消费信贷大数据风控的四大痛点通常来说-交通银行
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商业银行个人消费信贷面临的风险及防范措施商业银行的个人消费信贷是一种为个人提供资金支持的金融服务,为个人的消费和生活提供了必要的资金支持。
但是,在个人消费信贷业务中也存在着一些风险,主要包括以下几个方面。
一、信用风险个人消费信贷业务的核心在于风险评估和信用审批,但是,个人信用的真实性和可靠性难以确定,同时,个人信用违约率较高,所以银行的信用风险相对比较大。
为了防范信用风险,商业银行需要建立科学的风险评估机制,确保借款人的信用情况真实可靠,同时加强对借款人还款能力的评估和监管,预防信用违约的风险。
二、操作风险个人消费信贷业务的操作流程相对复杂,需要涉及到多个环节。
若银行流程不完善或者操作不当,便会引起操作风险。
比如,在操作过程中信息录入错误、资金划转问题等,都会导致风险的发生。
在此,商业银行需加强对操作流程的管理和监督,确保流程规范,减少操作风险。
三、流动性风险个人消费信贷属于短期贷款,当贷款被大量追求或者追访人数超预期时,银行容易引起流动性问题。
为了避免流动性风险的确保,在业务开展中,商业银行需要遵循Liquidation约定,及时处理精准分析和风险监控,加强流动性管理和应急预案的制定,使流动性风险得到有效控制和防范。
四、法律风险个人消费信贷业务涉及到的法律风险主要有以下两个方面:一方面,当借款人出现逾期情况时,银行需要合法采取措施来进行催收,但是在催收过程中,需要遵守相关法律规定,否则会面临违法风险;另一方面,个人消费信贷业务的利率以及各种费用等,需要遵守中央银行和相关政府的法定限制。
为了防范法律风险,在开展个人消费信贷业务时,商业银行需要建立完善的法律法规制度,加强风险防范意识和法律风险的培训,提高合规管理水平。
疫情期间,人们对个人消费信贷业务的需求非常大,银行需要采取措施防范各种风险。
具体措施主要包括以下几个方面:一、建立科学的风险管理机制。
在核准额度时,要对客户进行严格的审查,确保符合相关政策和规定。
金融行业的痛点与解决方案一、金融行业的痛点金融行业是现代经济的核心,扮演着促进经济增长、资金配置和风险管理等重要角色。
然而,面对日益复杂和快速变化的市场环境,金融行业也面临着许多痛点。
以下将介绍金融行业常见的几个痛点:1. 信息不对称在金融交易中,借贷双方拥有不同的信息获取能力,这导致了信息的不对称。
一方面,金融机构需要评估借款人的信用风险并制定合适的利率政策;另一方面,借款人则需要尽力为自己争取较低的利率。
存在信息不对称会导致相关风险的增加,并可能导致道德风险和逆向选择问题。
2. 风控难题金融风险在各种形式下威胁着全球金融体系的稳定性。
然而,在实践中,进行有效风险控制并非易事。
缺乏科学、精确和实时的风险评估工具使得金融机构难以及时识别和管理风险,导致金融危机的出现。
3. 交易效率低下传统金融行业的交易过程通常需要经历多个中介环节,包括银行、证券公司、保险公司等。
这些中介机构之间缺乏良好的信息交流和协同机制,导致交易效率低下,增加了成本和操作风险。
4. 数据安全挑战随着数字化时代的到来,金融机构积累了大量用户数据。
然而,这也使得他们成为黑客攻击的目标。
安全漏洞可能会导致客户敏感信息的泄露,从而对个人隐私和财产造成损害。
二、金融行业解决方案面对金融行业的痛点问题,技术创新和改革是必不可少的手段。
