1703653930
1703653931
在个人信贷的创新模式下，信贷过程越发简便、迅捷，信贷作业风控的不同环节之间的边界越发模糊，关注某一环节已经不能满足风险管理和客户价值提升的需求。客户生命周期的跟踪与考察不仅仅是风险管理的要求，也是价值提升、流失挽留的要求。
1703653932
1703653933
互联网作为客户进入的通道，依托其特有的信息属性，可采取非现场的方式实现一部分风险识别与评估的工作，而线下的风险管理也并非完全失去了作用。风险管理与客户管理的O2O（online to offline），将互联网金融与传统现场风险管理相结合，线上＋线下的合纵连横，将会为风险识别提供更坚实的保障。
1703653934
1703653935
但线上走入线下的管理难度很高。其一，体现在信息收集和使用的复杂性上；其二，体现在存量管理及逾期清收管理过程中的高成本上。对于信息收集和应用而言，互联网大数据和传统结构化数据的复合应用较为困难。由于数据更新频率、处理难度和稀疏程度的显著差异，关于大数据和传统数据如何结合尚未出现较为成熟的应用方案；另外，由于线上获客的方式轻易地打破了地理空间上的限制，使得创新金融的受众群体遍布全国各地，但线下服务能够覆盖的区域则受到显著限制，特别在逾期催收方面，地面催收部队将很难顾及区域过度分散的小额逾期账户，造成催收管理成本可能超过逾期可回收金额，使得金融机构不得不承担更高的违约逾期损失。
1703653936
1703653937
4．信息安全
1703653938
1703653939
互联网诞生以来，各类信息安全问题就一直引人关注。当今社会，信息网络已经支持了日常生产生活的诸多方面，网络数据涉及面之广、影响程度之大日益显著。从个人信息、社交数据到国家军事政治信息，都囊括于网络之中。某些重要的敏感信息引来了各种恶意攻击，包括信息窃取、数据篡改、计算机病毒等各种形式的数据盗用与破坏。创新金融模式依托于网络与移动技术，势必与信息安全、网络安全问题伴生。
1703653940
1703653941
2011年底发生的以CSDN为首的众多国内知名互联网用户信息泄露事件就曾引起了公众的极大关注。国内最大的程序员社区CSDN上600万用户资料被公开，黑客公布的文件中包含有用户的邮箱账号和密码。而在国外，早在2005年美国最大的信用卡公司之一的万事达公司曾宣布，由于一个中间业务公司的安全漏洞导致万事达公司1 390万用户的银行资料泄露，算上其他种类的信用卡用户在内，这次泄密事件波及的持卡用户多达4 000万人，成为当时美国发生的最大规模信用卡用户信息泄密案。
1703653942
1703653943
现在，互联网服务所提供的内容已经发展到社交、购物、金融交易等多个较为敏感的领域，且直接和金钱打交道，但网站安全的发展速度远没有追上其业务创新发展的速度。有些经营机构将大部分资金投入到日常运营中，尽管其经营的业务依托于互联网，但只有网站或数据库遭到攻击，吃过亏后，才意识到信息安全的重要性。也有些机构认为自己所拥有的用户数据并不核心，并不重视信息安全问题，殊不知在互联网高度发达的当下，用户的一个简单的电子邮箱即有可能关联出众多的信息，危害金融安全。
1703653944
1703653945
当然，信息安全问题属于操作风险范畴，本书将不再对此展开详细分析，但信息安全对金融创新的威胁是不容忽视的。
1703653946
1703653947
1703653948
1703653949
1703653951
互联网信贷风险与大数据：如何开始互联网金融实践 第四节 风险管理是创新持续之本
1703653952
1703653954
一、小额分散、规模经营
1703653955
1703653956
个人信贷业务的显著特征有二：授信额度较小和规模经营。创新业务模式下，个人信贷业务仍无法脱离这两个显著特征。授信额度偏小，根源于个人信贷业务的目标客户群主要是单一消费者、个体工商户或小企业主，这样的客户群定位决定了用户的额度需求并不会很大；而且，从风险管理原则上，会遵循小额授信原则，并在客户结构上体现出分散性特征，比如地区分散性、行业多元性、客户多样性，避免过度授信造成的信用风险聚集。规模经营，源于个人信贷的受众群体广泛，需求者众多，而通过规模经营，能够有效降低运营成本。上述两个特征也是个人信贷可依据大数法则、采用评分卡进行管理的重要基础。
