优质服务为金融机构创造价值
金融合作伙伴数量增长
为合作伙伴推送优质资产
≈100%24,000,000,000
众多品牌销量仅次于京东天猫的第3大互联网渠道
53.8%
分期乐商城交易额同比增长
（2018Q2）
稳健及优异的风险表现
M6+的坏账核销率总体约在2％左右
金融科技制胜关键—大数据智能风控
互联网金融风控需要搞清的7个问题 风控，大家心目中的风控是什么？我们先来点传统的解释 首先了解两个概念：风险管理和风险控制。 风险管理：是指如何在项目或者企业在一定的风险的环境里，把风险减至最低的 管理过程。 它的基本程序包括风险识别、风险估测、风险评价、风险控制和风险管理效果评 价等环节。 风险控制：是指风险管理者采取各种措施和方法,消灭或减少风险事件发生的各种可能性,或者减少风险事件发生时造成的损失。所以其实风险控制是风险管理中的一个环节。 下面是对前期在群内收集到的问题的解答。 1. 目前最常用的风控模型是哪些？ 风控模型：常用于担保公司，测算最高能够承受的风险，并且根据市场与资本， 建立最有效的风控模型进行风险手段。 风控模型是在良好的建立风控体系、风控评定方式、评分机制等基础上，进行有 效的数据分析及评分体系，就是建立常用的风控模型方式； 首先，金融公司设计的任何形态的风控模型，都要符合自身企业的业务发展及市 场需求，它的数值变化规则，还是要基于大数据和企业最基本能承受风险客户的能力，测算一个范围化的模型，也就是风控一个度的把握了；如果企业自身测算最高风险承 受能力较强那么在建立模型过程中，评分卡的数值范围能做相应调整，但是宽松到什 么尺度，就是各个企业风控人员，对自身企业的专业理解能力，和逻辑思维推断能力 来决定的了。 模型范围中的数值及信息来源，是包括但不限于目标客户群体，或目标项目的风 险预测能力，所能最高承受什么样的风险发生？在风险发生进行时，如何及时做到止 损状态，并能同时做到调整风控策略、多种备用防范预案设置，预警分类等，一旦止 损失败损失状态，公司的能承受的损失底线是什么； 什么样的风险出现下，公司不能承受？最终还没止损，就会走到了崩塌的尴尬境界，最常见的说法就是跑路。 风控模型如果真要界定一个衡量标准或者说最常用的，那么就是评分卡、风控模 型架构制定、风控操作模型等，其实我觉得目前市场，也没有一个明确的衡量标准。 个人认为还是适合自己企业的风控模型。因为每个企业的趋向的产品设计、行业 分析的偏好都不同，如果真的说想要建立风控模型标准，那么只有在各个公司自有特 点情况下，去变化控制数值，也就是建立属于自己的评分卡或者评分机制，但是也要 通过一定的市场累计数据值，来设置企业特色的评分类风控系数。
互联网金融及其风险控制 一、互联网金融 随着互联网行业的不断发展，许多基于互联网的金融服务模式应运而生，并对传统金融产生了深刻的影响和巨大的冲击：余额宝的横空出世，P2P的迅猛发展等，给传统金融业带来了挑战，也带来了机遇。 互联网金融是传统金融机构与互联网企业利用互联网技术和信息通信技术实现资金融通、支付、投资和信息中介服务的新型金融业务模式。其主要业态包括互联网支付、网络借贷、股权众筹融资、互联网基金销售、互联网保险、互联网信托和互联网消费金融等。从互联网发展历程上看，互联网金融是依托大数据和云计算在开放的互联网平台上形成的功能化金融业态及其服务体系，是伴随着电子商务而迅速发展起来的，其核心资源是大数据，核心技术是云计算。 互联网金融具有很多的区别于传统金融机构的特征，包括资源开放化、成本集约化、选择市场化、渠道互联网化、运营高效化、用户行为价值化等。这些特点是传统金融所不具备的，也是互联网金融独特的优势，但是作为一个新生事物，其在发展过程中也暴露出一些问题，具体表现在以下几个方面：管理弱，行业内部自律松散，外部监管及法律规范的缺失.信用体系尚不完善、信用信息交换有困难、风险高。今年7月，十部委发布《关于促进互联网金融健康发展的指导意见》（银发〔2015〕221号）针对所暴露出的一些问题给出了指导意见。但是对于风险的研究还有待进一步深入。 二、互联网金融的风险 互联网金融作为互联网和金融相结合的新兴行业，其发展仍处于探索阶段，由于行业本身所存在的高风险特征，两者结合之后所存在的风险将比单个行业所存在的风险可能更大。具体来看，国内互联网金融发展主要面临的风险包括： 1.市场风险；由于便捷性和优惠性，互联网金融可以吸收更多的存款，发放更多的贷款，与更多的客户进行交易，面临着更大的利率风险以及价格波动风险； 2.操作风险；目前互联网公司在没有法律法规规范、监管政策监管等外部监控环境下，互联网企业仅是通过自律来经营金融业务，容易出现以下问题：为赢取不正当收入，一方面，
肅互联网金融时代下机器学习与大数据风控系统 肄随着互联网的发展，互联网金融已成为当前最热门的话题，包括支付、理财、众筹、消费等功能在内的各类互联网金融产品和平台如雨后春笋般涌现。互联网金融是传统金融行业与互联网精神相结合的新兴领域，是对传统金融行业的有效补充，因此互联网金融的健康发展应遵循金融业的基本规律和内在要求，核心仍是风险控制。 膁传统金融的风险控制，主要是基于央行的征信数据及银行体系内的生态数据依靠人工审核完成。在国内的征信服务远远不够完善的情况下，互联网金额风险控制的真正核心在于可以依靠互联网获取的大数据，如BAT 等公司拥有大量的用户信息，这些数据可以用来更加全面的预测小额贷款的风险。而机器学习将是大数据时代互联网金融企业构建自动化风控系统的利器。 艿1. 什么是机器学习？ 蒄机器学习这个词相信大家都是耳熟能详，尤其是近几年机器学习界的执牛耳者与互联网界的大鳄的联姻（见图1），更加推动了大众对机器学习的追求热情和在互联网行业中应用的探索热情。 那么，什么是机器学习呢？机器学习这个词是英文名称Machine Learning
