消費金融的迅速崛起，除了消費群體的需求，更得益于互聯(lián)網(wǎng)化和大數(shù)據(jù)，使得輕型化運營成為可能。

8月中旬，招商銀行副行長劉建軍在接受21世紀經(jīng)濟報道記者采訪時表示，金融科技的發(fā)展，解決了兩個問題，一是運營成本，二是通過大數(shù)據(jù)，在風險的防范和管控方面做了很多工作。

此外，大數(shù)據(jù)技術(shù)解決了消費金融領(lǐng)域風控的效率瓶頸。一方面，個人信用體系不斷完善，央行征信、代發(fā)工資、社保、繳稅等不斷納入個人信用記錄。另一方面，通過分析消費者在互聯(lián)網(wǎng)上購物、社交等多維度留痕數(shù)據(jù)，更多覆蓋長尾人群。

多維度反欺詐

對消費金融而言，首要難點在于反欺詐。

華南一家城商行正在推廣個人信用貸款產(chǎn)品，該行主管零售的副行長對21世紀經(jīng)濟報道記者直言：“我們最大的壓力實際上是來源于反欺詐這塊。”原因在于，相較而言，信用風險比較容易識別和控制，反欺詐這一塊是比較頭痛的問題。“民間的一些欺詐，他們對于授信政策的研究，可能比有些行業(yè)內(nèi)的從業(yè)者的研究還要深入，還要及時，還要反應(yīng)敏捷。”

8月中旬，一位股份行零售金融負責人表示，信用貸款中，出現(xiàn)系統(tǒng)性風險的原因多是欺詐風險。很多銀行吃過這方面的虧。

欺詐風險，主要是利用信貸產(chǎn)品的設(shè)計漏洞來偽造資料。例如，有部分銀行業(yè)金融機構(gòu)曾推出“流水貸”，根據(jù)客戶工資記錄等“流水”發(fā)放貸款。有些貸款代理公司會向借款人收取一定費用后，幫助借款人“養(yǎng)流水”，最終滿足銀行貸款條件獲得貸款。實則“貸的時候就沒想還”。

應(yīng)對欺詐風險，是建立欺詐“黑名單”，大型銀行會選擇建立反欺詐系統(tǒng)或欺詐分，通過模糊搜索判斷欺詐客戶。數(shù)據(jù)來源于央行征信系統(tǒng)、公安聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)、前海征信或同盾等第三方數(shù)據(jù)。

前述股份行零售金融負責人表示，首先看央行征信，信用記錄空白的人不會給予貸款；其次接入公安聯(lián)網(wǎng)核查系統(tǒng)。最重要的是在反欺詐系統(tǒng)中設(shè)置模糊字段查詢。比如對涉嫌傳銷等行為的借貸人，可以通過字段搜索排除。

“反欺詐要綜合的來看，多個維度”，有城商行零售負責人表示，從技術(shù)上來講，除非欺詐分很高，否則很難立刻發(fā)現(xiàn)某些人會欺詐。例如，有些借貸人在各種小貸、網(wǎng)貸平臺頻繁留痕的，欺詐分特別容易高。但是，真正欺詐團伙可能花一年的時間來準備突破風控模型里需要的材料。

如，芝麻信用的數(shù)據(jù)顯示，11%的P2P類消費金融用戶最近6個月在互聯(lián)網(wǎng)渠道向10家及10家以上的機構(gòu)申請過貸款。持牌消費金融或銀行線上信用卡有3%-4%的用戶在10家及10家以上的機構(gòu)申請過貸款。

有消費金融公司人士坦言，反欺詐系統(tǒng)不能完全杜絕欺詐人群，目前沒有很好的解決方案。而且，各平臺數(shù)據(jù)互相不共享，新進入消費金融機構(gòu)要重復(fù)的為欺詐黑名單用戶交一遍學(xué)費。部分消費金融公司的做法是用高定價覆蓋欺詐風險，通過貸后管理、催收等彌補。

大數(shù)據(jù)授信成利器

“我們銀行在推消費信用貸款，初步嘗到了大數(shù)據(jù)授信的甜頭。”華東某城商行人士表示，隨著宏觀經(jīng)濟趨穩(wěn)，給了銀行業(yè)金融機構(gòu)轉(zhuǎn)型發(fā)展的空間。

“這兩年，年輕人特別90后成長起來后，消費信貸市場需求確實呈爆發(fā)性地增長。”劉建軍表示，其中部分來自互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的助推。傳統(tǒng)的消費信貸市場是一單一單去做的，盡管消費信貸定價較高，但商業(yè)銀行運營和作業(yè)成本太大，無法承受。“特別是金融科技的發(fā)展，解決了兩個問題，一是運營成本，二是通過大數(shù)據(jù)，在風險的防范和管控方面做了很多工作。”

大數(shù)據(jù)授信成為消費金融的利器。“我們正在一個城市一個城市的接入當?shù)氐牡囟愊到y(tǒng)，客戶授權(quán)后查閱個人繳稅記錄后，能夠獲得客戶的真實數(shù)據(jù)，可以給于授信”。前述華東城商行人士表示。

金融機構(gòu)將這一技術(shù)布局于消費金融。招行表示，該行一款信用貸款產(chǎn)品，基于“千人千面”的智能推薦引擎，在管理用戶賬戶、拓展消費場景上，積累了多年的用戶路徑及行為數(shù)據(jù)，通過每日1000萬次的云端計算，能對用戶進行精準畫像和行為預(yù)判。根據(jù)用戶個人屬性、用卡情況及近期App行為軌跡，實時了解用戶消費金融潛在需求。

對于央行征信系統(tǒng)沒有記錄的人士，招聯(lián)消費金融公司董事總經(jīng)理章楊清表示，用小額甚至免息去觸達和試探觀察他的行為，這是花了錢去給他補了人行的征信，這也是一個試點。

目前，消費金融公司已經(jīng)接入央行征信系統(tǒng)，未來互聯(lián)網(wǎng)小額貸款公司也有可能接入。商業(yè)銀行作為傳統(tǒng)的資金清算方，擁有大量的未被重視的客戶經(jīng)濟活動數(shù)據(jù)，可以作為征信的重要來源。有股份行通過代發(fā)工資、公積金、社保數(shù)據(jù)等多維信息的接入、集成和挖掘，在綜合分析評價客戶欺詐風險和信用風險的基礎(chǔ)上，對個人客戶進行“信用畫像”，通過與外部機構(gòu)合作，開發(fā)評級模型，并在此基礎(chǔ)上開展個人網(wǎng)絡(luò)信用貸款服務(wù)。