　從世界范圍來看，大數據的概念大約誕生于2010年，被數據資產眾多的金融行業接納后形成了大數據風控的概念，并很快在信貸領域得到了落地應用。2015年前后，國內的信貸市場開始嘗試使用大數據風控。電子商務公司開始提供網絡信貸產品，數家互聯網銀行相繼成立，以馬上消費為代表的消費金融公司陸續成立并向市場提供了一系列以大數據風控為基礎的產品服務。至此，我國大數據風控市場基本確立。

　　相對于傳統的風控手段，大數據風控體系的數據來源更廣、維度更多，決策審批過程自動化程度更高，基于算法構建的模型更客觀公正。這些特點既成為了大數據風控的優勢，也為大數據風控領域構筑了很高的技術門檻。

　　以馬上消費為例，組建了一支近千人的IT團隊，自主研發了900項核心技術系統，如自主可控的風控系統平臺；基于云和微服務的、彈性可擴展的、支持高并發的架構設計；支持億萬級數據，支持多場景差異化風控流程、可視化風控監控與分析。

　　這種體量的技術隊伍和研發能力，對于很多中小型金融機構來說是難以想象的。然而對于中小型金融機構，尤其是中小型銀行來說，盡管困難重重，但是大數據風控仍然是他們無法舍棄的那顆蜜糖。畢竟傳統的信貸手段基本上只能為有抵押擔保或有征信記錄的用戶提供信貸服務，而為那些不能提供抵押擔保和征信記錄的用戶提供信貸服務，只能依托于大數據風控。

　　大數據風控助力傳統金融機構轉型

　　“共同富裕是社會主義的本質要求，是中國式現代化的重要特征。”對于現代人來說，金融服務是生活的必需品。只有一部分人才能接受金融服務，這無疑是不合理的，也是實現共同富裕的一大阻礙。而讓金融機構，尤其是傳統金融機構跨越這個障礙，大數據風控是目前唯一有效的手段。

　　通過人工智能、大數據、云計算等新技術，傳統金融機構對借貸中各環節進行優化，包括傳統風控中的金融數據，以及對借款申請人還款能力和還款意愿的風險特征進行描述。通過大數據，將多個維度的數據，例如消費、社交等進行分析整理，以此達成金融新型風險評估模式。以此，金融機構可以不單一依賴于傳統的金融信貸數據，并且可以對征信白戶，即沒有任何信用記錄的人群進行風險審查，進行定價，進而提供金融產品和服務。

　　馬上消費自主研發的“金融大數據智能風控平臺”，依托自研的跨源SQL引擎、決策分析、模型實時預測等技術，可以有效解決實時風控領域數據應用“數據孤島”、數據整合困難、計算技術門檻高、存儲成本高等行業技術難題；解決傳統風控系統難以形成風控全景數據資產，導致數據利用率及使用效率低的問題；以及解決傳統風控業務需求開發交付流程長、系統交互復雜、涉及的技術多且復雜等研發問題，能夠快速、靈活的進行風控策略適配與調優，助力信貸業務長期穩定健康發展，幫助金融機構實現穩定風控、快速展業的目標。目前，該平臺主要用于金融行業風控實時信用審批、反欺詐、風控營銷等場景，對公業務方面，大數據風控能夠幫助金融機構建立項目評估規范化標準，擴寬授信企業數據獲取維度，如稅務、海關等，提升項目評估準確度，減少對抵押品的依賴。另外，大數據風控還能借助計算機改善傳統項目分析，大大減少人為主觀因素影響，解放客戶經理在盡調等環節的工作量，通過數據驅動，提高貸款審批效率。

　　大數據風控面臨的挑戰

　　值得注意的是，在提高行業整體效率的同時，大數據風控也面臨著諸多亟待解決的問題和障礙。

　　首先，作為大數據風控的基礎，數據已經成為現代社會重要的生產要素。然而由于數據資產尚未建立明確的產權制度，因此數據權屬難以界定和保障。用戶作為生產數據的主體，理論上應該享有支配數據的權利，但實際上用戶數據往往不由用戶掌握，而是存在于服務提供方的數據庫中，被當成其的核心資產，在用戶毫不知情的情況下被計算分析，進而牟取利益。

　　其次，數據標準未建立。金融數據存在維度低、樣本少、稀疏標注問題，無法支撐大樣本，高維度數據需求，同時也致使定價和交易成難題。

　　第三，數據孤島現象還很嚴重，各方數據分割嚴重，數據壁壘意識強烈，囿于自身商業機密和利益保護，數據流通共享受限。

　　第四，數據整合和治理程度較低，清洗數據花費大量時間，有效清流的數據整體占比低。

　　第五，數據融合存在問題。目前無法對專家知識進行有效建模，融入數據模型之中。

　　除了數據本身存在的問題以外，在大數據風控中使用數據也存在一些矛盾和問題。為了解決這些矛盾和問題。馬上消費總結出實施大數據風控的“十大原則”：

　　第一，必須保障數據來源的合規性。

　　第二，必須保障核身的可靠性。

　　第三，必須保障在線實時信息傳輸的合規性和安全性。

　　第四，必須保障所用決策信息的合規性。

　　第五，必須保障所用模型和各類評分的有效性。

　　第六，必須保障所實施策略在驗證數據集上模擬的有效性。

　　第七，必須保障大數據風控運行各環節的可追蹤性。

　　第八，必須保障定期追蹤回顧和及時調整優化迭代。

　　第九，必須保障在線自動運行時各環節實時監控和預警，預防造成較大業務損失。

　　第十，必須保障在線自動運行觸發預警可及時干預性，在必要時進行及時有效干預。

　　展望未來，在中國復雜多變的發展環境中，金融機構應繼續保持挑戰自我、不斷創新、嚴守風險底線的優良傳統，腳踏實地砥礪前行，為金融健康和諧發展保駕護航