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大数据时代,对网贷风控思路的探索
文|半刻老冰
作者简介:我的路靠我的脸磨出来。
纵观现在整个网贷行业,风控模式基本沿用了传统银行的风控模式,但比起银行的风控模式还有很大的差距,只是一些皮毛而已,形式单一,只停留在了表面。
银行是如何来控制风险的?
由于银行的大部分业务是在分行层面开展,所以我这里只介绍分行层面的业务审批。
银行的业务组织结构分为很多条线,核心是风险管理条线,此外还有公司业务条线、个人业务条线、会计条线等;还有直属于总行的同业金融条线和信用卡条线等。下面简单的介绍一下风险管理条线的职能。
这个条线之所以被称为核心,是因为金融的核心就是风险控制,所有银行业务中的风险把控操作都由这个部门来具体操作,在其之上还有审批委员会,委员会的成员是由各个与业务相关部门的一把手组成,委员会的最终决策人被称为首席风险官,这个角色没有一票通过权,只有一票否决权,可有效避免一人独裁的局面。此外,风险管理条线还分为授信审批中心、授信管理中心、资产保全中心,职能分别是负责贷前、贷中、贷后的操作。
P2P平台又是怎样控制风险的?
目前,大部分的网贷平台业务模式都是与第三方的机构合作开展的,比如担保公司担保、小贷公司、商业保理公司、融资租赁公司债权回购等。虽然网贷平台标榜双重风控,但是主要的风控还是外包给了这些机构,网贷平台的那一重风控变为了形式,因为如果真的要控制风险的话就要养很多具体操作业务的人,这对平台本已居高不下的运营成本无疑是雪上加霜。由于这些第三方机构的风控水平差异很大,网贷平台项目遇雷的报道被频繁曝光就不足为奇了。
如何在大数据时代让风控形成闭环?
介绍了这么多传统模式下的风控体制,下面来说一下如何通过大数据来构建风控体系。这个话题展开了讲就比较复杂了,这里只列出其中几项关键的点。个人认为,基于大数据下的风控分为两个方面:一个是内部风控;一个是外部风控。
内部风控主要是防范一些操作上的风险,尽量的将主观人为的操作系统化,这就要求网贷平台加大技术开发的投入,对后台系统功能不断完善以及操作员与管理员的权限尽可能细化。
外部风控主要体现在项目端上,就是要抓住借款人的信用情况、借款资金流向等因素。
虽然不久前央行已接受了8家个人征信机构的牌照申请。虽然牌照的批准只是时间的问题,但我想说的是,只有个人征信还不够,还要拓展至企业征信,而且现阶段征信只接入了人行的征信系统,只能够查到金融机构的信用情况。外部还有很多借贷数据并没导入进来。这还需要人行从行业的发展角度出发,将所有线下线上从事民间借贷业务的机构整合起来,将这些机构发生的所有借款信息汇总起来建立另外一套征信数据库,此外该征信系统还可导入工商、税务、司法等部门的行政处罚信息,这样就可以无死角的掌握借款人的征信情况了。
征信的问题解决了,其实只解决了所有问题的一部分,对借款资金流向的监控也是非常重要的一环。要形成整个风控的闭环,这个环节不可或缺,就像电商企业要解决物流最后一公里的问题同样重要。目前,银行与第三方支付机构只能监控到本行与本机构内的资金流向数据,一但资金转出到其他银行和其他结算机构后,就无法监控到了。这些机构间的资金流监控还没有形成联网。我们都知道,资金在清算机构间的转账是通过人民银行的大、小额支付系统实现的。如果人行能够建立一个统一的,跨机构查询资金流向的系统,使资金流向也没有了死角,那么,大数据下的风控就可以形成有效的闭环了。
以上是我对大数据时代风险控制的一些个人看法,从解决征信和资金流两个方面入手来达到风控的目的,但是想法还不是很成熟,就比如监控资金流这块来说,一但通过银行柜台进行取现操作,资金流监控就会出现断档,就无法准确的统计资金的真正流向。所以,大数据时代的风控才刚刚起步。我相信,随着未来互联网技术手段的不断创新,这些目前困扰我们的问题会迎刃而解。
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