上海2016年8月15日电 /美通社/ -- 在传统金融向互联网行业推进的大潮中，数据技术驱动互联网金融发展的时代已悄然到来。8月11日，2016全球互联网金融创新论坛在沪火热开幕，普惠金融时代背景下的消费金融、征信、风险控制成本次论坛重点议题。乐融金融CEO王文阳博士在压轴主题演讲中指出：“消费金融已进入高速发展阶段，巨大的市场为风控技术不断创新提供了广泛的需求和发展空间”。
去年，中国互联网金融飞速发展，一举超越美国成为总量和增长率第一的大市场。普惠金融、大数据、消费信贷、移动支付已不仅是国家和行业革命性的战略，更渗透到个人生活的方方面面。消费金融和征信领域作为互联网下一个风口，其价值不仅在于广阔的成长空间，更在于通过金融体系的完善，减少信息不对称、降低交易成本，满足更多潜在的投融资需求，扩大金融总量。
消费金融、征信市场空间大
自2009年颁布《消费金融公司试点管理办法》，并推行4家试点，到2015年放开市场准入，将试点范围扩大至全国，政府正逐步放开消费金融市场。艾瑞咨询预估，2019年国内消费信贷规模将达到37万亿元。
“银行系、电商系、产业系、金控系、网贷系五方力量角逐消费金融市场，进一步推动了行业高速发展。”王博士表示，国内居民的负债在提升，过去10年，国内居民债务杠杆率（居民债务/GDP) 翻番，形成很多新型生态链，其中非常重要的一个领域便是征信，中国目前已形成全球较大个人征信局。“横向比较，国内居民杠杆率同主要发达国家相比仍处于低位，中国信贷行业发展有相当大的空间。”他认为，未来20年，中国征信行业的发展方向将由GDP的发展阶段和年轻人的消费文化决定。
相关数据显示，在中国，18~59岁的人口近9亿，而拥有信用记录的人数约3.8亿，无信用记录的人数达4~5亿。这3.8亿人中绝大部分已成为各大银行的目标客户，然而，其中仍有近20%信用记录薄弱或者信用记录很少，这一部分人群可能是刚刚申请到信用卡、或者刚刚申请完房贷，人民银行中心还无法对其进行信用评分。
“这部分人群加上部分实际信用较好、但无信用记录的白户人群，数量上亿，其中相当一部分有强资金需求，是消费信贷行业锁定的目标市场。”王博士表示，对于这一群体，传统的数据风控很难准确评估，而新型的风控方式则在成本可控的前提下可以利用大数据做出有效风险判断。
新型方式变革风控流程
小额信贷风控模型需要三个支柱，数据模型技术、流程自动化和决策引擎、运营监控和优化能力。底层基础需要大数据基础平台。王博士概括为“人退数进”、“风控前置”、“人员后移”、“体验至上”。前端用量化数据完成，后期持续加大在风险监控、优化上的投入，人员结构有很大变化，如此便形成新型大数据风控的机制。
然而，大数据风控之于传统数据风控，是否差别明显？
论坛上，王博士总结道：首先，在数据源上，传统风控主要基于征信报告数据，新型风控则基于海量大数据；第二，在驱动力上，传统风控依赖客户经理和审批经理，主要以人为驱动，而新型风控以数据为驱动；第三，传统风控是静态的、被动的、点的方式，大数据风控则是动态的、主动的、以点代线的连续方式，实时监控客户信用特征变动情况。
传统数据模型通常根据信用历史、信用需求、信用使用、还款记录、债务水平、人生阶段6个维度进行风险评分，多年的行业实践证明，传统指标对信用需求、信用使用等的判断是非常成功的，然而新的群体无法得到这些数据，该怎么进行风控？
事实上，多项其他指标对于风险判定有重要意义，例如申请人正在使用的手机个数、网购记录中的拒收次数，这些指标与风险呈现强相关，甚至可以替代传统指标做出准确判断。大数据风控涵盖了政府数据、国企类如运营商数据、大型互联网企业数据、业务渠道场景数据、第三方数据、爬虫数据等，国内数据行业对于解决市场上信息不对称的问题非常有价值。
“但哪些数据能用、哪些手段能用是各家平台各有千秋的。”在王博士看来，数据出处不同，市场上的风控方法也多种多样，有依靠风控模型的，有依靠人工智能的。“在国外较为成熟的市场中，金融机构多采用模型分析的方法，国内炒出的‘人工智能将取代消费信贷风控’的概念是否靠谱依然未知。”
王博士领导的乐融金融团队便是以国际先进的、基于大数据分析的智能信贷决策引擎为核心的。以数据和技术为驱动，乐融金融凭借创新的风控模式和丰富的行业经验在市场上脱颖而出，目前已经与国内较大消费金融公司、支付巨搫、电商巨头及旅游、汽车、教育等细分领域知名企业合作，有效助其提高效率、降低成本，最终推进整个社会的金融效率。
