​“坏人”多,人难找,消费金融风控如何破解中国式难题?

2017-04-16 08:56:35
李利军
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2017-04-16

中国网络黑色产业已达千亿级别,撞库、盗账号、盗身份、伪基站等五花八门手段,让平台防不胜防。

这是一个最好的时代,市场有无限可能性,大量的消费金融公司崛起;另一方面,大数据、人工智能等技术日趋成熟,让量化风控有了更多的想象力。


但这也是最坏的时代。互联网金融发展的3年,有太多野蛮的市场竞争,在公司内部,最核心的部门,是市场部,本应该是金融核心部分的风控部分,却备受冷落,大权旁落。


而中国风控,也还处在莽荒状态,面临诸多的痛点和难点。


4月15号,一本财经在中国大饭店举行2017年消费金融CRO峰会,600多位风控精英齐聚一堂,共同探讨行业的破局和重塑。


中国工商银行高级顾问张俊、百度金融CRO王劲、京东金融消费金融事业部风控管理高级总监程建波等行业专家,都针对风控遭遇的中国式难题发表了看法,现场20多位嘉宾,共同探讨行业的破解之道。


风控回归


2017年,互联网金融的发展史,从P2P时代进入消费金融时代。


“这是中国互联网金融发展红火的年代。”中国工商银行高级顾问、美国发现金融发现信用卡前首席信贷风控官、一本财经商学院院长张俊在会议上提出,“未来五年,中国居民消费信贷将超过五十万亿元,而互联网消费信贷将达到一万亿元。”

中国市场,潜力巨大。


中国经过20年的发展,居民消费GDP占比已从30%发展到50%。但与发达国家相比,这个比例不算高。


以美国为例,美国国家居民消费GDP占比在上世纪七十年代已经达到60%左右,现在已经占到了70%,美国的经济提升主要是靠国民消费拉升。


如果说居民消费是拉动GDP主要力量的话,那伴随它的必定是信贷的增长。


另一个数据是,中国现在居民消费、信贷占可支配收入的杠杆率低于40%,与发达国家相比,我们还有很大的空间。


居民选择今天花明天的钱,必然有一个过程,必然是在他的个人消费能力能支配的情况下,有自信花明天的钱,而这会刺激整个国家经济的发展。


但是中国风控,面临诸多的痛点和难点。


“经验不足、量化不够、程度不深、体系不全,” 张俊认为,国内风控的现状,需要解决的问题太多,行业前景依旧“扑朔迷离”。


“大部分公司还处在被动风控的阶段。”ZRobot CEO乔杨称,“把希望寄托于‘催收能力’上。”


在最新的政府工作报告中,“互联网金融”再次被提及,措辞已经从“促进”衍生为“高度警惕风险”。


从2017年开始,行业从蛮荒中渐成秩序,一批觉醒者开始呼唤回归金融本质,风控即将强势归来。


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中国式难题


“2015年,是各类信贷模式快速扩张的时期,2018,随着资产规模的扩大和竞争的加剧,各类问题逐渐显现。”百融金服副总裁段莹称。


比如,中国征信体系的缺失,因为缺乏诚信教育,导致欺诈手段层出不穷,大数据风控中数据的缺失和混乱等问题,都是行业痛点。 


百度集团副总裁、百度金融CRO、美国运通前高级副总裁、一本财经商学院副院长王劲认为,中国消费金融风控存在“三大难点”。


难点一是,网上“坏人”多。


中国网络黑色产业已达千亿级别,撞库、盗账号、盗身份、伪基站等五花八门手段,让平台防不胜防。


通付盾创始人、董事长兼CEO汪德嘉介绍,2016年电信欺诈形势仍不容乐观,仅上半年就立案近百万件,造成损失逾两百亿元。


“黑客非法获取用户个人信息,拿到数据以后,就会有人接手,这里面还有大量二道贩子的存在,在中间赚差价,”汪德嘉称,“基于数据泄露已经形成一条精准诈骗黑色产业链。” 


有些人会专门去联系相关的培训机构或诈骗团伙,从而把手上的数据卖到下游。而下游这些团队,有专人负责诈骗的话术编写培训、线上通过第三方支付平台洗钱、线下ATM机提款等。 


这个链条上的人分工特别明确,而且都是“专业”级别的团队操作。


难点二是,多头贷款严重。


目前,全国有2000多家P2P和小额贷款公司2016年年底网络信贷余额近1.2万亿,单用户余额进7千。


段莹表示,以payday产品为例,从2015年的下半年至2016年初,短短半年时间,共债率从百分之三四十,飙涨到百分之九十。


但各家数据独立,大量无征信的用户拆东墙补西墙,一旦资金链断裂,东窗事发,就会引起一系列连锁问题。


难点三是,找不到人。


“在催收阶段,如果只借助内部数据,有60%以上的用户是处于失联状态,需要借助外部的信息修复,”王劲称。


这说明,前期的数据搜集、乃至整个风控模型,都是失败的。


“在国内,做催收总给人是很low的印象,”捷越联合创始人兼CRO王晓婷表示,因为催收是整个风险管理的最后一道屏障,而风险管理最重要的是做预测,预测多少客户会掉落下来,掉落下来之后,才是催收上场。


但实际上,催收可能在是中国比较low,王晓婷以True Accord为例,一家做互联网催收的公司,一个“数据修复+人工催收”的企业,目前估值几亿美金,服务全美二十多家大银行,上百亿资产,而他们的催收员,只有15个人。


