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黑產橫行、催收暴力,如何破解消費金融風控命門?

摘要網路黑色產業已達千億級別,撞庫、盜賬號、盜身份、偽基站等五花八門手段,讓平台防不勝防。比如,徵信體系的缺失,因為缺乏誠信教育,導致欺詐手段層出不窮,大數據風控中數據的缺失和混亂等問題,都是行業痛點

4月15號,一本財經在大飯店舉行2017年消費金融CRO峰會,600多位風控精英齊聚一堂,共同探討行業的破局和重塑。

工商銀行高級顧問張俊、百度金融CRO王勁、京東金融消費金融事業部風控管理高級總監程建波等行業專家,都針對風控遭遇的式難題發表了看法,現場20多位嘉賓,共同探討行業的破解之道。

2017年,風控即將回歸。

風控回歸

隨著消費升級的發展和資本加持,消費信貸在崛起。

從去年開始,場景分期和現金貸的公司開始湧現,出現了教育、醫美、農業、旅遊、租房、3C等多個細分場景的分期產品;而現金貸公司,也集中爆發,市面上出現上千玩家。

2017年,互聯網金融的發展史,從P2P時代進入消費金融時代。

「這是互聯網金融發展紅火的年代。」工商銀行高級顧問、美國發現金融發現信用卡前首席信貸風控官、一本財經商學院院長張俊在會議上提出,「未來五年,居民消費信貸將超過五十萬億元,而互聯網消費信貸將達到一萬億元。」

市場,潛力巨大。

經過20年的發展,居民消費GDP佔比已從30%發展到50%。但與發達國家相比,這個比例不算高。

以美國為例,美國國家居民消費GDP佔比在上世紀七十年代已經達到60%左右,現在已經佔到了70%,美國的經濟提升主要是靠國民消費拉升。

如果說居民消費是拉動GDP主要力量的話,那伴隨它的必定是信貸的增長。

另一個數據是,現在居民消費、信貸占可支配收入的槓桿率低於40%,與發達國家相比,我們還有很大的空間。

居民選擇今天花明天的錢,必然有一個過程,必然是在他的個人消費能力能支配的情況下,有自信花明天的錢,而這會刺激整個國家經濟的發展。

這是一個最好的時代,市場有無限可能性,大量的消費金融公司崛起;另一方面,大數據、人工智慧等技術日趨成熟,讓量化風控有了更多的想象力。

但這也是最壞的時代。互聯網金融發展的3年,有太多野蠻的市場競爭,在公司內部,最核心的部門,是市場部,本應該是金融核心部分的風控部分,卻備受冷落,大權旁落。

而風控,也還處在莽荒狀態,面臨諸多的痛點和難點。

「經驗不足、量化不夠、程度不深、體系不全,」 張俊認為,國內風控的現狀,需要解決的問題太多,行業前景依舊「撲朔迷離」。

「大部分公司還處在被動風控的階段。」ZRobot CEO喬楊稱,「把希望寄託於『催收能力』上。」

在最新的政府工作報告中,「互聯網金融」再次被提及,措辭已經從「促進」衍生為「高度警惕風險」。

從2017年開始,行業從蠻荒中漸成秩序,一批覺醒者開始呼喚回歸金融本質,風控即將強勢歸來。

式難題

「2015年,是各類信貸模式快速擴張的時期,2018,隨著資產規模的擴大和競爭的加劇,各類問題逐漸顯現。」百融金服副總裁段瑩稱。

比如,徵信體系的缺失,因為缺乏誠信教育,導致欺詐手段層出不窮,大數據風控中數據的缺失和混亂等問題,都是行業痛點。

百度集團副總裁、百度金融CRO、美國運通前高級副總裁、一本財經商學院副院長王勁認為,消費金融風控存在「三大難點」。

難點一是,網上「壞人」多。

網路黑色產業已達千億級別,撞庫、盜賬號、盜身份、偽基站等五花八門手段,讓平台防不勝防。

通付盾創始人、董事長兼CEO汪德嘉介紹,2016年電信欺詐形勢仍不容樂觀,僅上半年就立案近百萬件,造成損失逾兩百億元。

「黑客非法獲取用戶個人信息,拿到數據以後,就會有人接手,這裡面還有大量二道販子的存在,在中間賺差價,」汪德嘉稱,「基於數據泄露已經形成一條精準詐騙黑色產業鏈。」

有些人會專門去聯繫相關的培訓機構或詐騙團伙,從而把手上的數據賣到下游。而下游這些團隊,有專人負責詐騙的話術編寫培訓、線上通過第三方支付平台洗錢、線下ATM機提款等。

這個鏈條上的人分工特別明確,而且都是「專業」級別的團隊操作。

難點二是,多頭貸款嚴重。

目前,全國有2000多家P2P和小額貸款公司2016年年底網路信貸餘額近1.2萬億,單用戶餘額進7千。

段瑩表示,以payday產品為例,從2015年的下半年至2016年初,短短半年時間,共債率從百分之三四十,飆漲到百分之九十。

但各家數據獨立,大量無徵信的用戶拆東牆補西牆,一旦資金鏈斷裂,東窗事發,就會引起一系列連鎖問題。

難點三是,找不到人。

「在催收階段,如果只藉助內部數據,有60%以上的用戶是處於失聯狀態,需要藉助外部的信息修復,」王勁稱。

這說明,前期的數據搜集、乃至整個風控模型,都是失敗的。

「在國內,做催收總給人是很low的印象,」捷越聯合創始人兼CRO王曉婷表示,因為催收是整個風險管理的最後一道屏障,而風險管理最重要的是做預測,預測多少客戶會掉落下來,掉落下來之後,才是催收上場。

