马上消费首席风控科学家林亚臣： 精准化数字风控助力稳健发展

摘要:若把消费金融机构比作一艘大船,风控无疑是船上的压舱石,护航消费金融机构一路行稳致远。

导语:数字金融潮起,大数据风控应运而生。当大数据、人工智能、数字化转型等数字浪潮奔涌而来,马上消费等拥有自主研发的大数据风控技术的消金机构也脱颖而出。作为重庆首家持有消费金融牌照的企业,马上消费成立7年以来,始终将稳健发展作为重中之重,将风控体系的建设与升级视作业务连续性与稳定性的基本前提。

在上述背景下,我们邀请到了马上消费首席风控科学家林亚臣作为此次专访嘉宾,围绕风险管理的重要性、迭代升级、未来发展方向,以及马上消费目前是如何开展风险管理等展开探讨,从行业的角度深度剖析风控的发展趋势。

△马上消费副总经理、首席风控科学家林亚臣

消金的起点,亦是痛点难点

访谈伊始,马上消费首席风控科学家林亚臣便开门见山道:“资金成本等决定了消费金融机构的客群主要是边缘客户群体,该类客户群体也是消金行业共同面临的痛点和难点,要求拥有更高的风控技术等。”

确实,边缘客户群体支撑起消金行业发展的同时,也为该行业的风控提出了更高的要求。据了解,该类客户群体具有工作不稳定、收入不稳定等特点,其风险难以依靠人民银行征信中心的信息作出准确判断,需要更多的第三方资讯源予以辅助。

“所以我们就需要大量的第三方资讯源,比如百融、银联以及运营商等第三方资讯源。”林亚臣表示。然而,风控体系的建设犹如攀登,在向上的过程中一个又一个的难点接踵而至。

在获取到第三方资讯信息后,马上消费再面临一大痛点,即第三方资讯信息过于碎片化,如何将碎片化的资讯信息有效整合,从而建立健全完善的风控管理体系,快速准确地判断客户的偿债意愿、还款能力等。

以海量数据为基础的科学风控模型是上述问题的答案之一。据林亚臣介绍,上述数据组成的6万多个变量,被添加到公司自主研发的800多个风控模型中,包括促消费模型、客户收入模型、风险模型、授信模型、还款能力模型等,通过模型交叉识别、层层把关,将客户精准细分,从而达到风险管理目的,作出最优化决策。

从零开始,自主研发搭建风控体系

不管在获客的贷前环节,还是在贷后管理上,自主研发始终是林亚臣口中的关键词,更是马上消费风控的核心。据悉,马上消费全部的技术系统都是从零开始自主搭建研发,所有的核心技术的自主权都掌握在自己手中。

显然,马上消费正在以科技为驱动,将人工智能、云计算和大数据等新技术整合,构建全新的数字化风控体系,贯穿贷前、贷中、贷后以及资金等业务全生命周期管理环节,实现数字化风控,全面提升风险管理水平。

目前,马上消费自主研发的《基于大数据跨源多维实时技术的智能风控平台关键技术研究与应用》,成为唯一一家入选重庆市科技局公布的2022年度技术创新与应用发展专项项目的金融机构;同时,据公司首席风控科学家林亚臣介绍,在整个风控体系建设中,公司自主研发的“马上万维智慧空间”等技术形成了有效支撑,目前已有6万多个维度来全方位判定客户的资质,可自动决策超几十亿关联关系的复杂网络和几万维的策略设计。

数据显示,马上消费已设置风控集市数据质量校验规则240余条,覆盖有效性、完整性、唯一性、一致性、准确性等多个维度,有效提升了数据质量。数据生命周期策略设置完成率100%,通过数据到期自动回收,累计节约全平台50%存储空间。元数据完备率79.4%,有效提升了数据易理解性。

而上述风控成果的斩获,均基于马上消费强大的技术支撑。截至2022年5月,马上消费自主研发了1000余套涵盖消费金融全业务流程、全生命周期的核心技术系统,申请专利1000余件,技术团队人数超过1900人,占员工比重7成。

公司在风控领域的建设也获得行业的高度认可。今年9月份,由《银行家》杂志社主办的“2022中国金融创新奖”榜单揭晓,马上消费的“全流程的智能反欺诈安全解决方案创新案例”荣膺“十佳智能风控创新奖”。专家组委会在点评中提到,马上消费的智能反欺诈安全解决方案具有数字智能化、多向交互化、实时灵活化等特点,创新、高效地解决了目前行业风险预警工作当中欺诈频发、风险信息碎片化、效果不佳、成本高效率低等痛点。

大数据风控护航,行稳致远

“消费金融主要做信贷,信贷是不能没有风控的,离开了风控,信贷就没法生存。因为信贷是基于信用借钱,实质是对未来行为的承诺,具有不确定性的风险。因此风险是信贷的内在组成部分。”林亚臣强调道。

不同于传统风控的“经典分析”,大数据风控以大数据为基础,以数据驱动的方式,系统自动化执行各环节风险管理策略的风险管理机制;大数据风控也不同于简单的风险控制,而是在收益和风险中寻求平衡以达到投资回报的极大化。

在林亚臣看来,大数据风控具有“4V”特性:一是量大(Volume),达PB级;二是数据类型多(Variety);三是产生速度快(Velocity),以每月大于多个BP的速度产生,某种程度上也标志着新技术的发展速度;四是密度小但价值高(Value)。

据了解,整合大规模数据需要以结构化数据、半结构化和非结构化数据作为决策基础,用一个快速处理和整合数据的分布式处理数据仓库作支撑。展望未来,林亚臣认为风控的发展趋势主要是向更高层次的发展,即能处理很多“非结构化数据”的技术方法的出现。

“目前我们能够通过机器处理的非结构化数据主要是文本数据,影像类的信息机器尚不能做到精准处理。未来随着科技的发展,处理数据的技术和分析方法也会进步,基于此将会更加利于做出最优化的决策。”林亚臣表示。

事实上,回溯马上消费7年发展史,公司始终在风控的基础上做着最优化的决策,为700多万用户创造和记录信用数据、提供优质的金融服务。如今,屹立于数字金融潮头,海量数据奠基,大数据风控护航,马上消费已然成长为消费金融行业的头部企业,迈着稳健的步伐,行稳致远。