數字金融潮起，大數據風控應運而生。當大數據、人工智能、數字化轉型等數字浪潮奔湧而來，馬上消費等擁有自主研發的大數據風控技術的消金機構也脫穎而出。作為重慶首家持有消費金融牌照的企業，馬上消費成立7年以來，始終将穩健發展作為重中之重，将風控體系的建設與升級視作業務連續性與穩定性的基本前提。
在上述背景下，钛媒體 APP 邀請到了馬上消費首席風控科學家林亞臣作為此次專訪嘉賓，圍繞風險管理的重要性、叠代升級、未來發展方向，以及馬上消費目前是如何開展風險管理等展開探讨，從行業的角度深度剖析風控的發展趨勢。
△馬上消費副總經理、首席風控科學家林亞臣
消金的起點，亦是痛點難點
專訪伊始，馬上消費首席風控科學家林亞臣便開門見山道：" 資金成本等決定了消費金融機構的客群主要是邊緣客戶群體，該類客戶群體也是消金行業共同面臨的痛點和難點，要求擁有更高的風控技術等。"
确實，邊緣客戶群體支撐起消金行業發展的同時，也為該行業的風控提出了更高的要求。據了解，該類客戶群體具有工作不穩定、收入不穩定等特點，其風險難以依靠人民銀行征信中心的信息作出準确判斷，需要更多的第三方資訊源予以輔助。
" 所以我們就需要大量的第三方資訊源，比如百融、銀聯以及運營商等第三方資訊源。" 林亞臣表示。然而，風控體系的建設猶如攀登，在向上的過程中一個又一個的難點接踵而至。
在獲取到第三方資訊信息後，馬上消費再面臨一大痛點，即第三方資訊信息過于碎片化，如何将碎片化的資訊信息有效整合，從而建立健全完善的風控管理體系，快速準确地判斷客戶的償債意願、還款能力等。
以海量數據為基礎的科學風控模型是上述問題的答案之一。據林亞臣介紹，上述數據組成的 6 萬多個變量，被添加到公司自主研發的 800 多個風控模型中，包括促消費模型、客戶收入模型、風險模型、授信模型、還款能力模型等，通過模型交叉識别、層層把關，将客戶精準細分，從而達到風險管理目的，作出最優化決策。
從零開始，自主研發搭建風控體系
不管在獲客的貸前環節，還是在貸後管理上，自主研發始終是林亞臣口中的關鍵詞，更是馬上消費風控的核心。據悉，馬上消費全部的技術系統都是從零開始自主搭建研發，所有的核心技術的自主權都掌握在自己手中。
顯然，馬上消費正在以科技為驅動，将人工智能、雲計算和大數據等新技術整合，構建全新的數字化風控體系，貫穿貸前、貸中、貸後以及資金等業務全生命周期管理環節，實現數字化風控，全面提升風險管理水平。
目前，馬上消費自主研發的《基于大數據跨源多維實時技術的智能風控平台關鍵技術研究與應用》，成為唯一一家入選重慶市科技局公布的 2022 年度技術創新與應用發展專項項目的金融機構；同時，據公司首席風控科學家林亞臣介紹，在整個風控體系建設中，公司自主研發的 " 馬上萬維智慧空間 " 等技術形成了有效支撐，目前已有 6 萬多個維度來全方位判定客戶的資質，可自動決策超幾十億關聯關系的複雜網絡和幾萬維的策略設計。
數據顯示，馬上消費已設置風控集市數據質量校驗規則 240 餘條，覆蓋有效性、完整性、唯一性、一緻性、準确性等多個維度，有效提升了數據質量。數據生命周期策略設置完成率 100%，通過數據到期自動回收，累計節約全平台 50% 存儲空間。元數據完備率 79.4%，有效提升了數據易理解性。
而上述風控成果的斬獲，均基于馬上消費強大的技術支撐。截至 2022 年 5 月，馬上消費自主研發了 1000 餘套涵蓋消費金融全業務流程、全生命周期的核心技術系統，申請專利 1000 餘件，技術團隊人數超過 1900 人，占員工比重 7 成。
公司在風控領域的建設也獲得行業的高度認可。今年 9 月份，由《銀行家》雜志社主辦的 "2022 中國金融創新獎 " 榜單揭曉，馬上消費的 " 全流程的智能反欺詐安全解決方案創新案例 " 榮膺 " 十佳智能風控創新獎 "。專家組委會在點評中提到，馬上消費的智能反欺詐安全解決方案具有數字智能化、多向交互化、實時靈活化等特點，創新、高效地解決了目前行業風險預警工作當中欺詐頻發、風險信息碎片化、效果不佳、成本高效率低等痛點。
大數據風控護航，行穩緻遠
" 消費金融主要做信貸，信貸是不能沒有風控的，離開了風控，信貸就沒法生存。因為信貸是基于信用借錢，實質是對未來行為的承諾，具有不确定性的風險。因此風險是信貸的内在組成部分。" 林亞臣強調道。
不同于傳統風控的 " 經典分析 "，大數據風控以大數據為基礎，以數據驅動的方式，系統自動化執行各環節風險管理策略的風險管理機制；大數據風控也不同于簡單的風險控制，而是在收益和風險中尋求平衡以達到投資回報的極大化。
在林亞臣看來，大數據風控具有 "4V" 特性：一是量大（Volume），達 PB 級；二是數據類型多（Variety）；三是産生速度快（Velocity），以每月大于多個 BP 的速度産生，某種程度上也标志着新技術的發展速度；四是密度小但價值高（Value）。
據了解，整合大規模數據需要以結構化數據、半結構化和非結構化數據作為決策基礎，用一個快速處理和整合數據的分布式處理數據倉庫作支撐。展望未來，林亞臣認為風控的發展趨勢主要是向更高層次的發展，即能處理很多 " 非結構化數據 " 的技術方法的出現。
" 目前我們能夠通過機器處理的非結構化數據主要是文本數據，影像類的信息機器尚不能做到精準處理。未來随着科技的發展，處理數據的技術和分析方法也會進步，基于此将會更加利于做出最優化的決策。" 林亞臣表示。
事實上，回溯馬上消費 7 年發展史，公司始終在風控的基礎上做着最優化的決策，為 700 多萬用戶創造和記錄信用數據、提供優質的金融服務。如今，屹立于數字金融潮頭，海量數據奠基，大數據風控護航，馬上消費已然成長為消費金融行業的頭部企業，邁着穩健的步伐，行穩緻遠。（本文首發于钛媒體 APP，作者 | 張海霞）
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