网赌用户、催收员数据库建立,风控“差异化时代”来临

未央网 , 一本财经 , 2019-07-11 , 浏览:26


过去5年,大数据风控在金融科技公司的推动下,经历了初级的发展阶段。


但各家平台数据和风控策略的差异化在不断缩小。近两年,大量产品雷同、缺乏竞争力的大数据公司和风控平台被淘汰。


2019年,新的数据源开始被接入,比如物流、SaaS等B端数据,以及网赌客群、催收电话库等C端数据。


独家且实时更新的数据,已成为风控平台的核心竞争力。


整个行业也出现了第二大趋势:往精细化运营、深度挖掘方向发展。


只有寻求风控的差异化,才能杀出重围,这已成为行业的共识……


01 风控差异化


在风控领域,一直有个终极之问:到底是风控能力重要,还是数据重要?


在风控发展的初期,大部分人的答案是前者。


当时数据众多,亟待挖掘,具有风控能力的人才却奇缺。


因此,拥有挖掘、量化、建模等方面的风控能力和人才,成为风控领域核心的竞争力。


但最近两年,情况却发生了改变。


“整个风控行业,已经毫无差异化。” 在挑选风控服务商的时候,一家头部金融平台的CRO昭华发现,各家产品的效果和能力非常相似。


不止是第三方风控公司,各家金融机构之间的差异也越来越小——各家的风控模型和风控逻辑,也非常相似。


“2018年,近一半的大数据公司倒闭。除了监管收紧之外,它们集体倒闭的另一个原因,就是大家的产品雷同。”昭华认为,在2019年,缺乏竞争力的平台还将持续被淘汰,最多只有10%的公司能存活。


多位风控人士认为,行业进入了差异化发展阶段,数据将变得比风控能力更为重要。


“拥有独家且能实时更新的数据源,才能拥有核心竞争力。“多家平台的CRO都透露。


在最近,确实有很多新的数据源在被挖掘,且挖掘方式颇具想象力。


最近颇为抢眼的360金融,在上个月获得了《亚洲银行家》颁发的“信用风险管理奖”,这让外界对于360金融的风控极为好奇。


360金融的CRO郑彦将其核心竞争力归纳为两点:360的强大数据源;风控团队的挖掘和精细化运营能力。


比如,他们会用到网赌用户的数据。


“360会做一些网站防护,对刚上线的网站进行扫描和监控,因此能看到哪些用户登录了赌博网站,登录频次有多频繁,等等。”郑彦称。


因此,360金融做了一个网赌用户的脱敏数据库。


网赌者,往往是借贷产品想剔除的用户群体。


郑彦也曾经做过一些测试,将一些刚刚染上赌瘾的用户放进来,让他们申请到借款。在前6个月,这些用户的表现还可以,但到了12个月,他们的逾期就开始明显上升。


这说明,网赌用户的生命周期,是6到12个月。


在目前大多数的风控体系中,通过共债等数据,可以将大多数网赌用户拒之门外,但这些刚刚染上赌瘾的用户,却常常成为漏网之鱼。


如果有这个人群的数据,就可以将所有网赌用户剔除。


精准人群的数据和画像,对于风控的作用,越来越重要。


02 催收电话库


除了网赌,还有一个新的人群正在被挖掘。


360手机卫士覆盖了不少设备,在号码黄页库里,可以找到一些被标注为“骚扰”和“诈骗”的电话。


把这些数据和用户授权的通话记录叠加,就可以看到一张关系网。


“我们有10多亿的节点、200亿条关系边。这些‘点’,就是手机号、设备号和WiFi,而这些‘边’,就是节点之间的联系。”郑彦称,利用这张关系网,可以找出一些“催收号”。


催收号具有这样的特征:往往拨打的是同一个号码,这个月打了,可能下个月还会打;联系的用户基本和贷款有关,甚至还会联系很多黑名单中的用户。


找到催收电话库有什么作用?


