网贷大数据——拒绝醉汉式风控

文|兰博兔

作者简介：作者很懒，什么也没留下。

一天晚上，警察在街道上巡逻，走到一个街道时，他发现一个醉汉在路灯下不停的转来转去，他上去问醉汉在干什么。醉汉说，我在找我的钥匙。警察往周围看了一下，除了路灯的光，周围黑漆漆的，什么也没看见，他问醉汉，你确定你的钥匙在这吗？醉汉说，不确定，我压根不知道我的钥匙在哪丢的。警察疑惑的问，那你为什么只在这找？醉汉像看**一样看了警察一样说，只有这里有光啊！很可笑的一个醉汉，仔细想想，在这个大数据时代，我们何尝不是和这个醉汉一样呢。

对于网贷行业，尤其是平台，风控的重要性是不言而喻的。作为一枚菜鸟研究员，兰博君随机抽取的300家平台来研究他们的风控模式，就抽查情况来看，虽然风控的具体考察指标并没有公布，但从申请借款的所需要提供的资料看来，主要涵括姓名、居住地、收入等基础个人信息，再根据借款类型来确定不同的提供材料。现在，我们把醉汉的故事和风控的指标进行一个简单的映射。首先是最核心的部分：风控的目的与醉汉的钥匙。风控的目的是筛选出劣质的借款，换句话说就是筛选出违约率较高的申请，留下违约概率低的借款申请；接下来是筛选的指标和地面，之所以可以类比，是因为醉汉在地面上找钥匙，风控通过指标来筛选借款申请，路灯下的地面是明亮的，可以找东西的，黑暗的地面是很难找到东西的，对应着可用于筛选申请的指标和不可用于筛选申请的指标；再下来是路灯与风控的方法，路面之所以明亮，是因为路灯的光照到地面上，指标之所以能用于筛选借款申请，是因为风控人员通过特定的方法使用这些指标来进行筛选。

现在我们再来看看醉汉的故事，醉汉不知道自己的钥匙丢在哪里，因为路灯下的地面被照亮了，可以看清路面，所以只在路灯下找钥匙；而风控呢，用固定的方法通过固定的几个指标来筛选借款申请，现在看来，他们的行为不是和醉汉如出一辙吗？那么就没有一个完美的方法来筛选借款申请吗？

醉汉之所以只能在路灯下找钥匙，是因为他不能有效搜索整个地面。在大数据时代，活用这的沉睡的数据才是关键，不然大数据和非大数据有什么区别的。如果要用到这些沉睡的数据，知识的迁移能力、创新能力是必不可少的。通过创新和知识的迁移，对原有的方法进行改进、更新、迭代，使它适用于新的数据，构建出新的方法体系来解决新的问题。这样才能有效利用大数据来创造价值。

拒接醉汉式风控，从盘活一切数据开始。

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