資料將是未來銀行的核心競爭力之一,這已成為銀行業界的共識。在大資料時代，銀行所面臨的競爭不僅僅來自於同行業內部，外部的挑戰也日益嚴峻，網際網路、電子商務等新興企業在產品創新能力、市場敏感度和大資料處理經驗等方面都擁有明顯的優勢。在此形勢下，利用大資料徵信創新和提高銀行的風險把控也逐漸成為業界關注與探討的重要話題。
銀行業在風險控制中的不足之處
普華永道釋出的《2015年中國金融及銀行業展望》指出，截至2014年第三季度末中國的商業銀行不良貸款總額上升36%，達到7670億元人民幣，是四年來的高點。預計2015年不良貸款上升的趨勢將持續。上述資料的背後，除了經濟下行導致的逾期風險上升的原因之外，銀行在風險控制中存在漏洞與缺陷也是重要原因。
資訊不對稱與貸款欺詐
隨著P2P、小貸等民間借貸的興起，借款人越來越容易通過非銀行途徑獲得貸款。而民間借貸機構無須向人民銀行上報資料，非銀行體系的貸款申請情況、負債情況和逾期情況等資訊不清晰、不透明、無法提前預知的矛盾愈發突出，往往到了借款人逾期甚至失聯，銀行才被動了解到借款人在民間借貸領域的部分歷史逾期借貸情況或負債過高等不良行為資訊。
貸款欺詐問題也是銀行面臨的另一個問題，尤其是在信用卡領域和部分運用信貸工廠模式運作的貸款產品。銀行固化的髮卡稽核流程以及信貸工廠運作模式已經不再是祕密。目前信用卡、貸款的包裝、組團欺詐騙貸的情況屢見不鮮，尤其是在信用貸款領域，約有60%的信用貸款來自於欺詐，這其中有一半以上是由於身份造假和資料包裝。在資料維度不全面的情況下，銀行等放貸機構由於沒有第三方大資料支援，缺乏充分和有效的交叉核驗手段，容易被組團騙貸者鑽空子。
資訊不及時與貸後風險防範
資訊獲取的不及時也給銀行在貸後風險管理中帶來了不同程度上的麻煩。例如，銀行往往希望第一時間知道一家企業客戶在獲得貸款後是否面臨新的法律訴訟，但是大多數銀行使用的方式僅僅是依靠信貸經理不定期手動查詢當地法院網站的方式獲取資訊，這當中存在著巨大的不確定性，一旦信貸經理忘記查詢或者操作失誤，貸後司法訴訟監控工作將形同虛設。這還不包括持續監控該客戶在民間借貸中的申請情況、負債情況和逾期情況等風險點。銀行在貸後風險防範過程中的手段和效率都極大地制約了銀行風險控制的效果。
成本和效率的矛盾
為了解決資訊不對稱的問題和資訊獲取不及時的問題，銀行往往需要採集大量的資料來輔助判斷。但是資料採集的過程中通常運用的方法是要求借款人或企業補充提供大量的資料，這個過程中涉及到大量的人工成本和時間成本。而為了提高效率，需要搭建一套能夠實現部分資料的自動採集，同時需要自動化程度較高的後臺管理系統，但是這必須組建專門的工程師團隊和進行大量的IT開發工作，對不少中小銀行來說也是一個沉重的負擔。
大資料徵信與貸款風險控制
大資料徵信產業的興起
2015年1月，中國人民銀行發印發了《關於做好個人徵信業務準備工作的通知》，要求芝麻信用管理有限公司、騰訊徵信有限公司、拉卡拉信用管理有限公司等八家機構做好為期六個月的個人徵信業務準備工作。這意味著，這八家機構或將成為我國首批商業個人徵信機構。由此，正式拉開了大資料徵信產業的序幕，個人徵信市場成長空間已經開啟。基於美國個人徵信市場達600億美元的規模，考慮到我國人口基數的龐大，未來發展成熟之後我國的個人徵信市場空間很可能達到1000億元規模。
值得注意的是，大資料徵信成為了網際網路巨頭的必爭之地。除了阿里巴巴和騰訊，百度、京東金融、小米金融、360金融等網際網路公司也表示將打造網際網路徵信系統，並有意申請第二批個人徵信牌照，部分機構已經向人民銀行提交了申請。網際網路公司的高調介入表明，一方面網際網路公司的創新特性和快速擴張特性給傳統徵信領域帶來了新的活力和機遇，另一方面網際網路公司各自不同的大資料優勢和應用場景優勢，將使得徵信市場的競爭日趨白熱化。
國內大資料徵信產業發展趨勢
各類大資料公司介入大資料徵信市場，使資料維度和種類相比兩年前有了極大的豐富。特別是伴隨著移動網際網路時代興起，圍繞著移動上網裝置資訊、地理位置資訊、運營商資訊的大資料公司和大資料服務層出不窮，並開始運用在P2P的貸款稽核和交叉核驗流程中。但是，資料的來源和有效性依然制約著大資料徵信產業的發展，目前行業依然處於早起的探索階段，尚未有成熟的“殺手級”應用工具出現。