的直译，从字面意义不难知道，这门技术是让计算机具有因此她是人工 智能的一个分支。我个人还是比较喜欢Tom Mitchell在《Machine Learning》一书中对其的定义： 羈"A computer program is said to lear n from experie nee E with respect to some task T and some performa nee measure P, if its performa nee on T, as measured by P, improves with experie nee E." 莇关于机器学习的具体概念及介绍，有很多这方面的资料，有兴趣的话大家 可以去查看，在这里我就不赘述。简而言之，机器学习方法就是计算机利用已有的数据（经验），得出某种模型，并利用模型来预测未来的一种方法，这种方法很类似于人类的思考方式（见图2）。也就是说，机器学习的一个主要目的就是把人类思考归纳经验的过程转化为计算机对数据的处理计算得出模型的过程。 芁机器学习与人类思考的对比 自主学习”的能力, 预测
互联网金融平台的风控方法 众所周知，互联网金融行业的竞争归根结底就是风控能力的比拼。因此，广大互联网金融平台必须把风控作为永远的生命线不可动摇！那么，具体来说互联网金融平台都有哪些风控方法呢？ 1、实地调查：互联网金融平台的前期风控尤为重要。通过前期实地调查每一个借款人的各项信息和征信情况（如资金用途，财务信用、经营状况等）就可以评估其还款能力和还款意愿。像文化艺术品投融资服务平台利魔方实行贷前审核，对借款方财务情况进行多渠道调查（不涉及个人隐私），同时也实行贷中管控，利魔方在借款方还款的过程中，对于客户的财务情况进行实时跟进，及时了解借款人信息变动情况。 2、资金第三方托管：互联网金融平台跑路的新闻时有发生，这些平台都有一个共同特征，就是都能触碰到资金池。为了从源头上切断这种可能，一些正规的互联网金融平台就会主动选择资金第三方托管的方式，来使自己与理财人的资金池相隔绝，将跑路风险降低为0。 3、透明的资金流向：互联网金融行业内也存在着一些滥竽充数之辈，进行着某些满足私欲的暗箱操作，让投资人完全不清楚自己的钱究竟投给了哪个项目。而像利魔方这类正规的平台则会坚持阳光化运营，资金的流转使用信息都可查询，信息交流真实、透明，投资人拥有最大限度的完整的知情权。 4、风险准备金：风险准备金就是互联网金融平台通过建立一个资金账户，对每笔借款提取一定比例资金放入此资金账户，当借款出现逾期或违约时，平台会用该账户资金偿付投资人。如利魔方专门设有雄厚的风险保障金公开账户，在初期将会设置500万，并且根据业务量的实际增长同比增加。而所有投资者的出借资金均在风险保障金计划覆盖之内，借款人一旦出现逾期坏账，立即启动风险准备金先行垫付，保证投资者的资金安全和收益不变。 风控是保障投资人资金安全的第一道屏障，无论是传统的互联网金融平台还是新型的文化艺术品互联网金融平台，都必须建立完整完善的风控制度和安全运营流程，做好平台的风控体系，这一切对于投资者而言十分重要，同样对于构筑互联网金融安全防线也是重中之重。 1 / 1
风控深度解析”银行与互联网金融“的区别 随着互联网企业进入金融领域，围绕着传统银行是否会被互联网金融所颠覆的争论甚嚣尘上。一时间，仿佛银行与互联网金融都已经开始厉兵秣马，要与传统银行展开一场非此即彼的战争。要透过纷扬的尘嚣，看到这场“战争”的未来，先得理解传统银行与互联网金融两者间的本质差异。 关于银行，定义是比较明晰的。在中国现有的金融法规和市场环境下，传统银行的主要功能是存款、贷款和支付结算，后来在存款基础上发展出了理财功能。 关于互联网金融，目前尚未形成一个统一明确的定义，业务范围也在不断地“野蛮生长”。百度百科上的解释是：互联网金融是传统金融行业与互联网精神相结合的新兴领域。按照这个广义定义，从起源来看目前的中国互联网金融可分为三类：第一类是以传统银行为基础派生出来的，如传统银行自身建立的网上银行。这类互联网金融的出现，为银行开拓了线上领域，延伸了银行的触角，似乎更应该称为金融互联网化。第二类是传统银行与互联网互相依存的，如网上支付结算。这类互联网金融的代表是第三方支付，其中在中国占半壁江山的是以电商为平台的支付宝。第三类是以互联网为基础，异军突起，自由发展出来的，如网上融资，代表企业或者商业模式包括余额宝、人人贷、阿里金融等。 在中国，银行的核心业务是存款、贷款和支付结算。近年来，理财业务也迅猛发展。互联网金融在上述除了存款的各个领域内，迅速扩张起来，由此引发了关于互联网金融与传统银行孰长孰消的争论。据统计（IT桔子），到目前为止，在互联网金融领域里，公司数量占比最大就是这第三类中的贷款。本文就聚焦于此，管中窥豹，探讨一下互联网金融中的贷款与传统银行的贷款有何本质差异。 互联网金融贷款有几种不同的模式，目前来看，至少有两类。一类是以电商为基础，在注册客户范围内的贷款，因为是在产销贷这个链条上运营的，也被称为互联网供应链借贷，中国的代表有阿里金融，美国的代表有Amazon。另一类是P2P平台贷款，在中国有陆金所、人人贷，欧美有Kabbage、LendingClub、ProsperMarketplace。不难看出，无论是在中国还是其他国家，贷款互联网金融的一个共同点就是以小客户为主。 在中国，很多时候，虽然大客户有较强的议价能力，但是银行也情愿追捧大
