近日，圍繞在大數據風控和智能風控的爭議引發(fā)了社會各界的熱烈討論，甚至于還衍生出很多超越技術本身的命題，比如科技的善與惡、金融與科技、風險與創(chuàng)新、效率與安全、法律與監(jiān)督等一系列問題。
總而言之，如何正確解讀行業(yè)一時之間成為了一個宏大的命題。
大數據風控或智能風控行業(yè)在歐美等發(fā)達國家，在信用經濟、消費經濟、普惠金融等領域扮演著不可替代的角色。隨著與人工智能、機器學習等技術的融合發(fā)展，大數據分析或智能風控在我國也進入到了發(fā)展的快車道。
大數據、云計算以及人工智能等技術的融合，讓銀行與客戶的交易信息成為可以利用的有效資源。對客戶信息的分析更加全面、科學、便捷、有效。比如銀行在與個人、企業(yè)進行業(yè)務交互的過程中掌握大量的碎片化信息，通過智能化的模型能夠將這些信息進行整合，進而為金融服務提供有效的智能分析和決策服務，目前大數據分析和智能分析已經在各大銀行、互聯網平臺、汽車金融、保險等領域廣泛應用。
近年來，各大國有銀行、股份制銀行近兩年紛紛成立獨立科技公司，其重要使命之一就是強化智能風控和分析的能力?？梢哉f作為一種全新的風控技術手段，已經成為了各領域不可替代、不可獲取的重要工具。而有分析機構也預測，未來行業(yè)將保持高速增長，市場潛在產值達到千億。
三問大數據風控
但同時，我們也必須認清，圍繞在行業(yè)的爭議也從未停止過，尤其是在行業(yè)野蠻發(fā)展、企業(yè)水平良莠不齊的基礎上，一些負面新聞不斷發(fā)生，讓大眾加深了對行業(yè)的誤解，誤解最深的有以下典型三個層面：
一、大數據風控企業(yè)是隱私泄露的元兇?
事實上，大數據分析市場是一個極為龐大和復雜的體系組成。以美國為例，其個人數據市場結構為三個層級組成：全面征信機構(Credit Bureaus，亦稱為局方，比如三大征信局)、專業(yè)征信信息提供商、數據分析公司(比如FICO)。
大數據公司僅特指提供數據買賣和提供流量服務為主要業(yè)務的企業(yè)，他們通過各種渠道獲取數據，面對不同場景簡單打包，直接銷售給客戶。
而大數據風控是專指提供數據分析、人工智能、機器學習、大數據平臺能力以及分析咨詢服務的企業(yè)。
大數據風控公司的價值體現和核心競爭力在于科技能力，這與大數據公司直接販賣數據和流量的商業(yè)模式有本質的區(qū)別，而被人詬病的數據泄露和隱私侵犯的問題均是由大數據公司引發(fā)，而非大數據風控公司。
二、大數據風控企業(yè)成了“高利貸”的幫兇?
這樣的誤解是完全對大數據風控價值的顛覆，事實上，大數據風控就是為解決借貸雙方信息不透明、助力金融服務下沉的終極使命而誕生的。
古今中外，借貸需求沒有一天是不存在的，而且更關鍵的是，借貸的雙方不透明和不公平之間的矛盾也是沒有一天不存在的。大量互聯網平臺的誕生，實際上在某種程度上將以往民間的地下借貸需求搬到了網上，在某種程度上起到了降低不規(guī)范和非法借貸事件的發(fā)生。
我們要清楚認識到，需求是刺激供給的核心因素，借貸需求會永遠存在，“高利貸”的出現是因為用戶需求的非正常滿足，而大數據風控恰恰是為解決需要與供給的合理匹配，同時能站在更高的視角，斷絕多平臺借貸而產生的“以債養(yǎng)債”的問題。
而我們會發(fā)現，往往那些有“高利貸”行為的平臺，基本都是缺乏一套完善的風控體系，只能采用高利率覆蓋高風險的冒險做法。假設沒有風控服務商，借款人依然有借貸的需求，借款人成本會更高，高利貸的風險會更加突出。從辯證的角度看大數據風控公司并不是高利貸的幫兇，而是遏制高利貸事件發(fā)生的重要工具。
三、大數據風控企業(yè)助長了現金貸行業(yè)的泛濫?
