“大数据＋金融”强烈碰撞 征信市场或迎来大爆发

　　【中国智能制造网 智造快讯】在大数据时代，大数据和金融的结合愈加紧密，如果在金融领域获取足够多的数据，就能够把大量的人工智能算法用在金融上，人工智能将成为大数据和金融结合的核心。　　当前，大数据浪潮席卷，借助大数据理念和科技技术，人们得以以新的视角审视社会经济生活各方面的海量数据，并用新的思路和方法对其进行整合、评价及利用。未来，“大数据＋金融”将擦出怎样的火花？
　　
　　近年来，互联网金融的迅猛发展，对线上线下金融机构的风险控制都带来了较大的挑战。一方面，以商业银行为代表的传统金融机构，其主流风控策略主要以央行征信报告为主要数据源，以专家经验或专家规则为评判策略。过于定性的风控方法，虽然降低了坏账率，但是不利于业务发展，容易错失很多有效客户；另一方面，许多新兴的互联网金融机构，由于所掌握的客户信息有限，风控经验的薄弱和风控执行手段不够专业，其逾期率和坏账率远超于银行。
　　
　　伴随着移动互联网时代的来临，从电子商务到互联网金融，人们在网络上产生的数据“足迹”越来越多，大数据已经成为当前金融机构加强风险控制的重要补充手段。近期，国内多家商业银行陆续推出了自行研发的智能机器人，交行的“娇娇”、民生的“ONE”、广发的“发发”等在市场上吸引了诸多眼球，金融业的智能化显现日益凸显。
　　
　　但是，当谈及“大数据 金融”时，征信市场却是不容忽视的一个主角。在目前的国内征信市场上，普遍存在信用评分系统分散化，过度依赖银行信贷数据的问题。而基于大数据分析的征信模式则不仅包括传统信贷数据，还包括了消费者还款能力以及还款意愿等相关的描述性风险特征，由此扩大征信人群的范围。
　　
　　与传统征信相比，大数据加盟将带来以下两大益处，且对中国信用市场极其有价值：
　　
　　其一，大数据征信能纳入更为多样性的行为数据。大数据时代，每个相关机构都在大程度上设法获取行为主体的数据信息，使数据在大程度上覆盖广泛、实时鲜活。随着互联网和大数据的普及，依托于大数据和云计算技术优势，可挖掘大量数据碎片中的关联性，推动数据统计模型不断完善，更加科学的反映用户的信用状况。
　　
　　其二，大数据征信带来了更为时效性的评判标准。传统风控的另外一个缺点是缺乏实效性数据的输入，其风控模型反映的往往是滞后数据的结果。大数据的数据采集和计算能力，可以帮助企业建立实时的风险管理视图。借助于全面多纬度的数据、自我学习能力的风控模型、实时计算结果，企业可以提升量化风险评估能力。
　　
　　中国与国外相比，大的差异在于征信体系的不完善，但也正是如此，我国基于大数据的风控的土壤实际上更成熟，更有的做。在“大数据＋金融”蓝图下，国内的探索脚步正在加快。
　　
　　尽管大数据征信能够降低信息不对称、更全面地了解授信对象、增加反欺诈能力，同时也能够更的进行风险定价，但目前仍不能完全取代传统征信。但是大数据风控却可以从数据维度和分析角度提升传统风控水平，作为一个必要的补充，让传统风控更加科学严谨。想必在不久的将来，随着行业的成熟和数据的积累，会有越来越多的数据人才加入这个行业。整个行业在基于大数据量化评估风险的能力也会有一个爆发。