大数据风控的现状、问题及优化路径 2016-04-11巴曙松侯畅唐时达互联网金融互联网金融 iefinance互联网金融与金融互联网、互联网等模式，主要包括（p2p网贷、虚拟货币、众筹模式、第三方支付、互联网银行、电商小贷、金融服务等）进行研究与分析。发布的内容也请转发到朋友圈。本账号编辑转载目的在于传递信息对真实性不负责，版权及观点归原作 者所有。4:54 Yiruma - Do You来自互联网金融 文/巴曙松；侯畅（东北大学工商管理学院）；唐时达（北京大学光华管理学院博士后流动站） 摘要：在互联网技术和信息技术的推动下，大数据在金融行业的风控中获得了引 人注目的进展，但是在实际运用中其有效性还需进一步提高。当前大数据风控有效性不足既有数据质量的障碍，也有大数据风控的理论性障碍，还有数据保护的制度障碍。消除这些障碍、提高大数据风控的有效性，需要金融企业、金融研究部门和政府监管部门的共同努力。 关键词：互联网金融；大数据；风险控制 大数据已经撼动了世界的方方面面，从商业科技到医疗、政府、教育、经济、人文以及社会其他各个领域。早在1980年，阿尔文?托夫勒（Alvin Toffler，1980）在《第三次浪潮》一书中就预言大数据将成“第三次浪潮”。奥巴马政府将大数
据定义为“未来的新石油”。凯文?凯利（Kevin Kelly，2014）认为所有的生意都是数据生意。2013年互联网金融将“大数据”推向了新的高度。金融的核心是风险控制，将风控与大数据结合、不断完善和优化风控制度和体系，对于互联网金融企业和传统金融企业而言都同等重要。 一.大数据风控发展迅速，但有效性不佳 在应用层面，金融行业利用大数据进行风控已经取得了一定的成效。使用大数据进行风控已成为美国等发达国家互联网金融企业的标准配置。 美国Zest Finance公司开发的10个基于学习机器的分析模型，对每位信贷申请人的超过1万条原始信息数据进行分析，并得出超过7万个可对其行为做出测量的指标，而这一过程在5秒钟内就能全部完成。 为网上商家提供金融信贷服务的公司Kabbage主要目标客户是ebay、Amazon、PayPal等电商，其通过获取这些企业网店店主的销售、信用记录、顾客流量、评论、商品价格和存货等信息，以及他们在Facebook和Twitter上与客户的互动信息，借助数据挖掘技术，把这些店主分成不同的风险等级，以此来确定提供贷款金额数量与贷款利率水平。 中国互联网金融企业对于大数据风控的运用也如火如荼。
互联网金融的风控措施 互联网金融，是利用互联网技术和移动通信技术等一系列现代信息科技技术实现资金融通的一种新兴金融模式。在此种模式下，市场信息不对称程度非常低，资金供需双方能够通过网络直接对接，交易成本大大减少。目前互联网金融的模式主要有六大类，分别为第三方支付、P2P网贷、大数据金融、众筹、信息化金融机构、互联网金融门户。 每种模式下均需要相应的风控措施，本文主要分析P2P网贷的风险控制。 P2P网贷的主要风控措施主要有以下五点： 一、贷前管理 （一）对借款人资质的多级审查 （1）贷前实地验证 平台团队或者合作机构对借款人进行实地验证，通过采集图片、文本等多种形式的数据信息，实地验证借款人的结婚证、房产证、个体工商营业营业执照等相关证件资料，并对其银行账户信用情况、家庭经济状况以及还款能力等进行全方位了解。 比如：翼龙贷；有利网 （2）贷前线上审核 一些P2P网贷平台在实地验证后，还在线上进行多级审核。（a）网站资料认证：身份认证、手机认证、视频等认证审核。（b）当地运营中心认证：通过贷前实地调查所获得的各种信息资料，对借款用户进行综合评估审核。（c）平台风控审核：评定信用等级和借款额度或者进行FICO评分（评分模型，用于评价一个借款人的风险程度）。 比如：翼龙贷 通过前期调查每一个借款人的各项信息和征信情况（如资金用途，财务信用、
经营状况等）来评估其还款能力和还款意愿。 比如：利魔方实行贷前审核，对借款方财务情况进行多渠道调查（不涉及个人隐私）。 （二）对融资项目的审查 对融资项目审查的手段包括以下三种： （1）确保借款人借款项目的真实性或者确保融资项目的真实性。除了线上审核外，对于平台发掘的项目，风控部、业务部人员进场尽职调查，制作项目尽职调查报告。有的平台甚至将该项目提交评审委员会（或者风控）做项目风险评审。经过评审会通过的项目，才发放贷款。或者经过评审会通过的项目，才能发布借款标。 （2）对单个项目进行审查，其不超过担保公司净资产10%，不投向国家不支持、限制性或禁止性的行业。 （3）有些P2P平台以短期借款为主，一般不超过12个月，最长不超过24个月。 比如：积木盒子；易通贷；投米网；红岭创投；投哪网；鑫合汇；合力贷 二、资金的第三方托管 根据《关于促进互联网金融健康发展的指导意见》第十四条的规定，从业机构应当选择符合条件的银行业金融机构作为资金存管机构。目前，一些P2P网贷平台主动选择第三方托管方式，来使平台与投资者的资金池相隔离。 比如： （一）与非银行支付机构合作的有： （1）利魔方与易宝支付（https://www.doczj.com/doc/0210445262.html,）合作； （2）易贷网与中金支付合作，将与中国农业银行合作； （3）信融财富与财付通合作。
