报告题目：消费金融大数据风控体系建设概述

报告人：董继国博士后CRO

报告人单位：北京榆钱投资管理有限公司

主持人：郭永江

时间：2017年4月11日（周二）下午15:30

地点：教三楼311

摘要：

消费金融有着宽泛的涉及面，除金融之外还包括营销、行为、心理、社会、政策等诸多方面，尤其是随着互联网化的不断深入、IT技术的快速更新、大数据行业的发展，消费金融所触及的领域和相关内容更加丰富。因此，对于消费金融很难有一个统一且界定明确的概念。

这里我们所说的消费金融是指传统金融机构和互联网金融平台向各阶层消费者提供以消费（不包括购买房屋）为目的的贷款的金融服务方式，常见的产品包括汽车贷款、耐用品消费贷款、无抵押个人现金贷款以及房屋修缮贷款等等。目前消费金融的服务提供商，包括商业银行、小额贷款公司、消费金融公司、分期平台和汽车金融公司等多种类型。

金融的本质是风险管理。传统金融的风控主要采用强点的金融数据，一般采用20个纬度左右的数据，利用评分来识别客户的还款能力和还款意愿。信用相关程度强的数据纬度为十个左右，包含年龄、职业、收入、学历、工作单位、借贷情况、房产，汽车、单位、还贷记录等，金融企业参考用户提交的数据进行打分，最后得到申请人的信用评分，依据评分来决定是否贷款以及贷款额度。

大数据风控，都是利用多维度数据来识别借款人风险。同信用相关的数据越多地被用于借款人风险评估，借款人的信用风险就被揭示的更充分，信用评分就会更加客观，接近借款人实际风险。主要集中于电商、社交、位置、家庭等行为数据，通过多维度弱变量对“次优客群”进行真实有效性（基础数据有效性，基本信息真实性）、反欺诈（还款意愿）、稳定性（还款能力）的客户信用行为画像；同时，以征信及第三方数据获取要点信息，主要集中于征信结构化数据和第三方数据提供的有效模块，通过强变量金融属性数据予以综合识别。