以下是一些解决方案:1. 区块链技术区块链是一种去中心化、公开透明、不可篡改的分布式账本系统。
通过区块链技术,可以实现更高效、更安全、更便捷的金融交易和结算过程,并减少纸张文件存档带来的时间成本和人力成本。
2. 人工智能技术人工智能可以在金融行业中发挥重要作用,例如通过机器学习算法进行风险评估和预测。
此外,自然语言处理技术也有助于改善客户服务,提供更个性化的建议和解决方案。
3. 大数据分析金融行业生成了大量的数据,包括交易数据、用户行为数据等。
利用大数据分析技术可以帮助金融机构更好地识别潜在的风险和机会,并制定相应的措施和策略。
金融在线大数据风控在银行普惠金融应用中存在的问题及建议梁飞刘硕(中国建设银行广东省分行,广东广州510000)摘要:本文对大数据风控在银行普惠金融业务中应用餉现状和存在问题进行了分析,并结合我国监管政策和银行业的发展趋势,提出了针对性的对策建议。
关键词:大数据;普惠金融;风险管理中图分类号:F831.2文献识别码:A文章编号:2096-3157(2019)21-0150-02近年来,大数据风控的应用不断普及,有力地促进了各银行普惠金融业务的高速发展。
在靓丽成绩单的背后,我们也关注到大数据风控在合规性、安全性、有效性等方面仍有许多不完善之处,需要不断加以改进,才能保障普惠金融业务又好又快发展。
一、大数据风控在银行普惠金融业务中的应用现状1.数据仓库建设开始普及。
大数据风控的前提是有数据。
虽然商业银行经过几十年的发展,积累了海量的客户信息,但在受互联网金融冲击以前,并未有计划地整理、搜集和完善数据,导致“数据宝藏”在很长时间内“不见天日”。
但近五年,这种局面得到明显改观,各银行对数据价值有了重新认识,纷纷开始建立数据仓库,据不完全统计,已经发布数据库建设的银行包括工行、建行、农行、中行、平安银行、江苏银行、光大银行等。
值得肯定的是,许多银行不仅仅局限于内部数据,还通过政府和社会机构来拓展数据来源,例如建行通过跟政府合作获取税务、社保、公积金等数据,光大银行通过与百服金融合作获取P2P及小贷行业的黑名单数据等。
2.风控技术内部应用成效初显。
银行通过构建基于大数据的风控模型和流程,使得普惠金融业务的运营效率大幅提升,资产质量有效控制,产品迭代更加迅速,包括通过应用大数据与人工智能,深度分析目标用户的风险特征,结合普惠金融具体业务场景,为目标用户群体设计更有针对性和竞争力的金融产品;通过用户反馈和风险暴露快速迭代产晶,使产品风控更完善、更有生命力;利用大数据模型实现贷前、贷中、贷后的全部或部分流程线上化、自动化,大大节约前中后人员的时间,提升运作效率。
互联网金融消费信贷大数据分析与风险评估随着互联网的迅猛发展和普及,互联网金融的应用正在改变人们的消费方式和金融服务模式。
其中,互联网金融消费信贷作为一种便捷的消费信贷方式,已经受到许多人的青睐。
然而,与传统信贷不同,互联网金融消费信贷面临着更加复杂的风险和挑战。
因此,对于消费金融公司而言,分析和评估互联网金融消费信贷的大数据是至关重要的。
互联网金融消费信贷大数据分析可以帮助金融机构更好地了解消费者的信用状况和还款能力,从而准确评估风险,制定贷款策略,并更好地管理贷后风险。
首先,通过大数据分析,金融机构能够实时了解借款人的信用状况。
通过消费者的个人信息、消费习惯、还款记录等数据,可以综合评估借款人的还款意愿和还款能力。
利用大数据技术,可以更加精准地判断借款人是否具备还款能力,从而避免不良贷款的风险。
其次,互联网金融消费信贷大数据分析能够帮助金融机构制定合理的贷款策略。