互联网金融的“鲶鱼效应” 互联网金融的出现和快速扩张带给传统金融的影响将在未来集中体现，如何将互联网、大数据和云计算技术更好地融入现仃的专业化服务和风控体系才是传统金融业面临的主要挑战。 如今，互联网金融行业发展迅速，在新的发展环境和市场格局下，各相关行业纷纷显露不同的业态。互联网企业涉足互联网金融行业并积极向金融领域纵深发展，传统行业以电商为切人点跨界互联网金融，商业银行等传统金融行业遭遇了严重的冲击和巨大的挑战。 互联网企业积极涉足互联网金融行业阿里集团深度布局支付宝，设立网络小额贷款公司，余额宝引领互联网销售基金的“宝宝”时代；腾讯紧跟阿里的脚步布局第三方支付和互联网基金销售等领域；百度与中信银行商谈合作网络直销银行。以BAT为首的大型互联网企业纷纷大举进军互联网金融行业，可以说，互联网企业是国内积极涉足互联网金融领域的第一梯队。 由边缘向核心靠拢互联网企业涉足互联网金融行业是由作为金融行业基石之一的第三方支付人手的，随后，依托企业自身的优势掀起互联网基金销售的热潮。而在金融行业
实现纵深发展的标志则是阿里、苏宁等成立网络小额贷款公司，开始从事资金的借贷业务。此后，百度积极寻求与中信银行合作成立网络直销银行。这一系列渐进式推动行为无疑是由BAT等互联网行业巨头发起的，未来，互联网企业在金融领域的话语权仍将集中在几大互联网巨头手中。 传统行业逐渐涉足互联网金融与互联网企业大举进攻 相对应的，是传统行业的大力追赶。宝钢、海尔等传统行业的龙头企业通过设立电商平台、支付平台的方式布局互联网金融，随后，全球代工产业巨头富土康开始进军金融业。相比之下，金融行业的利润较工业、加工等传统行业更高，且在企业转型升级的推动下，传统行业巨头最先寻求向高技术、轻资产的转型，但传统行业的辐射面较广，规模较大，涉足互联网金融的动作相比于轻资产、重体验的互联网企业要迟缓一些。 互联网金融给传统金融带来挑战短期来看，互联网金 融的快速扩张对传统金融行业的影响有限，银行、保险、证券等传统金融行业本身体量巨大，拥有成熟的风控体系，并处于严格的监管环境之中，短期内新兴的互联网金融难以对传统金融带来颠覆性影响。但是，随着熟悉网络的新生代的逐渐成长，互联网将进一步深入人们的生活。未来，包括金融业在内的众多行业都将面临体验性更好、智能程度更高的转型要求，金融业必将转型成为一个全新的模式和业态。因
https://www.doczj.com/doc/0210445262.html, 如何用大数据进行金融风控_光环大数据培训 至少应该从数据资源获取、数据处理、数据应用场景3个层面去谈。他表示，数据应用的风险控制首先数据资源量要大，且数据需要持续生产、持续更新、动态变化。其次，要用技术加固数据，面对数据越来越多、越来越分散、相关性越来越弱等问题，想要做到强大的数据处理必须要使用深度学习、机器学习、强化学习等先进技术，可建立风控模型、量化运营模型、用户洞察模型、企业征信模型等模型和产品出来；最后企业需要在应用场景下训练和使用数据，这样才能使数据处理能力得到反馈，使之成为一个正向的循环。许凌透露，京东金融的资源获取主要来自体系内电商数据，体系外大量合作投资获得的数据，还有一部分来自大量模型变量和多维度数据。 大数据风控团队的核心能力在于拥有海量数据、能够实时决策以及数据在贷前贷中贷后的流转三大能力。强大的数据获取和处理能力不仅包括对数据稳定性的维持，还包括对第三方欺诈数据的识别等等。关于技术如何推动数据加工的问题，张敬华表示，拿到数据之后如何做清洗、加工、分成以及进行分布式计算、风控决策等等都需要大量技术层面的工作。 张敬华以“用户敏感信息”为例指出，技术要做到的是如何在保护用户隐私的情况下，让风控人员、不同的系统客户人员使用和支持，并进行流转。全业务的智能决策引擎实践是掌众金服正在做的事情，该决策引擎包括风险授信，即让用户在56秒得到贷款；智能支付，用户在微信、支付宝等不同场景的代扣代收代付体验；精准营销，即怎么基于不同用户，实现贷款的需求。这一决策模型能够实现在于掌众的自动化学习反哺体系，通过人工智能机器学习进行实践。 欺诈风险识别、信用风险识别是捷信当时亟待解决的问题，张韶峰表示，这两大方面涉及贷款申请设备反欺诈、黑名单过滤、身份验证、网络异常行为及申请信息对比等问题。 由于捷信的客户群下沉，其客户主要是蓝领工人、农民工，但这些人身上几乎没有常规的信用数据，百分之八九十查不到银行征信报告。张韶峰介绍说，用机器学习算法和大数据技术，百融金服经过大半年的探索，最终的模型有效性由原来的0.2做到了0.38。以还款能力计算为例，首先需要了解用户收入，第二个是负债，第三个是消费，以及很多辅助变量，以及是否看书或杂志、手机号使用多少年、在什么地方消费、社交圈怎么样等等，张韶峰表示这些都可以用来进行风险识别。
