近幾年，隨著互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的高速發(fā)展以及智能科技的突破，大數(shù)據(jù)技術(shù)正在對金融行業(yè)產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響，以大數(shù)據(jù)技術(shù)輸出為核心業(yè)務(wù)的金融科技公司日漸炙手可熱，不但為互聯(lián)網(wǎng)金融公司提供服務(wù)，也正在向傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)輸出技術(shù)能量。

第三方大數(shù)據(jù)服務(wù)公司可提供的服務(wù)如大數(shù)據(jù)計算、大數(shù)據(jù)分析、大數(shù)據(jù)營銷、大數(shù)據(jù)征信、大數(shù)據(jù)風(fēng)控以及大數(shù)據(jù)應(yīng)用等。對于金融行業(yè)，由于金融風(fēng)險的本質(zhì)，大數(shù)據(jù)風(fēng)控(含大數(shù)據(jù)征信和大數(shù)據(jù)分析決策)是最受關(guān)注的大數(shù)據(jù)技術(shù)，應(yīng)用在于對金融風(fēng)險進(jìn)行把控，降低人為因素的干擾，提高風(fēng)險評估、分析和預(yù)警能力。

蘇寧金融研究院互聯(lián)網(wǎng)金融中心主任薛洪言表示，金融領(lǐng)域欺詐風(fēng)險高發(fā)，大數(shù)據(jù)風(fēng)控需求一直居高不下，而越來越多的金融企業(yè)也逐漸開始接受購買大數(shù)據(jù)服務(wù)的風(fēng)控理念。

麥芽數(shù)據(jù)創(chuàng)始人梁振邦指出，當(dāng)前國內(nèi)的大數(shù)據(jù)風(fēng)控體系以仿照美國為主，而中美兩國金融環(huán)境差異較大，國內(nèi)征信體系不完善，國人信用意識不強(qiáng)，更不用說經(jīng)濟(jì)環(huán)境、文化背景、行為習(xí)慣等對金融借貸的影響。

對于大數(shù)據(jù)風(fēng)控技術(shù)，國內(nèi)最緊缺的便是人才。由于國內(nèi)征信滯后的特殊性，幾乎沒有完全成熟的大數(shù)據(jù)操舵手。大數(shù)據(jù)風(fēng)控團(tuán)隊的搭建需要結(jié)合傳統(tǒng)金融風(fēng)控人員和大數(shù)據(jù)技術(shù)專業(yè)人員，在具體量化操作時更要結(jié)合國人的性格特色、消費行為、文化習(xí)慣等本土化的因素。

一般說來，大數(shù)據(jù)風(fēng)控的數(shù)據(jù)來源主要基于征信機(jī)構(gòu)內(nèi)部數(shù)據(jù)、政府/公共事業(yè)機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)、電信數(shù)據(jù)以及用戶在電商、社交網(wǎng)絡(luò)等互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用上留存的數(shù)據(jù)。目前市面上的大數(shù)據(jù)風(fēng)控模型也是基于這些數(shù)據(jù)進(jìn)行金融風(fēng)險分析。

但對于資深欺詐者來說，套用虛假資料躲避并不是難事，對于法律意識薄弱、消費把控能力差、投機(jī)心理強(qiáng)等類型的借款人來說，就常規(guī)數(shù)據(jù)分析的話，平臺很難識別其潛在的違約性。為解決這個痛點，麥芽數(shù)據(jù)創(chuàng)造性的加入了心理學(xué)的行為分析環(huán)節(jié)。

麥芽數(shù)據(jù)創(chuàng)始人梁振邦認(rèn)為，數(shù)據(jù)并不是簡單的字面意思，而是與人相關(guān)的行為，可以真實的反映出借款人當(dāng)時的心理活動、生活現(xiàn)狀、行為目的等。麥芽數(shù)據(jù)的風(fēng)控模型便是將借款人的行為層層剖析轉(zhuǎn)化為欺詐指數(shù)和風(fēng)險級別。

這套大數(shù)據(jù)風(fēng)控模型已經(jīng)比較成熟，借助這套風(fēng)控體系，麥芽數(shù)據(jù)旗下的移動端小額信貸產(chǎn)品麥芽貸成功放款超過20萬筆，逾期率僅為0.17%，遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于其他金融機(jī)構(gòu)。

麥芽數(shù)據(jù)創(chuàng)始人梁振邦透露，當(dāng)前已有幾家中小銀行在與麥芽數(shù)據(jù)洽談大數(shù)據(jù)風(fēng)控服務(wù)，尤其看重的是大數(shù)據(jù)風(fēng)控模型和反欺詐系統(tǒng)層面。

反欺詐也是金融借貸業(yè)務(wù)中必不可少的環(huán)節(jié)。據(jù)介紹，麥芽數(shù)據(jù)的反欺詐系統(tǒng)基于用戶的基礎(chǔ)信用規(guī)則驗證、黑白名單驗證、用戶身份認(rèn)證、實名認(rèn)證及手機(jī)認(rèn)證、系統(tǒng)反欺詐規(guī)則驗證，結(jié)合用戶行為風(fēng)險分析，對交易詐騙、網(wǎng)絡(luò)詐騙、電話詐騙、盜卡盜號等欺詐行為進(jìn)行識別。

大數(shù)據(jù)反欺詐系統(tǒng)可有效提高傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險防范性，單就麥芽數(shù)據(jù)梳理自建的黑白名單庫，便可為傳統(tǒng)金融風(fēng)控節(jié)省不少功夫。

科技發(fā)展推動了金融信息化進(jìn)程，隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的進(jìn)一步應(yīng)用，這類以技術(shù)、產(chǎn)品驅(qū)動型的大數(shù)據(jù)金融科技公司將被服務(wù)于更多的金融機(jī)構(gòu)，共同促進(jìn)金融市場的高效發(fā)展。