但實際上,催收可能在是比較low,王曉婷以True Accord為例,一家做互聯網催收的公司,一個「數據修復+人工催收」的企業,目前估值幾億美金,服務全美二十多家大銀行,上百億資產,而他們的催收員,只有15個人。

在國內,催收被認為是勞動密集性產業,大的催收公司甚至有上萬催收員。這些催收員,水平層次不齊,在線下催收環節,又難以控制。

「行業M12之後催收的成功率,只有千五左右,」王曉婷認為,國內催收行業亟需改變。

另一個嚴峻的問題,是風控人才的缺失。

剛畢業兩年的風控新兵,跳槽幾次后就要價月薪3萬,但實際上的能力和風控水平,只能算剛入門者。

「授人予魚,不如授人以漁」,張俊說,只有培養源源不斷的風控人才,才有可能打贏這場利益與慾望之戰。

「總感覺每踏出的一步都有要落空的感覺,可是又無別處可踏,」摸著石頭過河,這是國內風控從業者最直觀的感受。

面對這些問題,如何尋找破局之道?

破解之道

一本財經CRO峰會上,各位專家為消費金融風控破局,各抒己見。

王勁認為,風控是一門藝術,需要方方面面的雕琢,打造全流程的風險管理體系。

第一點,是大數據風控。

捷信消費金融CRO Tomas Skoumal認為,消費金融提供的是普惠服務,覆蓋的人群更多的是遊離在傳統徵信系統之外的;另一方面,消費金融需要考慮用戶體驗,需要在短時間內,迅速做出判斷。

「大數據在某些程度上,可以作為傳統徵信系統的補充,可以幫助我們核實用戶提供的數據的真實性,幫助我們對客戶進行『打分』,」Tomas Skouma稱。

大數據,對於金融公司而言,有三個好處,更加明智的決定、更加迅速的決定,客戶的貸款申請表變得更加簡短。

「數據量決定了模型可能的上線,」喬楊表示,在保證質量的情況下,數據越多越好,如此才能避免「數」到用時方恨少的問題。

而相比雜訊大的原始數據,大量的加工數據,更具有多樣性、及時性的優勢。

秦蒼科技CRO朱君認為,「壞人比好人要敏感」,在剛上線的時候,有很多『專業人士』來『擼口子』」。

一個人的行為是比較難包裝的,比如,一個用戶,在選擇借款金額時,迅速拖到了最高限額,在取相拍照時,手機總是橫著拍桌上的照片,填寫父母名字,也會出現錯誤,這種用戶行為,就比較可疑。

「芝麻信用的評分分為評分卡、行業評分、專家評分幾種方式,」芝麻信用行業分析總監介紹,「結合了大數據模式,形成最佳的分群的結合。」

第二點,反欺詐系統。

「互聯網模式下用戶會呈現一個群體的效益,好用戶之間也會有交際,更突出的是壞用戶的集中,」京東金融消費者金融事業部風險管理高級總監程建波認為,「對壞的用戶建立一個網路識別,是一個必須要解決的問題。」

「反欺詐其實最重要的我覺得是做好兩件事,一個是信息驗證,二是行為分析,」現金卡聯合創始人兼風控負責人黃俊卿稱,線下風控會有一個面對面的反欺詐的過程,由人腦來進行大量的數據採集和對行為的預測;線上,可以收集用戶在線上操作時的行為,比如每一個表單填寫的時長等。」

不同於行業內的黑名單聯盟,百融金服建立了「白名單預授信」模式,納入白名單的客戶,一旦申請貸款,可以快速評估、放貸。

「風險前置的獲客方式,能最大限度的避免團伙欺詐,最大程度的做到用戶資質與產品屬性的匹配,從而提升產品競爭力,降低風險。」

在百融的白名單資料庫中,從職業收入、收支等級、生活消費、航旅行為、社交關係、資質准入等多個維度,全面評估用戶的信貸准入、信用評分、信貸意向。

第三點,重視風控部門和其他部門的合作。

「不光是為了控制風險而控制風險,而是一定要利益最大化,」DIA Associates CEO嚴曉東表示,「客戶從開發到退出,主要是兩個環節,一個營銷,一個風控,兩個環節應該結合起來。」

美利集團副總裁、金融產品負責人顧崇倫表示,消費金融的風控要做到「差異化」,不僅要做到管理風控,也要把控風控與市場、用戶體驗相結合,「做好每一個不同人群甚至是每一個客戶的風控,讓每一個客戶的體驗變好,對公司來說利潤最大化。」

「我們做消費信貸往往和銀行、傳統金融機構形成差異化的競爭,我們的客群相比傳統金融機構有些下沉,這意味著,我們的客戶體驗一定要做的比傳統金融機構要好,這樣才能吸引到好的客群。」樂信集團高級風控總監吳戟認為,需要打造一個風控閉環,一是為了風控的完整性,覆蓋貸前、貸中、貸后;另一方面是需要快速響應,快速迭代。

「要讓客戶無感知的完成風險管理過程,因為整個消費金融領域我們花了很大的精力是為了防範那不到1%的風險,不能給99%的客戶造成更多的麻煩。」花生好車董事長陳鵬雲表示。

對於風控人員而言,這是最壞的時代,逐利的資本、浮躁的創業環境,讓風控部門大權旁落;

這也是最好的時代,玖富集團消費金融副總裁金增笑表示,「現在這個年代風控變得非常美好,因為我們現在有雲存儲、雲計算、大數據包括底層架構的開放,有人工智慧、機器學習,我們現在有能力把風控做的更好。」

「深度學習對圖象識別和語音識別,發生了非常巨大的改變,」量化派聯合創始人兼COO王倪表示,「深度學習對風控技術會有一個階段性的提升。」

風控回歸,已經是大勢所趨。



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