大数据在互联网金融风控中的应用研究 【摘要】本文首先针对大数据在互联网金融中的应用提出了几个创新的方向，然后介绍了在互联网金融的大环境下风险控制的原则和核心方法，并重点分析了大数据在这些规则下数据积累、加工和应用的场景，最后根据应用的现状提出了需要注意的问题和后续的展望。 【关键词】大数据;互联网金融;风险控制 1.引言 互联网金融是指以依托于支付、云计算、社交网络以及搜索引擎等互联网工具，实现资金融通、支付和信息中介等业务的一种新兴金融。互联网金融不是互联网和金融业的简单结合，而是在实现安全、移动等网络技术水平上，被用户熟悉接受后（尤其是对电子商务的接受），自然而然为适应新的需求而产生的新模式及新业务。是传统金融行业与互联网精神相结合的新兴领域。 论起互联网金融首先想到的是马云的“三步走战略”——平台、数据、金融。未来的互联网金融无疑有着巨大的发展空间，可目前看来三步走已经不符合市场预期，因为市场到今天已经不只是平台之争，特别随着这两年互联网金融爆发式的发展，已经形成了平台、数据、金融相互影响的格局。在这种形势下破局的点在哪里？就在于连接平台、用户、金融等方面的工具——大数据上，谁能对大数据合理利用，谁就能掌握这场数据之争的未来市场。 2.大数据在互联网金融的应用方向 从大数据的应用场景来看尽管达不到人们所预期的精确性，但确实已经有了不少比较成功的商业案例。如Decide利用超过80亿条的已知价格信息预测价格走势，给出购买建议;DataSift通过分析社交网络数据，制定针对性营销方案;Zestfinance则利用大数据进行信用评估，并已累积获得近一亿美元的融资等等。 随着平台的发展和数据的积累，互联网金融也越来越多参与到其中，所以三步走已经转变成交叉并行的三个方面。国内对互联网金融的应用比较多的还是在理财上，这是受了阿里余额宝、百度百发、微信理财通等的影响，可实际上贷款才是金融服务中最具刚性需求的服务。而且随着大众时间和需求上的碎片化程度提升，一方面是银行等金融机构的产品自然而然的落地，二是互联网信贷围绕大数据分析等方式进行了很好的改造。因此大数据已经促进了高频交易、社交情绪分析和信贷风险分析三大金融创新。 2.1 高频交易和算法交易 以高频交易为例，交易者为获得利润，利用硬件设备和交易程序的优势，快
互联网金融做大数据风控的九种维度 在互联网金融迅猛发展的背景下，风险控制问题已然成为行业焦点，基于大数据的风控模型正在成为互联网金融领域的热门战场。那么，大数据风控到底是怎么一回事呢？与传统风控相比，它又是怎样来进行风险识别的呢？本文对此进行了探讨。 大数据能够进行数据变现的商业模式目前就是两个，一个是精准营销，典型的场景是商品推荐和精准广告投放，另外一个是大数据风控，典型的场景是互联网金融的大数据风控。 金融的本质是风险管理，风控是所有金融业务的核心。典型的金融借贷业务例如抵押贷款、消费贷款、P2P、供应链金融、以及票据融资都需要数据风控识别欺诈用户及评估用户信用等级。 传统金融的风控主要利用了信用属性强大的金融数据，一般采用20个纬度左右的数据，利用评分来识别客户的还款能力和还款意愿。信用相关程度强的数据纬度为十个左右，包含年龄、职业、收入、学历、工作单位、借贷情况、房产，汽车、单位、还贷记录等，金融企业参考用户提交的数据进行打分，最后得到申请人的信用评分，依据评分来决定是否贷款以及贷款额度。其他同信用相关的数据还有区域、产品、理财方式、行业、缴款方式、缴款记录、金额、时间、频率等。
互联网金融的大数据风控并不是完全改变传统风控，实际是丰富传统风控的数据纬度。互联网风控中，首先还是利用信用属性强的金融数据，判断借款人的还款能力和还款意愿，然后在利用信用属性较弱的行为数据进行补充，一般是利用数据的关联分析来判断借款人的信用情况，借助数据模型来揭示某些行为特征和信用风险之间的关系。 互联网金融公司利用大数据进行风控时，都是利用多维度数据来识别借款人风险。同信用相关的数据越多地被用于借款人风险评估，借款人的信用风险就被揭示的更充分，信用评分就会更加客观，接近借款人实际风险。常用的互联网金融大数据风控方式有以下几种： 1验证借款人身份 验证借款人身份的五因素认证是姓名、手机号、身份证号、银行卡号、家庭地址。企业可以借助国政通的数据来验证姓名、身份证号，借助银联数据来验证银行卡号和姓名，利用运营商数据来验证手机号、姓名、身份证号、家庭住址。 如果借款人是欺诈用户，这五个信息都可以买到。这个时候就需要进行人脸识别了，人脸识别等原理是调用国政通／公安局API接口，将申请人实时拍摄的照片／视频同客户预留在公安的身份证进行识别，通过人脸识别技术验证申请人是否是借款人本人。
互联网金融风控模型 一、市场调研 目前市面主流的风控模型 1、互联网金融前10名排行榜(数据截止日期2017-09-12) 互联网金融公司排名分别是蚂蚁金服、陆金所、京东金融、苏宁金融、百度金融、腾讯理财通、宜信、钱大掌柜、万达金融和网易理财。 1.1 蚂蚁金服 1.1.1 大数据技术 对接第三方征信公司芝麻信用分，通过用户信用历史、行为偏好、履约能力、身份特质、人脉关系五个维度对海量数据行综合的处理评估，同时也给予阿里电商交易和蚂蚁金服互联网金融交易数据，对接公安系统和第三方数据公司建立联系。(这块就是用户画像的作用，投资人画像，融资企业/个人画像，这块的内容比较复杂。后面一定会展开分析，风险定价，推荐系统全部靠它了) 1.1.2 人脸识别技术 人脸识别技术核心算法分别是活体检测算法、图像脱敏算法以及人脸比对算法，国际公开人脸数据库 LFW 上，人脸识别算法准确率(99%)。(像这块的技术已经很成熟有百度都已经推出成型产品，可以通过人脸识别对融资企业/法人进行风险验证，是否存在风险欺诈，多头借贷等嫌疑) 1.1.3 云计算技术
