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数据、场景与资金之困,BAT、网易分路突围大数据风控

【数据猿导读】 在大数据风控领域,核心的三个要素是风控模型、场景和资金,传统商业银行往往拥有低成本资金优势,在线下场景也具有长期客户积累,但是在线上大数据和数以千、万计的风控因子方面却稍显吃力;而BAT、网易在内的互联网IT巨头,则在海量的数据、金融云、线上场景和用户精准分析方面优势领先...

数据、场景与资金之困,BAT、网易分路突围大数据风控

近日,随着网易北斗大数据风控平台的上线,业内包括BAT、网易在内的主要国内互联网巨头都开始在大数据和金融衍生应用领域进入了金融科技化阶段,和互联网金融第一阶段相比,目前产生了以大数据金融、风控、智能投顾、个性化产品等为代表的新阶段,伴随着监管的深入和全国性互联网金融政治风暴的规范化推进,1.0时代的互联网渠道和通道金融将逐步被融合了大数据、人工智能和机器深度学习的金融科技所替代。

虽然以蚂蚁金服、腾讯金融、网易金融、百度金融为代表的互联网金融集团开始逐步进入金融科技阶段,特别是在大数据风控领域进行行业输出,但是仔细研究之后,各自在大数据风控的突围路径还是有所差异的,其中蚂蚁、腾讯走的是内部场景孵化,技术成熟后外部输出;而网易、百度则是立足大数据风控技术,通过外部合作拓展产业生态。

模型、资金、场景,互联网与金融机构各取所需

在大数据风控领域,核心的三个要素是风控模型、场景和资金,传统商业银行往往拥有低成本资金优势,在线下场景也具有长期客户积累,但是在线上大数据和数以千、万计的风控因子方面却稍显吃力;而BAT、网易在内的互联网IT巨头,则在海量的数据、金融云、线上场景和用户精准分析方面优势领先,但是需要一定的资金对接和金融牌照服务资质。于是乎,在目前金融监管收紧,而双方都有迫切需求的情况下,通过互联网IT巨头的技术、数据、模型对接线下传统金融的资金,成为了一个标准化的产业链合作模式。

可见,不论是阿里的“蚂云计划”,网易金融的“北斗”智能风控开放平台,还是微众银行微粒贷的同业合作模式,其实都在利用自身特定的技术、风控和数据优势,对接传统机构,实现大数据风控和底层金融云服务的开放性输出。对于传统金融机构,抑或是其他不具备自营大数据风控建设的电商、O2O、工具、社交等场景化行业而言,大平台的开放性能力输出将是一个更低成本更高综合价值的外部解决方案。

阿里、腾讯的生态内尝试,最终走向行业合作

其实,在互联网金融还没有正式进入行业化阶段之前,像阿里、腾讯、京东这些有电商背景和产业的公司在线上的商户信贷和个人消费金融方面已经进行了尝试,但是当时场景化、数据化技术还不成熟,特别是大数据风控、个人征信等还未进入行业标准化阶段,因此更多是通过淘宝、天猫等电商平台上的商户订单、流水和销售情况,与商业银行联合进行放贷,只不过最终双方风控标准和实际信贷审核成本差距太大最后不欢而散,这也最终促使了包括阿里、腾讯、京东、网易等在内的公司纷纷设立自身的互联网小贷公司,开发出针对商户的线上无抵押无担保信用贷款产品以及个人的信用分期产品。

所以,从阿里、腾讯的互联网金融业务发展来看,最早的溯源可以说是通过电商金融化实现了金融衍生属性的拓展,在起初利用商业银行的合作进行电商小贷、信用贷款以及个人信用贷款等产品的尝试。在传统金融还没有看到大数据风控和征信的市场潜力之后,便开始建立自营的信贷和理财金融渠道,包括电商小贷、支付、理财等业务。当然,随着平台融资需求规模的扩大和风控系数的稳定(一年来网商银行的户均贷款金额不到4万元,户均贷款频次远高于同业,不良贷款率为0.36%。此外,微众银行微粒贷也曾公布相关数据:笔均借款金额低于1万元,逾期率低于0.3%。),阿里和腾讯又逐步开启了和传统金融机构的合作路径。

主要是出于两个考虑,其一是通过目前的互联网生态内在的小贷和银行牌照,在资金供给和规模化上受到一定限制,如果通过自身民营银行渠道蓄积资金成本较高而且见效较慢,因此需要证券化或者是银行同业拆借的方式满足授信规模扩大带来的资金储备需求;另外,传统商业银行、证券、基金、资管等公司也逐步看到了大数据风控在未来信贷领域的增值潜力,也都希望引入各种大数据风控模型“助贷”服务体系,而腾讯、阿里包括京东目前的一些个人信用贷款产品已经具备了外部输出对接金融机构的要求,花呗、白条、微粒贷目前都可以通过引入银行资金,拓展外部场景的方式来实现“资金”困境的突围和标准化技术能力的输出。

