“2017北京金博會”于2018年1月25-28日在北京展覽館舉辦，在26日舉行的“2017中國金融年度論壇”上，易通貸首席風控官秦天出席并演講。

　　談到大數據風控平臺，他表示，還有很重要的一塊是貸后，就是在放貸之后，能夠跟客戶有一個正常的溝通、正常的聯系、正常的還款途徑。即使這個客戶出現了一些逾期或者壞賬，也不用太害怕，因為大數據風控系統里頭是有。

　　“其他家主要偏向于貸前的審核，而我們會做一些貸后的事情。”秦天表示，通過剛才說的用戶的畫像、位置的定位，通過一些數據的手段、機器的手段，或者建模的手段在什么地方出現，“即使他失聯了我們也能找到他。”

　　以下為演講實錄：

　　秦天：感謝主持人，從剛才演講嘉賓來看，很多都是一些大銀行，我們金融從業里面屬于頭部的金融機構，我們跟他們相比當然是小很多，但是因為我們小，所以我們必須要創新，我們才能夠獲客。

　　現在這幾年關于對我們網貸行業的監管越來越嚴格，我們也一直致力于去實現監管的合規性，所以我們一直做了很多工作。在這里我就不一一介紹了，主要講一下我們在風控方面，在大數據風控方面、人工智能方面的一些小小的成績。

　　從風險的角度來說，不管是銀行類金融機構，還是我們類銀行金融機構，其實我們做的事情都是以風險作為一個核心，因為一旦風險出現了問題，那這個平臺、這個公司可能會面臨巨大的問題。

　　但是風險是什么？風險意味著我們會有哪些東西，說白了風險對我們來講就是一個不確定性。因為我們不了解，在金融圈里有一句說法，我們必須要了解我們的客戶，你的客戶是什么樣，決定了你對他的態度是什么樣。所以這個不確定性就是對我們客戶信息的不了解，因為對于銀行，或者一些大型的金融機構來說，他們在線下有很多門店，他們用了很多傳統的方式，比如說他們會去盡調，他們會去跟客戶面對面地交談，會搜集客戶的信息，現場看看客戶的生產狀況，是不是向著正常的方向在發展。但是作為我們如果要建線下的門店，或者是線下的團隊，其實對我們來說成本非常高。這個其實也是網貸行業中發展的歷程。

　　在前幾年，很多網貸公司都建了自己線下的團隊，目前看有的效果還不錯，有的效果其實不太好，因為成本過高，效率相對是比較低的。但是隨著金融科技的發展，給了我們中小平臺一個很大的機遇，我們可以利用科技的力量去做很多原來必須要人工去做的事情，用科技的手段去解決風控的難題。

　　這里其實簡單看一下，因為這幾年通過科學技術的發展，包括一些數據大量出現，其實一些線下我們必須要做的事情，它的缺點其實已經越來越多地暴露出來，比如說線下的盡調時間比較長，客戶需要提供的資料比較復雜，而且在對于風險的控制是對于盡調里面個人的經驗也有嚴重的依賴性，而且中間還可能會出現道德風險。這些其實都會是因為由人去操作這件事情去造成的一些難點，這個是很難去杜絕的。

　　如果說我們用機器，機器可以說它是一臺最嚴格、最忠實能夠執行我們規則的一個東西，所以這些問題但是都能解決，但是我在這兒說這個事情，是因為我站在網貸平臺的角度去看待它，因為網貸我們要求是做小微，我們要求做消費金融，當然在一些相對比較大型的企業類的金融，B端金融服務的時候，銀行線下的方式肯定會比我們有更大的優勢，當然更符合我們的就是從小微著手，從消費金融著手，我們可能用大數據風控的方式會更加地適合。

　　大數據是什么？這里簡單介紹一下大數據風控，大數據風控是利用大數據的技術、大數據的架構，把我們能夠獲得很多的數據，通過這樣一個大數據的架構，甚至是云端的一些方式來進行處理。然后我們可能會在大數據的架構上建很多樣的模型，針對我們不同的金融產品，針對我們可能需要做的不同的風控，我們會建立很多的模型。最后我們再把這些模型通過一些人工智能的手段，把它進行一個自我的學習、機器的學習。

　　當然，我們現在需要一些什么樣的信息才能對我們的客戶有更深層次的了解？這里寫了一些基本的信息，這些信息也不完全是我們，只是我們所有獲得的信息是包括這些信息的，我們獲得的信息比這些信息要多得多，可能不能一一地列舉出來。包括像性別、年齡，這是最基本的信息，當然我們現在技術手段的發展，我們可以獲得更多他不需要主動提供給我們信息。這些信息會輸入到大數據風控里面，建立一個又一個模型。大家都知道支付寶關于花唄、借唄的風控模型有38個，我們有很多風控模型，通過不同的維度、不同的側重點會建模，建模之后它的輸出就是一個核心，我們會通過每一個模型的輸出會構建一個借款人的畫像。不管是用什么樣的風控方式，用線下的方式、線上的方式、機器的方式，最終的目的就是為了去做一個用戶的畫像，我們會用一個金融的視角去看待每一個客戶，他的違約風險、他的違約概率有多少這是我們真正關心的問題。