通过分析大量的数据,可以了解不同消费者群体的需求和偏好,了解不同产品的风险特征,从而根据借款人的情况,制定个性化的贷款策略。
借助互联网金融平台的便利性,金融机构可以快速、灵活地调整和推出适应市场需求的贷款产品。
再次,大数据分析在互联网金融消费信贷的风险评估中发挥着重要作用。
通过对大量历史数据的分析和挖掘,可以建立信用评分模型,量化借款人的信用风险。
借助机器学习和人工智能技术,可以将大数据分析结果应用于实时的风险评估,帮助金融机构及时发现潜在的风险因素,并采取相应的防控措施。
另外,大数据分析还可以帮助金融机构更好地管理贷后风险。
通过对还款数据的分析,可以实时监测借款人的还款情况,及时发现逾期风险。
同时,借助社交媒体数据分析,可以更好地了解消费者的个人行为和社交网络,发现潜在的违约迹象,以及可能的欺诈行为。
当然,在进行互联网金融消费信贷大数据分析和风险评估时,我们也需要重视数据隐私和安全问题。
确保合法和合规的数据收集和使用,保护消费者的个人信息安全,是互联网金融发展的基础。
互联网金融消费信贷的风险与控制互联网金融消费信贷是当前热门的金融业务之一。
它以互联网技术和金融业务创新为驱动力,通过创新的模式,为消费者提供更为便捷和快速的信贷服务。
但是,随着互联网金融消费信贷迅速发展,其风险也逐步增大。
因此,如何控制互联网金融消费信贷的风险,成为当前亟待解决的问题。
首先,互联网金融消费信贷的核心风险是信用风险。
互联网金融消费信贷只是通过互联网渠道进行了业务创新,在提供服务的本质上并没有太大的区别。
因此,消费者的信用状况仍然是确定他们能否获得贷款的重要标准。
如果消费者的信用状况不良,那么互联网金融消费信贷业务就极有可能违约,从而造成银行的巨大损失。
为了减少互联网金融消费信贷业务的信用风险,银行需要通过完善的风险管理机制来对客户的基本信息进行全面评估,包括个人的收入、职业、信用状况、违规记录等等。
同时,银行也需要对风险进行分级评定,为不同等级的客户提供不同的利率和额度,以减少通过互联网金融消费信贷业务造成的损失。
其次,互联网金融消费信贷业务还面临着操作风险和市场风险。
操作风险是指由于内部控制不善所导致的业务风险;而市场风险则是指由于外部因素不可预见所导致的业务风险。
对于互联网金融消费信贷业务而言,这两种风险都具有很高的概率。
在操作风险方面,银行需要制定一整套严格的管理制度,包括业务流程和操作程序、风险管理和内部审核规定等等。
同时,也需要定期对员工进行培训和监督,建立完整的内部风险控制机制,从而确保互联网金融消费信贷业务的效率和安全性。
在市场风险方面,银行需要制定一整套有效的风险控制机制。
具体来说,可以通过建立多元化的投资和业务产品,分散风险。
同时,也可以通过完善的风险管理机制,建立合理的投资策略,使企业在市场竞争中保持竞争力。
最后,为了有效控制互联网金融消费信贷业务的风险,银行需要依托先进的技术手段和科学的管理方法。
这包括信息科技的应用、大数据分析技术、云计算和物联网技术等等。
同时,还需要积极引入外部专业机构,加强对业务的全面和透明监管。
商业银行个人消费信贷面临的风险及防范措施商业银行个人消费信贷面临的风险主要包括信用风险、市场风险、流动性风险和操作风险。
为了减轻和防范这些风险,商业银行需要采取一系列的防范措施。
信用风险是个人消费信贷业务中最主要的风险之一。
商业银行在消费信贷审批过程中需要对个人借款人的信用进行评估和授信额度的确定。
催收风险、逾期风险和违约风险都可能导致借款人无法按时偿还贷款。
