大数据风控模型在互联网金融P2P领域下的创新应用分析

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网络经济/-51-

大数据风控模型在互联网金融P2P 领域下的创新应用分析

邵旭阳?肖涛涛?徐指亮

四川省社会科学院法学研究所?

摘要：P2P?网络贷款这一新兴市场从创立之始就本着造福广大中低收入者的目的，尽可能的为更多的人提供便利，但在经营的过程中，风险控制的缺乏或失效已成为目前造成行业乱局，制约行业发展的巨大障碍。本文拟从现行的两大风控模型——传统FICO 评分系统下的宜信大数据实时授信平台和数联铭品基于COSR 框架下的大数据风控模型进行定性与定量的比较分析，并针对P2P 风险控制提出自己的衡量标准。

关键词：P2P 网贷；大数据；风险控制一、我国P2P 行业的风险控制现状

自2014年伊始，“互联网+”的新兴业态模式开始向传统金融业延伸，互联网金融因此应运而生。而在庞大产业规模以及多元市场需求的综合作用下，作为舶来品的P2P 成为了这一轮浪潮开始时最引人注目的行业热点。随着P2P 网络贷款行业的快速发展，大量创业者涌入P2P 网贷行业，且由于准入门槛低，短期内大量P2P 网络贷款平台上线，鱼龙混杂，良莠不齐。据统计，2015年全年问题平台达到896家，是2014年的3.26倍，累计有896家P2P 网贷平台出现提现困难、倒闭或者跑路的现象，约占整个市场的34.5%。

可以说，作为新兴业态的P2P 正在经历野蛮生长后的理性回归，如果不能及时地弥补风控措施不足的短板，那么随之衍生出的行业乱象将进一步加剧市场对于P2P 金融模式的不信任感，这无疑是处于初创期的互联网金融行业难以弥补的损失。那么，应该依靠何种模式对P2P 行业实施有效风控呢？

二、业内现有的风险控制模型介绍(一)FICO 评分系统及其相关本土化衍生

FICO 是美国Fair Isaac Company 推出的个人信用评分系统，在实际运用中得到了大力推广。Fair Isaac 公司开发了三种不同的FICO 评分系统，三种评分系统分别由美国的三大信用管理局使用，评分系统的名称也不同。目前，依赖于FICO 评分系统，蚂蚁金服设计出了相应的本土化衍生——芝麻信用分，而宜信大数据实时授信平台更是将FICO 评分系统与大数据分析工具进行了融合。

(二)基于COSR 框架的大数据风控模型

大数据风控即大数据风险控制，是指通过运用大数据构建模型的方法对借款人进行风险控制和风险提示。互联网金融的蓬勃发展在中国征信体系尚未健全的情况下难免存在风控难题，对用户和平台的安全构成一定威胁。目前，大数据反欺诈或成为P2P 平台风控水平新的提升点。假设P2P 平台能够采集到一定基数的真实用户数据，将可以建立一定容量的数据库，以此为核心建立数据模型。

三、传统FICO 评分系统下的宜信大数据实时授信平台与数联铭品基于COSR 框架下的大数据风控模型对比分析

(一)传统FICO 评分系统下的宜信大数据实时授信平台FICO 评分系统在美国得到广泛地使用，其构建基于五类主要影响因素：客户的信用偿还历史、信用账户数、使用信用的年限、正在使用的信用类型、新开立的信用账户。FICO 评分系统得出的信用分数范围在300~850分之间，分数越高，说明客户的信用风险越小。但是分数本身并不能说明一个客户是好还是坏，贷款方通常会将分数作为参考，来进行贷款决策。每个贷款方都会有自己的贷款策略

和标准，并且每种产品都会有自己的风险水平，从而决定了可以接受的信用分数水平。

具体到宜信大数据实时授信平台而言，他们认为国内的信贷体系建设严重滞后，信贷记录缺失明显，抑或没有权限进行使用。信贷记录属于强变量，而当强变量缺失时，可以参考多种弱变量(比如互联网上的行为数据)，将这些弱变量组合起来也可以服务于信用评估。正是基于这一理念，宜信开发出基于弱变量征信的大数据实时授信平台。

(二)数联铭品基于COSR 框架下的大数据风控模型

COSR 全称“Council of Strategy Research”，即策略研究理事会，是一个致力于大数据行业发展的非营利性组织。该组织通过制定规范的数据服务标准，从而提升整个数据行业的服务水平，优化企业的决策效力和效率。COSR 的发起组织有数联铭品科技有限公司、安理律师事务所、华院数据技术有限公司、国信优易数据有限公司、数据堂科技有限公司、清华大学经济管理学院、北京航空航天大学软件学院、北京航空大学铭品大数据创新实验室、电子科技大学大数据研究中心。COSR 数据服务框架适用于各种与数据服务有关的行业，包括资产评估、征信服务、信用评级、资讯平台、贷款评级、行业分析等等。数据服务框架不仅适用于对数据服务公司的评估，也适用于对公司内部的数据服务部门的评估。

在标准化的COSR 框架下，数联铭品(BBD)基于自主开发的浩格云信企业全息画像搜索引擎，能够实现信用市场的三大功能：企业信用征信、信用风险评级和对应的支持业界的信用金融市场服务(包含信用贷款，信用衍生品等定价和风险管理服务等)。结合企业关系图谱，企业商务(Key Performance Index)指标，和企业行为的基因图谱(DNA Mapping)，诉讼信息等公共信息，数联铭品(BBD)能够针对资本市场提供征信报告，而其线上下金融动态(信用)评估体系能够延伸到对应的互联网金融业务，从而实现对企业或个人进行快速准确的征信。

四、结语

我国 P2P 借贷行业发展迅猛，市场前景广阔，随着《关于促进互联网金融健康发展的指导意见》出台，我国 P2P 行业将迎来新一轮行业洗牌，新进入者面临着平台定位、资本支持的新挑战，大部分线上平台将通过客户资源整合、在资本和收益的双拼下进行新一轮角逐。相信通过建立切实有效的风控体系，以及中央和地方监管部门制定更加细化的行业监管规则，P2P 行业的发展会更阳光、透明、规范。

参考文献：

[1]?林春雨，李崇纲，许方圆，许会泉，石磊，卢祥虎.基于大数据技术的P2P 网贷平台风险预警模型[J].?大数据，2015，04：18-28.

作者简介：

邵旭阳(1990-)男，汉族，四川成都人，四川省社会科学院区域经济研究所硕士研究生，主要从事区域资源开发及世界能源经济研究。肖涛涛(1990-)，男，汉族，河北邯郸人，四川省社会科学院法学研究所硕士研究生，主要从事公司法、证券法研究。

徐指亮(1991-)，男，汉族，四川成都人，四川省社会科学院法学研究所硕士研究生，主要从事民商法、证券法研究。