在国内,催收被认为是劳动密集性产业,大的催收公司甚至有上万催收员。这些催收员,水平层次不齐,在线下催收环节,又难以控制。


“行业M12之后催收的成功率,只有千五左右,”王晓婷认为,国内催收行业亟需改变。


另一个严峻的问题,是风控人才的缺失。


刚毕业两年的风控新兵,跳槽几次后就要价月薪3万,但实际上的能力和风控水平,只能算刚入门者。


张俊和王劲,在峰会上宣布 “一本财经商学院”成立,他们将国外的毕生经验,在中国落地生根。


“授人予鱼,不如授人以渔”,张俊说,只有培养源源不断的风控人才,才有可能打赢这场利益与欲望之战。


“总感觉每踏出的一步都有要落空的感觉,可是又无别处可踏,”摸着石头过河,这是国内风控从业者最直观的感受。


面对这些问题,如何寻找破局之道?


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破解之道


王劲一本财经CRO峰会表示,风控是一门艺术,需要方方面面的雕琢,打造全流程的风险管理体系。


第一点,是大数据风控。


捷信消费金融CRO Tomas Skoumal认为,消费金融提供的是普惠服务,覆盖的人群更多的是游离在传统征信系统之外的;另一方面,消费金融需要考虑用户体验,需要在短时间内,迅速做出判断。


“大数据在某些程度上,可以作为传统征信系统的补充,可以帮助我们核实用户提供的数据的真实性,帮助我们对客户进行‘打分’,”Tomas Skouma称。


大数据,对于金融公司而言,有三个好处,更加明智的决定、更加迅速的决定,客户的贷款申请表变得更加简短。


“数据量决定了模型可能的上线,”乔杨表示,在保证质量的情况下,数据越多越好,如此才能避免“数”到用时方恨少的问题。

而相比噪声大的原始数据,大量的加工数据,更具有多样性、及时性的优势。


秦苍科技CRO朱君认为,“坏人比好人要敏感”,在刚上线的时候,有很多‘专业人士’来‘撸口子’”。


一个人的行为是比较难包装的,比如,一个用户,在选择借款金额时,迅速拖到了最高限额,在取相拍照时,手机总是横着拍桌上的照片,填写父母名字,也会出现错误,这种用户行为,就比较可疑。


“芝麻信用的评分分为评分卡、行业评分、专家评分几种方式,”芝麻信用行业分析总监介绍,“结合了大数据模式,形成最佳的分群的结合。”


第二点,反欺诈系统。


“互联网模式下用户会呈现一个群体的效益,好用户之间也会有交际,更突出的是坏用户的集中,”京东金融消费者金融事业部风险管理高级总监程建波认为,“对坏的用户建立一个网络识别,是一个必须要解决的问题。”


“反欺诈其实最重要的我觉得是做好两件事,一个是信息验证,二是行为分析,”现金卡联合创始人兼风控负责人黄俊卿称,线下风控会有一个面对面的反欺诈的过程,由人脑来进行大量的数据采集和对行为的预测;线上,可以收集用户在线上操作时的行为,比如每一个表单填写的时长等。”


不同于行业内的黑名单联盟,百融金服建立了“白名单预授信”模式,纳入白名单的客户,一旦申请贷款,可以快速评估、放贷。


“风险前置的获客方式,能最大限度的避免团伙欺诈,最大程度的做到用户资质与产品属性的匹配,从而提升产品竞争力,降低风险。”


在百融的白名单数据库中,从职业收入、收支等级、生活消费、航旅行为、社交关系、资质准入等多个维度,全面评估用户的信贷准入、信用评分、信贷意向。


第三点,重视风控部门和其他部门的合作。


“不光是为了控制风险而控制风险,而是一定要利益最大化,”DIA Associates CEO严晓东表示,“客户从开发到退出,主要是两个环节,一个营销,一个风控,两个环节应该结合起来。”


美利集团副总裁、金融产品负责人顾崇伦表示,消费金融的风控要做到“差异化”,不仅要做到管理风控,也要把控风控与市场、用户体验相结合,“做好每一个不同人群甚至是每一个客户的风控,让每一个客户的体验变好,对公司来说利润最大化。”


“我们做消费信贷往往和银行、传统金融机构形成差异化的竞争,我们的客群相比传统金融机构有些下沉,这意味着,我们的客户体验一定要做的比传统金融机构要好,这样才能吸引到好的客群。”乐信集团高级风控总监吴戟认为,需要打造一个风控闭环,一是为了风控的完整性,覆盖贷前、贷中、贷后;另一方面是需要快速响应,快速迭代。


“要让客户无感知的完成风险管理过程,因为整个消费金融领域我们花了很大的精力是为了防范那不到1%的风险,不能给99%的客户造成更多的麻烦。”花生好车董事长陈鹏云表示。


对于风控人员而言,这是最坏的时代,逐利的资本、浮躁的创业环境,让风控部门大权旁落;这也是最好的时代,玖富集团消费金融副总裁金增笑表示,“现在这个年代风控变得非常美好,因为我们现在有云存储、云计算、大数据包括底层架构的开放,有人工智能、机器学习,我们现在有能力把风控做的更好。”


“深度学习对图象识别和语音识别,发生了非常巨大的改变,”量化派联合创始人兼COO王倪表示,“深度学习对风控技术会有一个阶段性的提升。”


风控回归,已经是大势所趋。


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