　　做用戶畫像這是最基礎的四個點，一個這個人是誰？這個人在哪兒？他為什么要向我借款？這個人在做什么？這是我們很關心的四個問題，這是以一個金融的視角、一個風控的視角去看待我客戶的方式。比如說這個人他是不是我的一個客戶群體？因為我們做的是小微金融，我們做的是消費金融，這個人他是不是在我準入的圈子里面，在金融里面必須會有一個準入的政策，這個人我會通過他提供給我一些有限的數據，我可以了解到這個人是不是我的一個客戶。

　　舉一個很簡單的例子，前兩年，或去年一直比較火的現金貸，里面大家可能會覺得這個現金貸是一個不道德的事情，其實它并沒有一個道德。從我們風控的角度來說沒有道德或者不道德，因為它的理念跟傳統的金融是不一樣的，比如說我們做一個，正常像在座的各位去做一個消費貸款，你是完全有還款能力的，現金貸服務的人群是沒有還款能力的，他還款能力非常弱，不能夠獲得銀行的準入或者授信，現金貸就是以收益覆蓋風險，它需要高的收益覆蓋高的不良率。而我們在座的各位可能大家會享受到更加便宜的金融服務，因為你有足夠的還款能力。在這個客群里面，他的不良率會非常地低，我們肯定要首先了解這個人是誰，他是不是在我授信的環節當中，他是不是我的目標客戶。

　　第二要了解為什么這個人為什么向我借款？這個人沒有誰會無緣無故地去借款，無緣無故地獲得別人要支付利息的服務。那就是為什么？這個是需要我們了解，其實這個也不管是傳統金融的風控方式還是現在的風控方式這是至關重要的，我要了解這個人為什么借款，如果這個人借款是為了還高利貸，我相信沒有金融機構是給他借款，如果這個人借款是為了更好地享受自己的生活、提高自己的生活質量，或者去發展自己的事業，我相信絕大多數的金融機構會對他感興趣，因為也是一個正向的、積極的，我們可以說是一個正能量的借款目的。

　　第三個就是這個在哪兒？現在有很多互聯網機構出現，專門為很多做的機構服務的，它就是為了找到這個借款人，我們叫做失聯的修復。這個人在什么地方？他的活動區域是什么？對我們來說也是一個很重要的點。前兩天我們剛剛在做一個產品，這個產品里面一個核心的東西我們能夠掌握到借款人活動的日常數據，我們能夠通過他長期在某個地方消費，或者長期出現在某個地方，我們能夠精準地對他定位，即使這個人電話已經打不通了，或者消號了，我們還能夠找到他。這個在貸后的過程中能夠找到借款人是一個至關重要的事情。

　　最后一個是做什么？這個人他是什么樣的職業，他有什么樣消費的偏好？他能夠把我的錢拿去做什么？這個其實是一個最重要的事情，因為他做什么決定了他有沒有還款能力，其實不管是傳統的信貸，還是現在的消費信貸，除了剛剛說的現金貸，正常的消費信貸最核心的一點就是第一還款來源，他能不能夠按時把本息還給我，把真正是做什么的，不是他表面上提供的材料是干什么的，而是他真正做了什么事情，這是最關心的。

　　這四點在我們風控平臺是需要最終輸出的，我們有一個客戶核心的畫像，通過這個金融視角我知道這個客戶大概是什么樣的，是不是我的客群，是不是符合我信貸政策的借款人。

　　在我們這兒整個大數據風控平臺里面，還有很重要的一塊是貸后，貸后就是在我放貸之后，我們能夠跟客戶有一個正常的溝通、正常的聯系、正常的還款途徑，即使這個客戶出現了一些逾期或者壞賬，也不用太害怕，因為大數據風控系統里頭是有，相對來說我們大數據風控平臺跟其他家大數據風控平臺有稍微不太一樣的地方，其他家主要偏向于貸前的審核，而我們會做一些貸后的事情。通過剛才說的用戶的畫像、位置的定位，其實我們能夠通過一些數據的手段、機器的手段，或者建模的手段在什么地方出現，即使他失聯了我們也能找到他，在互聯網金融領域是一個非常非常重要的工作。我們大數據風控平臺也可以做，因為時間關系講得稍微快一點。

　　我們要確保自己的數據都不能夠泄露，因為有很多金融機構前一段時間也出現了數據泄露的問題，我們有自己的研發團隊，我們有自己的數據加密的措施和手段，能夠保證這些數據都不會外泄，也不會被惡意的人攻擊或者破解。

　　最后在數據安全方面，還有一個工作完善我們的系統，包括一些加密的措施，其實大數據風控平臺除了它的預算能力、數據的傳輸、保存，包括它的云計算的能力都是一些核心至關重要的能力。