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从排伪到反恐窥破房互网风控中的科技与大数

发布时间:2019-06-20 06:09:39 编辑:笔名

  我们的风控已经发生了从策略到形式的根本性变革。过往,传统风控为应对伪造伪证进行系列的排伪防诈骗风控检核。今天,作为类资产证券化服务商的助贷机构,我们开始将风控推进到大数据技术应用的科技反恐时代。房互上海风控总监潘皓2016年6月在同业沙龙访谈中举重若轻地抛出了极具颠覆性的观点。

  确如所说,自2015年创建,迅速成长为互联金融领域新贵的房互已经从基于移动互联经营房地产抵押贷款的互联平台,通过接入多样金融机构的低成本资金,逐步发展为类资产证券化服务商的助贷机构。众所周知,类资产证券化服务商的助贷机构,首先是建立在移动互联与大数据风控技术之上的金融机构获客渠道。助贷类商业模式的金融公司不触碰资金端,而是定位为放款机构与借款人的撮合中介,需要以较低成本获得借款人,在充分风控的基础上授予额度再推荐给金融机构,获得服务费收入。获客与风控能力是此类模式的核心竞争力。公司获客成本过高会影响利润,是赚不赚钱的经营问题,而风控能力不到位会影响金融机构对公司的信任程度,是目前强监管、强竞争的态势下的企业生死问题。

  面对生死,追本溯源,风控的意义就是对于风险的控制从而使财务不受到损失。这对于任何一家金融机构(包括银行,小贷,P2P等)来说,风控的重要性超过流量、体验、品牌这些人们熟悉的指标。风控做得好与坏直接决定了一家公司的生与死,而且其试错成本是无穷大的,一旦发现风控出了问题的时候,就如同遭受一次直击心脏的恐怖袭击,巨额损失往往已经无法挽回了。截止到2015年底,全国总共3000多家P2P平台里超过三分之一已经倒闭。这其中除了一部分明显的自融欺诈外,大多数平台垮掉的原因还是风控不过关。

  为避免致命的袭击,就要追踪恐怖分子的蛛丝马迹,天罗地使其无所遁形,就要有超群的能力对每一笔借款违约概率做出准确预判。房互建立了基于大数据和互联科技的五维交叉数据化风险评估体系(五角星情报系统)。优质的借款人能享受更低的借款成本和更高的额度。相对不那么优质的借款人则需要付出更高但还是合理的成本。劣质的借款人(甚至是欺诈借款人)则会被直接拒绝。

  情报是一切大数据的前提。房互的大数据并非指的样本量巨大的情报,而是把常规的信贷征信数据以外的情报统一称为大数据。

  首先,市场情报:为实时掌握房地产市场行情,准确获得抵押房地产的评估价格,应熟知房地产市场行情。虽然助贷机构无权决定评估机构对抵押房地产所作的估价,但房互全面将世联、仁达权威评房系统数据直接接入连通客户端和内部系统平台,同时辅助周期性行业数据统分析报告,随时可以根据掌握的市场行情客观确定贷款发放的额度,掌握贷款发放的主动权。

  第二,抵押物情报:对借款人房产数据的完整精确采集确保抵押物信息,并摸清借款人用于抵押的房地产的基本状况。发放房地产抵押贷款时,应详细调查清楚借款人的实际房地产数量,查看有无弄虚作假、欺骗隐瞒的现象。如果借款人仅有一套居住房屋,原则上不予办理抵押贷款;如果借款人有多套居住房屋,但存在法律纠纷,暂时也不能办理,应在法律纠纷解决后,根据实际情况确定是否办理。

  第三,借款人情报:多样化获取互联技术可以提供的每个借款人的庞大的、碎片化的、种类繁多的信息。这里面包括客户提交的多样信息(如身份证、营业执照、学历证、工资单、社保,银行流水等),第三方权威机构的查询信息,还包括了海量的互联碎片数据,百度搜索引擎数据等。借款人大数据画像

  第四、还款来源情报:借款人第二还款来源是否充足

  在发放房地产抵押贷款时,不仅要考虑行使抵押权的还款来源,而且更重要的是重视第二还款来源,房互要对借款人进行征信分析、财务分析、现金流量分析和非财务分析。利用数据统计分析,预警提醒借款人还款风险,以此对借款人加大贷后检查力度,提高贷后检查频率,动态反映贷款形态,从根本上提高房地产抵押贷款的质量,有效防范房地产抵押贷款风险。

  第五、防查封情报:充分利用法院数据库信息,及时掌握借款人、抵押人涉诉情况。

  房互接入人法、法海,可以查询案件当事人的有关涉案情况。如:有无债权人主张债权?有无拟抵押的财产存在法院查封、扣押的情况?有无强制执行的到期债务等等。通过贷前、在贷期间查询法院数据库的情况,可以从另一个侧面来考察借款人、抵押人的财产及信用状况。

  利用互联的高效性和爆发性,较低的成本、较短的时间,房互积累大量的有效数据,建立样本、多样维度、非结构化的数据库。所有数据被拥有50名it工程师的系统平台部运用互联技术筛选、运算、加工,进而建立非常适合各类大数据分析处理和计算机学习的系统技术运用,即,集约作业+互联模型支持的助贷工厂雏形。

  房互的助贷工厂,可以将获客和风控全流程按照互联随时随地接入,更可以应对不同资金接入的要求实现弹性流水线的作业方式进行进件批量处理。不同资金具有不同的风控策略和风控偏好,不同借款人有着千差万别的个性化需求,弹性流水线一方面在抽象化提取大数据分析风控策略共性的前提下适应不同偏好增加减少风控模。另一方面利用200名专业纯熟的风控团队成员与广泛的非企业雇佣的经纪人、担保公司、金融机构,产生协同共享的社会化协作,利用提前下户、代打征信、预约面审、银行入驻办公、公证处入驻办公、灵活的服务举措满足借款人个性化需求。将借款需求与风控策略有机结合协调成优良的正循环中,房互可以在数据收集、清洗、应用、反馈、再收集过程不断优化升级,为产业链的每一个参与者提供更加高效、安全的助贷服务。

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