1703653957
1703653958
以信用卡为例，现在已经很难想象，一张普通信用卡的申请需要客户奔走各方，开具各种证明材料，再等上一个多月，才能获得信用卡批复。多家银行都建立了互联网上的信用卡申请通道，简单到提交身份证明即可进行申请。这种简化，得益于数据和基于“大数定理”的风险计量模型的支持。信贷审查向风险计量管理的模式不断转变。
1703653959
1703653960
大数定律（law of large numbers），又称“大数定理”，是一项统计学上的公理。该定律描述了当试验次数足够多时，事件出现的频率无穷接近于该事件发生的概率。该定律并不是经验规律，而是被严格证明了的定理。通俗地讲，大数定律描述了大量随机现象的平均结果具有稳定性，当样本量很大时，样本均值和真实均值会充分接近的情况。这一结论与中心极限定理一起，成为现代概率论、统计学、理论科学和社会科学的基石之一。
1703653961
1703653962
大数定律应用于现代金融风险管理中，典型体现在银行个人零售产品的管理上。个人信贷业务具有客户数目巨大、单户授信规模小、风险分散的特点。虽然单户发生风险的可能是不确定的，但对全体客户来说，发生风险的比例却是相对稳定的。通过对大量客户信息的分析和挖掘，能够找到其风险特征和预期信贷表现的规律，那么基于大数定律，其他相同条件的客户也会表现出同样的规律，从而可建立各类评分卡，量化评估客户未来的违约风险概率，并依据评分卡管理客户。
1703653963
1703653965
二、风险管理能力与效率并重
1703653966
1703653967
互联网金融服务强调开放、快捷与低门槛，定然不会参照传统金融机构的信贷管理模式。个人信贷的受众群体广泛，需求者众多，同时去抵押、去担保、简化资信证明文件是该行业的发展趋势。因此，如何削弱信息不对称，而且在这种简便化的变革中还能快速、准确地评估风险是关键性问题。风险管理的能力和效率，不仅关系到这类金融机构的持续性发展的问题，还关系到业务稳定增长的问题。
1703653968
1703653969
依托互联网的先天优势，对客户的信息收集也早已突破了传统授信业务中收入、负债之类的传统信息，会对客户类型、消费行为与能力、兴趣偏好等进行综合分析和描述。同时，对于传统风险管理过程中需线下多方调研、收集整理的信息，有可能利用各种设备、网络更快速地获取到，因此为减少线下调查环节提供了可能性，这也就间接地提升了风险管理的效率。
1703653970
1703653971
应该说，大数据并不能解决所有问题，但大数据在两方面为风险管理带来新的可能。一是如何充分利用大数据的潜在价值，结合金融机构内部的自有数据，尝试更准确、更全面的评估客户的风险情况；二是对于个人信贷业务，由于具有客户群庞大、单户授信金额偏小的特点，风险管理的效率就显得尤为重要。因此，利用大数据的优势尝试去补充或减少某些线下风险调查的环节，提升风险管理的效率就特别重要。
1703653972
1703653974
三、重点防控欺诈风险
1703653975
1703653976
互联网申请的便利性，为欺诈客户的多次尝试或批量造假提供了方便。因此，互联网申请中，伪冒申请和申请资料造假的防控非常重要。
1703653977
1703653978
从业务经营实际情况来看，现阶段互联网贷款业务中，申请资料及信息造假的比例与传统模式相比显著偏高。这种高欺诈比例，一方面来源于造假成本的低廉；另一方面，创新模式下的风险管理体系还处于不断探索、不断完善的过程，难免出现漏洞，欺诈者倾向于发现流程体系内的漏洞，钻空子、谋利益。特别是对于定位于经营风险偏高、资质偏低客户群的金融机构，面临的申请资料造假的情况更加常见。这是由于当这些客户资金需求吃紧的时候，企图通过编造身份与资质，获取更高额的贷款。
1703653979
[
上一页 ]
[ :1.70365393e+09 ]
[
下一页 ]