网易、百度的曲线突围,技术先行衔接场景、客户

如果说阿里和腾讯、京东的优势在于自身的电商和社交场景,并且因为电商场景天然带有更多的支付和金融属性,因而在互联网金融业务上起步更早,那么像百度、网易这样并不具备丰富的电商场景和衍生交易的平台,在大数据风控领域又是如何进行突围的呢?(在互联网金融业务起步的第一阶段,相对阿里而言,百度、网易的场景资源还是不充裕的,但截至目前,两家巨头已经纷纷在O2O、电商领域积累了大量的现实交易场景)。

当然,在近两年,无论是百度还是网易,在电商、O2O上的业务布局可谓是“用心良苦”:百度李彦宏在此前的公开场合一再强调要在百度糯米上投入200亿,形成以糯米、外卖、去哪儿等多样化的线上O2O场景。此外,在金融场景领域,百度金融除了大力推广百度钱包以外,在教育信贷领域通过对接线下各种行业教育和培训机构,输出百度的大数据搜索、定位、风控、人脸识别、关键因子等建模优势,开始逐步培育出了百度有钱花教育分期产品,目前已经准备进行ABS产品上市。

对于网易而言,这一年以来在电商业务上的进展也可以说是引人瞩目,网易考拉海购、网易严选纷纷从跨境电商和ODM模式切入电商领域,目前网易考拉海购已经成为海淘市场增长最快的品牌之一,并且以自营模式成为行业亮点,网易严选也通过细分电商市场切入在短期内获得大量用户和市场知名度。相比考拉、严选等支付场景的扩大,网易金融也已经进行了前期的业务布局,在理财、支付、小贷业务基础上,目前正在逐步顺应行业发展调整为网易支付、智能金融、大数据风控、网易三拾众筹几个业务板块,其中大数据风控的运作平台网易北斗,是一种技术先行,场景后续的交叉业务模式。

如果说百度是通过外部寻找线下教育产业的方式实现技术和场景的对接,那么网易金融目前则是通过金融科技化探索,与国内众多的中小金融机构对接,通过机构平台实现B2B2C的业务发展,是通过助力商业银行实现技术和场景的对接。相对而言,中小金融机构在线下信贷场景和大数据风控技术对接上的需求度更为迫切。对于商业银行而言,其实并不缺乏用户和数据,特别是一些和传统银行信贷工作相关的企业、个人和其他公共部门数据,但是在数据处理、模块分析和互联网化数据采集上缺乏专业的技术支撑实力。

从银行的信贷模型上看,大数据风控系统和传统银行的信贷系统处理机制有着本质的区别。以网易北斗智能风控开放平台为例,通过尖端建模及大数据收集处理能力,采用神经网络/机器学习/支持向量机等全球领先技术来保障风控模型可以去伪存真、真实反映用户的信用。而传统金融机构更多依靠信贷员个人的经验和流程化管理风险能力,相对而言受经济周期和个人经验能力影响更大。从网易北斗上线仪式上的数据来看,其实现了中小银行在多个方面的效率提升和成本降低:1)显著提升金融机构数据处理能力—处理效率提升90%;2)大幅缩短审批时间—放款速度提升70%;3)有效提高信贷资产质量—平均坏账损失降低35%;4)有效提升模型风控预测能力,提升预测性能60%。

当大数据风控成为行业标配,比拼的就是产业链整合

蚂蚁金服、腾讯系金融的内部场景孵化,继而进行金融服务的外部标准输出,以及网易、百度的核心技术先行与外部生态场景的对接,不论先后次序、环节如何,其实都是在利用自身平台优势整合场景、资金、风控三个环节中的要素。到最后,当大数据风控成为一种标准化的基础模块,成为各种场景平台、产业平台和机构平台的内驱之后,比拼的就是场景、技术和资金的整体竞争能力了。

百度金融的核心风控能力+线下教育产业,网易金融北斗智能风控系统+中小商业银行区域融资链客群,以及蚂蚁金服的花呗、借呗产品,腾讯微众银行的微粒贷平台,目前都在从第一阶段的技术研发和大数据模型整合进入到了外部资金引入阶段,而这也将继续推动业内互联网金融科技化程度普及,也为国内大数据风控公司提供了差异化路径的参考。


来源:证券日报

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