为了降低这些风险,商业银行可以加强对借款人的信息搜集和核实,建立完善的信用评估体系,并与征信机构进行合作,及时获取借款人的信用信息。
商业银行还可以采取多样化的担保方式,如抵押、质押、保证等,以提高贷款违约时的追索能力。
市场风险是个人消费信贷业务面临的另一个重要风险。
市场风险包括利率风险、汇率风险和市场价格波动风险等。
由于个人消费信贷业务通常以固定利率形式提供,银行需要关注市场利率的波动情况并采取相应的对冲措施,如利率互换等。
国内市场对外汇市场的影响也可能导致汇率风险,商业银行可以通过外汇远期合约等工具进行对冲。
对于市场价格波动风险,商业银行可以进行有效的风险管理和投资组合分散,以降低风险的影响。
流动性风险是指商业银行在个人消费信贷业务中面临的无法及时获取足够资金的风险。
个人消费信贷业务通常需要商业银行向借款人提供大额的贷款,而商业银行自身的资本和负债管理可能面临不足的情况。
为了避免流动性风险,商业银行需要建立合理的资金管理机制,包括合理安排负债结构和适度增加流动性储备。
商业银行还可以通过与其他金融机构的合作,如同业竞争对手或中央银行等,进行流动性风险的共同应对。
操作风险是个人消费信贷业务中容易被忽视的风险。
操作风险主要是由内部控制不善、人为疏忽、技术系统故障等引起的。
商业银行可以通过建立健全的内部控制制度,加强员工培训和监管,并使用先进的技术系统来降低操作风险。
商业银行还可以进行风险管理模型的开发和应用,以便及时发现和应对潜在风险。
商业银行个人消费信贷面临的风险包括信用风险、市场风险、流动性风险和操作风险。
个人消费信贷的风险分析与控制个人消费信贷是指银行或其他金融机构向个人提供的用于购买消费品或服务的信贷产品。
随着消费需求的增加和信用体系的完善,个人消费信贷逐渐成为人们生活中不可或缺的一部分。
然而,在个人消费信贷的发放过程中,银行和借款人均面临着较大的风险,因此,分析和控制个人消费信贷的风险,对于银行和借款人都具有重要意义。
一、个人消费信贷的风险类型1. 信用风险信用风险是指借款人违约或逾期还款,以及借款人的信用评级降低对银行造成的潜在损失。
2. 操作风险操作风险是指银行在办理个人消费信贷时出现的业务操作失误,包括人为错误、系统故障、技术失误等。
3. 政策风险政策风险是指政府政策变化对银行个人消费信贷业务的影响,包括贷款利率、政策法规等方面的变化。
4. 市场风险市场风险是指经济环境和市场变化对个人消费信贷的影响,包括利率变动、房地产市场波动等。
5. 流动性风险流动性风险是指银行在发放个人消费信贷时,由于暂时无法筹集资金导致流动性不足,无法满足借款人的资金需求。
二、个人消费信贷的风险识别与评定银行在发放个人消费信贷前应该对风险进行识别和评定,以减少风险并提高信贷业务的质量。
具体步骤如下:1. 贷前调查。
贷前调查是指银行在发放个人消费信贷前对借款人的基本信息和信用情况进行调查,包括个人征信报告、收入状况、借款用途等。
2. 风险评估。
风险评估是指银行根据贷前调查结果对借款人进行风险评估,包括付款能力、还款保障等方面。
3. 风险定价。
风险定价是指银行在确定贷款利率和还款期限时,充分考虑借款人的信用等级和财务情况等风险因素,并且进行定价。
三、个人消费信贷的风险控制银行在发放个人消费信贷时,需要根据具体情况采取不同的风险控制措施,以最大程度地降低风险水平。
以下是几个常见的风险控制措施:1. 优化贷款流程。
银行应该优化贷款流程,加强风险管理和控制。