是一个开放的云平台，它助力金融创新、助力金融机构的IT架构实现升级，去构建更加稳健安全、低成本、敏捷创新的金融级应用。(其实就高可用，可靠性等) 1.1.4 风控技术 历史交易数据进行个性化的验证，提高账户安全性。80%左右的风险事件在智能风控环节就能解决。除了事后审核，事前预防、事中监控也非常重要——事前,将账户的风险分级，不同账户对应不同风险等级；事中，对新上线的产品进行风险评审以及监控策略方案评审。(解决80%的问题因此这块才是真正的核心。贷前，贷中，贷后等方方面面的监控，贷前最为重要，如何去检测，抓取哪些数据，与哪些第三方平台合作) 1.1.5 人工智能技术 蚂蚁金服通过大数据挖掘和语义分析技术来实现问题的自动判断和预测。可以识别到用户的身份信息,总结在大的用户层面大家可能都会遇到的问题，100%的自动语音识别。智能质检能力与智能赔付能力，具备了品质的判断能力以及情感判断能力。(总结:公司 PC 的人工语言不完善，很多关键字无法识别。这块应该跟后台没有交互，数据都是写死。移动端也可以考虑在标的详情页介入 draglayout 控件进行智能语音服务，解答用户疑惑。技术核心应该是在数据挖掘，语义分析技术等方式) 1.2 陆金所风控调研 1.2.1 七步风控体系
大数据在互联网金融风控中的应用探究 互联网金融是一种新兴金融，依托于互联网工具如社交网络、云计算、搜索引擎等实现资金的融通、支付等业务，保证在安全、移动等网络水平上被电子商务用户接受以后产生的新模式、新业务，适应更多人的需求。未来的互联网金融发展空间无限大，现阶段互联网竞争不只是平台的竞争，更是大数据的竞争。 1 互联网金融和大数据的特点 1.1 互联网金融的特点 交易成本低廉：资金供给双方在资金的融通过程中所发生的成本称之为交易成本，互联网借助信息网络，减少了人力、物力的投入，发布信息、匹配产品、定价、交易都依靠互联网完成，大大降低了交易成本。交易过程快捷简单：互联网金融模式下金融业务由计算机操作，效率高、速度快，不受时间、空间的限制，客户只需要一台电脑就可以实现资金的高效运转。数据价值大：依托于大数据和电子商务，互联网金融实现飞速发展，互联网的便利性使得人们的生活和工作依赖于互联网，将一些单位和个人的消费信息在网络空间暴露，产生了海量的数据库，数据就是资源，只要加以分析和研究就是巨大的商业价值。 风险系数高、创新强：随着科技的发展，不断产生新的金融产品、融资形式，一些互联网产品和支付方式也层出不穷，如网络银行、网络保险公司、众筹融资、网络证券公司、余额宝、支付宝、微信支付、
网络贷款等。但现阶段对互联网金融的监管力度较弱，缺乏法律约束，导致一些不法分子非法集资，进行网络诈骗，严重危害了互联网金融的安全。 1.2 大数据技术 大数据是在信息时代由硅图公司麦肯锡提出的全新概念，用来描述和定义信息时代的海量数据，是从各种海量的数据中快速寻找有价值的信息，进行高度提纯，增加数据信息的利用率。大数据技术体系分为大数据的采集与预处理、存储与管理、计算模式与系统、分析与挖掘、可视化计算、隐私与安全等方面，可优化数据处理环节，提高数据处理效率。其特点主要是数据体量大、类型多、处理速度快、价值密度低。当今社会大数据无处不在，渗透在人们日常的生活、学习、工作中。以阿里巴巴小额贷款为例，2015年累计放款1953亿元人民币，交易额增长了40%。大数据的利用能够有效降低交易成本，提高交易频率，拓宽交易空间，改善交易体验，促进互联网金融的发展，但也存在一些隐患和风险，会泄露个人隐私，限制企业的管理决策等。 2 大数据在互联网金融中的应用 虽然大数据的应用在现阶段并没有完全达到预期的精确性，但是已经有很多较为成功的案例。如DataSifi根据对社交数据网络的分析总结，制定出具体的方案;Zest利用大数据信用评估，已经获得一亿美元的融资;Decide利用价格信息预估价格走势，提出了较合理的购买建议等。随着数据的积累和平台的发展，互联网金融逐渐盛行，受余额宝、微信理财通等的影响，国内主要应用于理财方面，实际上金融
互联网金融反欺诈 如果说互联网时代可以追踪一个人当下的信息，那么大数据时代，可以通过技术“预知”一个人未来的行为方式。具体到P2P网贷平台，则可以通过对数据的抓取和挖掘分析，根据借款人以往的各种商业信息作参考，判断他们的风险系数，欺诈和预期的可能性。 在中国，信用借款坏账大致分为两类：一类是借款人在借款时主观上就不想还款，这被称之为欺诈；另一类是借款后，还款能力出现了问题而还不起款。由于国内个人征信体系尚不完善，中国欺诈违约比例明显高于国外。 传统P2P贷款审批业务主要基于审贷人员的主观判断，初步的定性分析以及政策制度来实现。由于目前征信及监管环境的限制，P2P平台很难获得充裕的数据、信用记录用于信贷管理环节，一定程度上推高了行业的信贷风险。如今，风险控制能力和作业效率将成为未来的核心竞争力。然而，对于P2P平台来讲，数据量化风控体系不是简单的数据堆积，而是一种发现有效数据、数据间的相互关系以及挖掘数据背后隐藏的信息的能力，从而更好地对个人信用风险进行评估。 现在，低廉的线上造假成本和层出不穷的信用诈骗手段，大大降低了网贷申请过程中诈骗难度，给P2P平台风险识别带来了很大的挑战。 据普惠金融信息服务有限公司此前发布的信审数据库统计显示，每100个拒贷案件中，就有16起涉及不同程度的蓄意造假或欺骗，欺诈行为已经成为P2P平台风控要面对的大敌之一。网贷行业存在严重造假行为的原因包括：线上造假成本低廉、诈骗技术不断更新，包装代办公司迅速崛起，社会个人征信体系不完善，大量平台对风控的重视程度低等。 由于P2P目标人群属于社会信用领域的次级人群，具有信用行为的特殊性和复杂性，无法参考传统银行的基于抵押为核心的贷款模式，在进行反欺诈甄别过程中，需要考虑的变量数量更多，各变量之间的关联性更为复杂。