現金貸是民間借貸的常見形式，其主要特點是以純信用為依托的借貸方式，在互聯網金融的模式下，現金貸演化成不需要說明貸款的用途和方式，這其中蘊藏了巨大風險點。
經過了國家的多次治理，現金貸行業(yè)進入到規(guī)范發(fā)展的階段，還是那句話，需求是恒定的，為更好管理現金貸行業(yè)，并非采取粗暴的取締方式，堵不如疏，近兩年我們“欣喜”地看到現金貸正從非銀機構-向持牌機構在轉移。
而這個轉移過程中，大數據風控企業(yè)起到了重要作用，商業(yè)銀行的個人金融業(yè)務,在大數據分析公司的技術支持下,商業(yè)銀行可以從無法上線“現金貸”業(yè)務逐步過渡到有能力上線“現金貸”"業(yè)務，并能有效阻止風險的轉移。
可以說，大數據風控企業(yè)正在聯合銀行進行一次偉大的行業(yè)遷移。
金融科技的發(fā)展是國家復興的戰(zhàn)略需要
縱觀金融發(fā)展歷史，每一次技術的革新都有力地推動了金融服務領域的拓展和緯度的提升。當下大數據分析的技術進步，已經不單單是提升金融效率的工具，而是以業(yè)務重構和產品創(chuàng)新的方式，推動金融業(yè)的轉型和客戶體驗的提升。
傳統(tǒng)金融機構的風控手段比較單一，無法為長尾客戶提供風險定價，從而也沒有能力提供與其風險相匹配的金融服務。這一困境在小微企業(yè)之間也非常明顯，而以大數據風控和智能風控為代表的金融科技的出現為解決這些問題提供全新的解決方案。
利用人工智能、大數據、云計算等技術，結合各類風險模型搭建，可以實現在大批量作業(yè)下，風險識別更準，風險識別更快，同時也能實現機器對人的取代，形成貸前、貸中、貸后體系化和全周期化的生態(tài)系統(tǒng)，讓個人和企業(yè)金融需求更具可得性。
金融是現代經濟的核心，實體經濟的血液。強大的國家一定需要有強大的金融體系，金融的本質是優(yōu)化資源配置，使資金流向更有發(fā)展前景的實體經濟。隨著中國的迅速崛起，不難預見，未來十年中國的金融業(yè)必將開拓出全新的發(fā)展局面。
而以大數據分析和智能風控為代表的金融科技則是中國彎道超車重建國際金融秩序的重要手段，
中國除去住房按揭貸款后，消費金融信貸比例不足5%，遠低于國外成熟市場30%左右的平均水平，截止到2017年底中國人均信用卡持卡量達到0.39張,美國同期的人均持卡量為3.3張左右,即使與我國消費文化習俗較為相近的日本,其人均持卡量也達到了2張左右。相較于美國和日本市場,中國還有很大的增長空間。
金融科技將在未來十年甚至更遠的時間內，極大推動個人消費信貸的升級，而金融科技也將更好發(fā)揮助力金融支持實體經濟的功能，引導資金向中小微企業(yè)傾斜，事實上，我們已經開始看到金融科技助力普惠金融發(fā)展的重要成果。
產業(yè)升級、消費升級以及助力實體經濟發(fā)展，將是未來中國挖掘新的增長點重要的抓手，而這些無一例外，都需要金融科技進行疏導和推動。而且隨著新經濟模式的崛起，未來大工業(yè)生產的時代即將落幕，以數字化和智能化為代表的新經濟模式將會成為拉動中國經濟增長的重要引擎。在國務院十三五規(guī)劃中，明確指出，要促進金融產品和服務創(chuàng)新，完善科技和金融結合機制，形成各類金融工具協(xié)同發(fā)展的科技金融生態(tài)。隨著新的經濟形態(tài)的發(fā)展，金融科技在未來勢必將扮演重要的角色。
免責聲明：本網站內容主要來自原創(chuàng)、合作伙伴供稿和第三方自媒體作者投稿，凡在本網站出現的信息，均僅供參考。本網站將盡力確保所提供信息的準確性及可靠性，但不保證有關資料的準確性及可靠性，讀者在使用前請進一步核實，并對任何自主決定的行為負責。本網站對有關資料所引致的錯誤、不確或遺漏，概不負任何法律責任。任何單位或個人認為本網站中的網頁或鏈接內容可能涉嫌侵犯其知識產權或存在不實內容時，應及時向本網站提出書面權利通知或不實情況說明，并提供身份證明、權屬證明及詳細侵權或不實情況證明。本網站在收到上述法律文件后，將會依法盡快聯系相關文章源頭核實，溝通刪除相關內容或斷開相關鏈接。