严格执行贷款流程,确保贷款申请文件真实、有效。
2. 提高收入水平。
商业银行个人消费信贷面临的风险及防范措施随着经济的发展和人们收入水平的提高,个人消费信贷需求逐渐增加。
商业银行也积极推出各类个人信贷产品,以满足客户的金融需求。
然而,个人消费信贷面临的风险也日渐增多,如何有效防范这些风险,保障资金安全,是商业银行密切关注的问题。
1.信用风险个人消费信贷的放款人往往是个人客户,其还款能力可靠性难以预测,放贷银行必须对客户进行充分的信用评估。
但不可预测的因素,如突发事件、失业等,可能导致客户无法按时还款,从而导致借贷方的信用风险。
2.利率风险商业银行发放个人贷款的利率通常是根据银行的资金成本、竞争对手的利率水平及市场需求等因素来制定。
然而,如果经济形势有变,利率水平发生变化,银行可能面临资金成本和偿债成本之间的利差缩小、挤压业务收益等风险。
3.操作风险操作风险是指人员、系统或过程中的错误或疏忽,导致银行业务损失的风险。
在个人消费信贷业务中,如放款人员未经充分审查即放贷,或借款人信息录入错误等操作失误,都可能引发操作风险。
4.市场风险市场风险是指市场波动性引起资产价值下降或未来收益流失的风险。
由于未来市场变动不可预测,因此商业银行发出的个人消费信贷所带来的储户收益可能会因市场变动而下降。
二、防范措施1.加强风险管理和内部审计商业银行应根据风险管理的原则,加强个人消费信贷的风险管理和内部审计,确保风险控制措施有效实施。
银行要建立完善的风险评估与分析体系,制定严格的信贷流程和风险控制措施,对信贷客户进行评级和风险分类,并对信贷业务进行定期监测和评估。
2.客户信用评估加强客户信用评估是银行防范信用风险的核心措施。
银行要根据客户的履约记录、收入和负债情况、个人资产等维度进行客户信用评估。
在授信和定价过程中,要根据客户的信用状况和市场情况来确定贷款额度和利率,从而有效控制信用风险。
3.建立有效的利率风险管理机制为了规避利率风险,商业银行需要建立一套有效的利率风险管理机制。
该机制包括各种利率风险敞口的度量方法,制定利率敏感性测试计划,评估产品利率风险,以及开发利率风险管理工具(如利率互换)等。
消费金融产品风控入门篇1.背景和现在2018年以来,随着消费金融行业监管政策的实施,以及多起P2P风险事件的发生,监管规范消费金融趋势明显。
在此背景下,个人消费金融市场出现了流量向头部平台加速集中、底层资产质量下降和优质资产收益下降的趋势,头部资产方资产质量下降,对个人消费金融业务的风控提出了新的要求。
受监管政策影响,中小流量平台加速出清,流量向头部资产方加速集中。
未来,消费金融市场优质流量可能会进一步集中于少量头部手中。
综合科技巨头和细分领域的流量巨头因此占据了更多的客户和更多的资金,但其中的部分新增客户可能会由次优等客户“优化”而来。
借款人的还款来源主要是收入和从其他途径拆借,目前两类还款来源都出现了问题。
在经济下行的情况下,头部借款人如城市白领可能会遭遇失业,还款来源减少或缺失,通过重复借贷还款的可行性也下降,可能导致还款能力急剧恶化。
除此之外,在个人消费金融资产方市场中,头部资产方通过较低的利率、较高的门槛筛选了优质借款人,中小流量平台通过较高的利率、较高的违约率容忍度筛选了次优的借款人,而劣质流量平台通过极高的利率,服务于风险溢价等级的借款人。
流量机构主体资质越低,利用高利率覆盖高违约率的概率越高。