互联网金融六大模式(详细介绍)
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文/北京软件和信息服务交易所罗明雄丁玲 【摘要】互联网金融持续火爆的今天,为了对互联网金融的模式做一个清晰的界定，软交所互联网金融实验室从2012年开始，通过持续对互联网金融领域企业进行调研走访,深度解析互联网金融相关资讯，并对互联网金融创新产品、现象进行认真研究，最终系统梳理出了第三方支付、P2P网贷、大数据金融、众筹、信息化金融机构、互联网金融门户等六大互联网金融模式，本文将逐一为您解析。 【关键词】互联网金融第三方支付P２P网贷大数据金融众筹互联网金融门户 当“互联网”与“金融”这两个当下社会最热、几乎平均薪酬最高的行业结合在一起的时候，将发出何种火星撞地球的碰撞？这是笔者在2012年下半年时的思考,但是当进入2013年秋季之时，才发现金融已经完全从一个高贵、专业、远离大众的行业，随着互联网金融的迅猛发展,已经成为街头巷尾热议的话题,并持续占据着诸多媒体重要版面。 “屌丝理财神器”余额宝上市两周就吸金6６．01亿元；互联网门户巨头新浪也已获得第三方支付牌照，开始发行“微博钱包”;京东商城刚对外宣布经成立金融集团,融3６0的3０00万美金融资案例让互联网金融领域的创业者心动不已，苏宁银行、阿里银行或真或假的传闻一再牵动人们的神经……一个未来金融的新格局正随着互联网金融的发展壮大逐渐成型。互联网金融来势汹汹,几乎各大金融网站、杂志、金融论坛都在谈它的前世今生,都在猜测它会何去何从。 互联网金融，是利用互联网技术和移动通信技术等一系列现代信息科技技术实现资金融通的一种新兴金融模式。在此种模式下,市场信息不对称程度非常低，资金供需双方能够通过网络直接对接,交易成本大大减少。 对于这样一个新兴概念的出现,大多数人是激动的、狂喜的，以至于把任何带点互联网和金融表象的事物都称之为互联网金融，对互联网金融的讨论很多,却很少有人站出来将其做一个系统的分类。虽然中国投资有限公司副总经理谢平在其２0１2年8月主笔的《互联网金融模式研究》中对互联网金融的定义及支付方式、信息处理和资源配置三个核心部分进行详细分析，但也仅主要分析了手机银行和P2P融资模式。最近业内也有人将众筹、比特币、余额宝等都作为互联网金融单独的模式，并有不同的分类说明。但随着互联网金融领域的不断创新,以及社会对互联网金融的认识不断加深，目前社会上的一些定义及模式分类还是难以全面覆盖当前互联网金融的发展状态。 为了对互联网金融的模式做一个清晰的界定,软交所互联网金融实验室从２01２年开始,通过持续对互联网金融领域企业进行调研走访，深度解析互联网金融相关资讯,并对互联网金融创新产品、现象进行认真研究,最终系统梳理出了第三方支付、P２Ｐ网贷、大数据金融、众筹、信息化金融机构、互联网金融门户等六大互联网金融模式,并由罗明雄于20１3年４月２1日举办的“清华金融周互联网金融论坛”上首次提出。 基于最近互联网金融火爆现象，为了更好的将软交所互联网金融实验室研究成果与业界进行交流探讨,笔者将基于互联网金融并有一定商业模式下的现象分为六大模式，并逐一进行简要解析,以飨读者。
互联网金融的风险防范与控制 作者单位：江苏银行淮安分行盱眙支行 互联网金融是金融和互联网技术的融合，涵盖了所有金融交易和组织形式，涉及传统银行、证券、保险的金融中介和依托第三方支付、社交网络、搜索引擎和云计算等互联网工具运作的非金融中介。从2013年开始，中国出现了一波基于互联网的新金融产品，它们正在改变金融服务的传统格局，为整个金融业注入一股新鲜的力量。 在中国经济发展背景下，互联网金融主要的模式，包括第三方支付（支付宝、微信支付等），P2P贷款(拍拍贷、人人贷等)，网络小额贷款，保险和网络证券、大数据金融、众筹和网上银行。从用户需求角度，互联网金融通常包括三个业务领域，即第三方支付、互联网融资和互联网投资。中国领先的电子商务公司阿里巴巴，还有苏宁和京东，以及互联网公司例如腾讯和百度，都推出了众多互联网金融产品，如阿里巴巴余额宝，百度百赚利和腾讯理财通，经过几年的发展与壮大，它们在中国逐渐成为主流的互联网金融产品，为国内的广大投资者服务。 伴随着快速发展的步伐，互联网金融也进入了风险的集中爆发期，不少的P2P平台跑路或倒闭，部分第三方支付机构被曝由搜索引擎抓取顾客转账信息，还有挪用客户备付金，另外最近广受媒体关注的e租宝（金易融网络科技有限公司）非法集资，给广大群众带来严重财产损失的恶性事件等，都严重扰乱了金融行业的秩序。因为以网络技术为依托