催收员打过电话,但之后就没有再打,说明这个用户是首逾,可能只是忘了还款,一提醒就还了,反而是好客户。


如果多个催收员都在打,且打得很频繁,这个用户就很可能已过度负债且逾期严重。


但建立催收员的电话数据库,却不是所有公司都可以做到的。


“这些数据量只有达到亿级,才可以击穿一个阈值。”郑彦称。


对于一般的创业公司来说,通过用户授权建立这个数据库,可能需要数年的时间。


独家且实时更新的数据库,正在演变出有效的风控手段,让风控产品有了差异化和竞争性。


除了新数据在不断涌入之外,风控的精细化运营也开始成为主流。


数据就像原材料,是否可以做出美味佳肴来,也要看厨师的功力。


“大部分公司的风控,都不可能拥有独家的数据源,只能往深了做,去寻找差异化。”昭华称。


催收员电话库,精细化的玩法也特别多。


一家也建立过催收员电话库的平台,会对这些电话再贴上更细的标签,比如,这个电话是外包催收,还是自建催收。


行业的一个规则是,逾期3个月以内的用户,通常是金融公司自己催收;3个月以上的,会交给外包的催收团队。


如果被外包催收电话催收,这个用户的风险将更高。


“我不认为风控不是一个后防部门,它反而是引擎。”郑彦认为,风险不是越低越好,非常保守的一刀切,会导致很多机会的错失。


因此,精细化运营,降低数据的颗粒度,可以挖掘出大量的宝藏。


03 物流数据


除了C端数据,一些新的B端数据也开始被启用。


比如,物流数据。


谁掌握的物流数据最多?货运公司无疑是其中一方。


货运公司常年会承接大量的运输客户。


比如说,河南有一个电缆批发市场,一些电缆经销商会来这里进货;四川一个四线城市的服装店老板,会到成都的荷花池服装批发市场进货。


快货运的金融业务负责人谭冰称,他们都是理想客户——到上游商家和批发商那里进货时,是小老板和小微企业们最需要钱的时候。


这些用户中,很多都在货运公司那里有多年累积的数据,知根知底,风险可控。


因为知道商户的过往交易数据,快货运一般会给商户两个月进货所需的授信。


比如去上述河南电缆市场买电缆的一个经销商,就可以得到20万元贷款。


凭借货运公司对供应链的强大控制力,很多风险得以规避。


比如,商户获得的贷款,只能用于定向采购货物,与快货运合作的金融机构,会把钱直接打给上游的发货方。


也就是说,商户基本碰不到钱。


货运公司在收到货物后,还会当场验货,以减低骗贷风险。


和市场上常见的一些风控手段相比,用物流数据做风控,优势是显而易见的:


首先,物流数据是第三方数据,真实可信,且与上下游形成了闭环,难以造假。


物流需要支付运费,造假成本高;物流的发车记录、货物移动轨迹,则很容易被跟踪。欺诈团伙往往因此望而却步。


其次,物流围绕的是“商圈”,在这个熟人圈子里,大家彼此都认识,做生意也是立足于此。


在这样的情况下,如果有人恶意欠款,就可能被在全部供货商和物流公司面前曝光。这种压力是“老赖”无法承受的。


“在这一点上,相比纯互联网的玩法,物流金融的效果好得多。”谭冰说。


第三,即使有老客户发假单,在多种数据交叉比对之下,他也很难蒙混过关。


比如说,一个客户上一次发货是真实的,运费是100元,货物价值1万元。到了下一次,他存心造假,发同样的货,运费只有50元,但他宣称货物价值5万元。


“如果发现在交易总额、频次、运费和货物价值占比上存在异常,我们就会要求他提供这批货的进货清单,以便核查。”谭冰说。


在这样的重重设防之下,物流金融的欺诈风险极低。


而这个模式面临的最大挑战,就是货运公司的地域性极强,需要一个省一个省去谈,推进速度会受影响。


“大家都说,2019年,金融科技已毫无希望,其实并非如此,还有大量数据正在被挖掘出来,形成全新的商业模式。”昭华认为,金融科技和量化风控的魅力,才刚刚展现出来。


结语


风控差异化时代已然来临。


依靠全新的数据源、精耕细作的风控策略,才能避免陷入产品雷同的泥沼。



当然,还需要找到用户隐私保护和数据运用的平衡点。


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