传统个人消费金融业务中的个贷评估主要通过用户金融画像完成,包括使用借款人基本身份信息、收入信息、征信信息、多头借贷信息等身份和金融维度的信息,通过白名单/黑名单、年龄限制、多头借贷限制、控制借贷金额和费率等较为简单维度的筛选形式实现对借款人的授信。
不过,由于业务市场的变化,原有的风控体系已经显现出明显的短板。
如果按照原有的风控体系继续执行,则信托公司的个人消费金融业务或不断集中于更为头部的用户,导致业务市场越来越狭窄,或底层资产的质量恶化,违约率提高,面临的业务风险急剧提高。
2.行业痛点消金行业这几年已经逐渐成为银行和消费金融公司竞相追逐的一个热点,随之而来的风险隐患也是层出不穷,对于行业来说,风控体系的融入也是刻不容缓,那么消金行业在搭建风控体系的过程中,具体的痛点有哪些呢?我们总结下来有以下四大痛点。
关于我国商业银行个人消费信贷业务风险因素分析一、引言二、商业银行个人消费信贷业务概述三、商业银行个人消费信贷业务风险因素1. 客户信用风险2. 政策风险3. 市场风险4. 利率风险5. 操作风险四、对策建议1. 客户信用风险:提高客户征信审核标准2. 政策风险:关注监管政策更新3. 市场风险:做好市场调研与人群定位4. 利率风险:制定风险对冲计划5. 操作风险:建立风险管理体系五、案例分析1. 信用卡造成的风险案例2. 网络贷款催收难案例3. 个人消费贷款泡沫案例4. 个人消费贷款与抵押贷款的风险比较5. 个人消费贷款与企业贷款的风险比较六、结论引言:商业银行是银行体系的主体,也是金融体系的重要组成部分,同时也是国家经济发展中的重要推动力量。
个人消费信贷业务是商业银行服务实体经济和民生的重要手段,是银行业的主营业务之一。
但随着金融市场的变化和监管政策的不断翻新,商业银行个人消费信贷业务也在面临各种风险。
本文旨在分析我国商业银行个人消费信贷业务风险因素以及对策,并通过案例分析加深对该领域的认识和理解。
二、商业银行个人消费信贷业务概述:个人消费信贷是指银行或其他金融机构,通过向个人或家庭提供贷款,为其消费和购买作出贡献的信贷业务。
常见的个人消费信贷业务有信用卡、个人消费贷款、汽车贷款等。
商业银行作为个人消费信贷市场的主要参与方,其业务规模和利润率在金融市场中处于领先地位。
目前,个人消费信贷业务已成为商业银行业务增长的重要来源,同时也为社会提供了更多的消费方式选择,有效改善了人们的生活质量。
三、商业银行个人消费信贷业务风险因素:1. 客户信用风险客户信用风险是指贷款人在贷款过程中产生的无力还款、逾期等问题,让银行面临损失的风险。
一方面,客户信用评价体系不完善,信贷风险评估失真,信用记录收集受限等因素导致银行信贷风险难以评估,无法有效避险。
另一方面,众多“生僻”行业和“城市”贫困地区市场无法充分依靠信贷市场提供资金需求,客户信息缺失导致银行难以判断客户信用状况,风险不断加大。
消费信贷大数据风控的四大痛点
何飞
交通银行金融研究中心高级研究员
通常来说,消费信贷从业机构在贷前进行风控时,主要依赖两种技术手段:一是构建评分模型,预防信用风险;二是挖掘欺诈规则,预防欺诈风险。
在实际展业过程中,这两种手段存在以下问题:
就信用风险防控而言,传统信用评分方法在消费信贷中的实践效果一般。
这主要因为:
第一,消费信贷面向的服务群体具有特殊性。
相比于传统的“高精尖”客群,消费信贷从业机构主要面向低收入群体。
由于存在“信贷记录匮乏、信用数据缺失”等问题,这类群体通常无法达到传统信用评分模型的授信要求。
第二,消费信贷采取的评分流程具有固化性。
这与互联网时代消费信贷服务呈现的“便捷、快速、分散”等特征相悖。
第三,消费信贷应用的场景环境具有虚拟性。
