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网贷大数据——拒绝醉汉式风控

点击: 时间:2019-04-26

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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