开展业务，互联网金融产品通常牵涉线上线下用户数量众多，涉及金额巨大并且分布范围广，所以互联网金融一旦出现安全问题，风险就会急剧爆发并迅速蔓延，危害公共秩序，影响社会稳定，严重的后果不得不引起公众的关注。 一、法律风险 互联网金融的参与机构更多是非金融机构与电商，而现有的法律规定是针对传统金融行业制定的，尽管双方有重合交叉的部分，但对互联网金融的适用性依然较弱，缺乏直接针对性，则会出现监管主体不明确导致监管无力、顾客隐私受侵害而无法诉诸赔偿、某些网络融资行为演变成非法集资、缺失客户资金第三方存管制度导致资金沉淀却另作他用，赎回困难等情况，严重扰乱金融秩序。因此政策与法规的高度不确定性，要求制定专门法律来管制互联网金融，但互联网金融这个立法对象的复杂性，决定了其的立法难度远大于传统金融。 二、监管风险 互联网金融所依托的信息技术环境不断变化，给监管部门带来新的挑战。一方面，跨行业、跨领域、业务交叉性较强等是很多互联网金融机构的业务具有的广泛特征，但跨部门监管协调机制尚不成熟，导致互联网金融业存在较多领域监管不到和监管不力的现象。另一方面，互联网金融的交易依托互联网进行，内部系统产生虚拟化操作，使金融业务失去了时间和空间的限制，交易对象模糊。在不透明的交易过程中，监
摘要：在互联网技术和信息技术的推动下，大数据在金融行业的风控中获得了引人注目的进展，但是在实际运用中其有效性还需进一步提高。当前大数据风控有效性不足既有数据质量的障碍，也有大数据风控的理论性障碍，还有数据保护的制度障碍。消除这些障碍、提高大数据风控的有效性，需要金融企业、金融研究部门和政府监管部门的共同努力。 关键词：互联网金融；大数据；风险控制 大数据已经撼动了世界的方方面面，从商业科技到医疗、政府、教育、经济、人文以及社会其他各个领域。早在1980年，阿尔文?托夫勒（Alvin Toffler，1980）在《第三次浪潮》一书中就预言大数据将成“第三次浪潮”。奥巴马政府将大数据定义为“未来的新石油”。凯文?凯利（Kevin Kelly，2014）认为所有的生意都是数据生意。2013年互联网金融将“大数据”推向了新的高度。金融的核心是风险控制，将风控与大数据结合、不断完善和优化风控制度和体系，对于互联网金融企业和传统金融企业而言都同等重要。 一.大数据风控发展迅速，但有效性不佳 在应用层面，金融行业利用大数据进行风控已经取得了一定的成效。使用大数据进行风控已成为美国等发达国家互联网金融企业的标准配置。 美国Zest Finance公司开发的10个基于学习机器的分析模型，对每位信贷申请人的超过1万条原始信息数据进行分析，并得出超过7万个可对其行为做出测量的指标，而这一过程在5秒钟内就能全部完成。 为网上商家提供金融信贷服务的公司Kabbage主要目标客户是ebay、Amazon、PayPal等电商，其通过获取这些企业网店店主的销售、信用记录、顾客流量、评论、商品价格和存货等信息，以及他们在Facebook和Twitter上与客户的互动信息，借助数据挖掘技术，把这些店主分成不同的风险等级，以此来确定提供贷款金额数量与贷款利率水平。 中国互联网金融企业对于大数据风控的运用也如火如荼。 阿里推出了面向社会的信用服务体系芝麻信用，芝麻信用通过分析大量的网络交易及行为数据，对用户进行信用评估，这些信用评估可以帮助互联网金融企业对用户的还款意愿及还款能力做出结论，继而为用户提供相关的金融和经济服务。 腾讯的微众银行推出的“微粒贷”产品，其风控核心就是，通过社交大数据与央行征信等传统银行信用数据结合，运用社交圈、行为特征、交易、基本社会特征、人行
互联网金融是指传统金融机构与互联网企业利用互联网技术和信息通信技术实现资金融通、支付、投资和信息中介服务的新型金融业务模式。基于互联网金融行业格局，其业务模式和细分为网络融资平台（以P2P和众筹两种模式为代表）、网络征信、互联网支付、网络第三方代销等多个子行业领域。互联网金融产业发展潜力巨大，2015年7月18日十部委《关于促进互联网金融健康发展的指导意见》的出台，第一次从中央政策的角度肯定了基于互联网的金融创新，政策落地将成为行业爆发的催化剂。但同时互联网金融公司也面临子行业竞争激烈、公司体量较小、市场份额和知名度不高、监管限制等多种尴尬得局面。 1. P2P 网络借贷 P2P 网络借贷（Peer to Peer Lending），是指个体和个体之间通过网络借贷平台实现的直接、小额信用借贷，因此又称为“个体网络借贷”。“个体”包含自然人、法人及其他组织。P2P 网络借贷平台实际上就是专门设置的网络借贷信息中介机构，属于民间借贷范畴。 （1）竞争趋向激烈，监管从严，网络借贷平台进入洗牌期 P2P行业自2013年之后经历了爆发式增长，运营平台数量以平均每月100家以上的速度增加，到2015年平台数量已达到5135家。随着《网络借贷信息中介机构业务活动管理暂行办法（征求意见稿）》和《网络借贷信息中介机构业务活动管理暂行办法》的落地，P2P 平台增长速度放缓，截止到2016年12月，平台数量为5881家。 虽然整个网贷市场还有较大发展潜力，但不可避免各平台间竞争将日趋激烈。P2P网贷平台的投资门槛比较灵活，一般以个人为主，额度通常比较小，相较银行理财产品、信托等门槛均要低；借款人一方采用信用模式的借款，不要求担保或抵押，在获得信贷的难度上较银行等传统金融低。因此，基于P2P网贷平台的特征，其借贷利率较传统融资方式更高。由于P2P的利息比较高，而可承担此高息的优质资产却并不太多，导致P2P对优质资产的抢夺比资金端更加激烈。同时较高的收益也必然需要承担较高的投资风险，P2P网贷平台和投资者仅靠网络信息的汇总分析对客户信息真实性和还款能力进行审核，对借款人的信用状况掌握和风险承担能力不及传统金融机构，部分规模较小，技术差、风控偏弱的P2P公司会出现运营风险的问题，导致最终退出P2P的市场。