虚拟的消费场景使得针对个人的授信过程更加复杂,传统信用评分模型在虚拟场景中的运用效果大打折扣。
就欺诈风险防控而言,人工总结欺诈规则不具有可持续性。
这主要因为:第一,人工经验存在先天性主观偏差。
第
二,虚拟环境下欺诈手段变化多端。
第三,欺诈事件中团伙作案现象凸显。
传统技术手段的“失效”,使得大数据风控成为行业热点。
但与此同时,消费信贷大数据风控存在四大痛点:首先,消费信贷从业机构往往借助多种数据进行信用评估。
一方面,对于能够查询到央行个人征信报告(PBOC记录)的群体,其普遍存在“数据缺失严重、不同属性缺省值差异大、有效缺省填补方式难寻觅”等问题,这大大影响了从业机构的授信效率及效果。
另一方面,存在信息登记遗漏、错误、记录不规范等现象,这对从业机构据此评判个人还款能力及还款意愿构成挑战。
通常,我们将数据缺失严重的现象描述为“数据稀疏性”。
传统应对数据稀疏性的方法是将有关维度直接删除,但由于大数据不仅存在“高维度”的显性特征(变量个数较多),而且存在“弱相关”的隐性特征(自变量与因变量之间存在相关性,但相关性不高),直接删除维度将影响模型评分效果。
概言之,如何应对“数据稀疏性”问题,成为消费信贷大数据风控的痛点之一。
其次,部分消费信贷从业机构已经意识到拓展外部数据的重要性,但对于拓展哪些数据,还存在较大疑虑。
一方面,基于互补原则,引入社交数据、运营商数据、电商数据、公共服务数据等外部数据,已成为从业机构的展业方向。
但由于数据种类繁多,究竟哪些数据与消费信贷业务联系紧密,
仍处于探索阶段。
另一方面,由于成本限制,消费信贷从业机构在拓展外部数据时,必定有所选择,如何尽量规避“数据重复”问题,以及如何对重复数据进行有效处理,都值得深入思考。
除此以外,由于外部数据通常以脱敏后的“标签”形式呈现,如何根据自身业务提出针对性数据需求,以及如何通过技术手段对“二手数据”进行有效利用,都是数据拓展过程中的难题。
概言之,如何进行切实有效的外部数据拓展,成为消费信贷大数据风控的痛点之二。
再次,消费信贷从业机构正积极布局大数据风控系统。
然而,一方面,由于受监管约束较多,商业银行等持牌机构在开展信用评级过程中,更加注重“可解释、透明性”原则(这也正是“逻辑回归”模型被普遍采用的原因)。
在此意义上,大数据技术的“黑箱”特征严重影响其实际应用范畴。
另一方面,当前流行的机器学习算法,如神经网络、随机森林、支持向量机(SVM)、K-近邻(knn/kknn)、Bagging、Boosting等,在运行过程中,需要依赖强大的软硬件设施。
除此以外,鉴于“稳定性”是信用评分的重要考量标准,如何预防机器学习模型普遍存在的“过拟合”问题,值得深入探索。
概言之,“大数据+机器学习”的有效应用,成为消费信贷大数据风控的痛点之三。
最后,消费信贷从业机构利用大数据技术预防欺诈风险,势在必行,但又面临诸多挑战。
一方面,由于“地址数据”、
“评价数据”、“社交数据”等都以非结构化形式呈现,故在借助大数据技术挖掘欺诈规则时,必须进行非结构化数据转换。
在此过程中,从业机构需要采用自然语言处理(NLP)等方法,而这些方法的正确使用,依赖于丰富的理论指导。
另一方面,欺诈风险防控对软硬件要求较高,传统基于表数据库的处理方式面临多重考验。
除此以外,为了能够实时监测欺诈风险,构建“Hadoop+Spark”的底层架构,成为重要途径。
然而,这些都需要更为专业的技术人才。
概言之,技术架构支撑及专业人才储备,成为消费信贷大数据风控的痛点之四。