資訊孤島依然存在
資訊孤島是目前制約國內信貸行業發展的重要因素。資訊不對稱、不透明，帶來了大量的多頭負債風險和欺詐風險。在國內大資料徵信產業興起時，市場對於消除資訊不透明、打破資訊孤島寄予極大的期待。從目前行業的發展情況來看，資訊孤島在短期內無法完全消失。
首先，公共事業繳費、固定資產、社保、居住等與貸款風險控制息息相關的資訊，依然歸屬於相關政府部門。雖然工商、司法等資訊已經向社會開放，但是政府資訊開放程度依然較低，這將是一個長期而複雜的過程。
其次，掌握大量公民資訊的網際網路公司相互之間難以產生資訊互通。目前國內社交資料、電商資料、地理位置資料、搜尋資料、移動裝置使用行為資料等網際網路資訊分別集中於阿里、百度、騰訊、京東、360等網際網路巨頭手中，這些公司在跑馬圈地的過程中存在著大量的競爭關係，資料互通、資訊共享在目前看來可能性極低。
最後，徵信公司之間的資訊也難以互通。徵信公司的核心競爭力在於擁有自己獨有的資訊。作為直接競爭對手，徵信公司之間不可能用自己的核心資料去提升競爭對手的競爭力。可以說，一方面徵信公司致力於解決資訊不對稱，另一方面徵信公司也在構建資料壁壘。
應用場景逐漸豐富，組合信用評估或成主流
放眼徵信行業較為發達的美國，徵信報告的運用早已不僅限於金融領域，例如招聘、租房、租車、相親等行業和領域都需要使用個人徵信報告。隨著“網際網路+”的推動、大資料概念的提出以及P2P網際網路金融的發展，目前國內的徵信公司也在應用場景的豐富性上進行著探索和嘗試。
從國內大資料徵信行業的發展現狀來看，由於資訊孤島、資料不完全共享的現狀將長期存在，當行業發展到一定階段，將會產生組合式的信用評估。譬如要求當事人同時出具多家機構的信用報告，從社交、電商、招聘、瀏覽行為、地理位置等不同角度對當事人做出全息使用者畫像，判斷其綜合情況。這是因為單方面的信用評估已不能全面評價一個人，必須發揮出各家大資料徵信公司的資訊優勢才能全面評價。
大資料徵信在貸款風險領域應用案例
反映電商信用行為的芝麻信用
芝麻信用基於阿里巴巴的電商交易資料和螞蟻金服的網際網路金融資料，並與公安網等公共機構以及合作伙伴建立資料合作，資料涵蓋了信用卡還款、網購、轉賬、理財、水電煤繳費、租房資訊、住址搬遷歷史、社交關係等等。芝麻信用以芝麻分來直觀呈現信用水平，主要包含了使用者信用歷史、行為偏好、履約能力、身份特質、人脈關係五個維度，從950～350分劃分為5個等級，分數越高代表信用程度越好，違約可能性越低。芝麻徵信還出具個人信用報告，其主要由央行徵信中心負責提供，記錄了個人基本資訊、貸款資訊、信用卡資訊和信用報告查詢記錄等。
反映網際網路社交行為的騰訊徵信
騰訊徵信的資料更多的是社交資料，其徵信產品有兩大類別：一是反欺詐產品，包括人臉識別和欺詐評測;二是信用評級產品，包括信用評分和信用報告。騰訊徵信反欺詐產品的主要服務物件包括銀行、證券、保險、消費金融、小貸、P2P等商業機構，它能幫助企業識別使用者身份，防範涉黑賬戶或有組織欺詐，發現惡意或者疑似欺詐客戶，避免資金損失。對於之前沒有個人徵信報告的藍領工人、學生、個體戶、自由職業者等使用者，騰訊通過他們使用社交、門戶、遊戲、支付等服務，通過海量資料探勘和分析技術來預測其風險表現和信用價值，為其建立個人信用評分。
反映借款人風險的好貸雲風控
好貸雲風控是好貸網和全球最大的個人信用評分機構FICO(費埃哲)共同打造的大資料風控平臺，整合徵信公司、司法資料、工商資料、消費資料等重要資料來源頭，構建了金融貸款機構風控所需全行業各領域的風險資料庫，同時包括反欺詐風險名單庫、重大風險識別名單庫、貸款申請記錄名單庫的資料，合計已超過7000萬條。多達6000多個維度的資料庫不僅能有效補足貸款機構本地的資料庫，還能協助其大幅提高反欺詐識別和信用風險識別能力，同時結合FICO的信貸決策引擎為信貸機構提供服務。金融機構不用再投入巨資自建系統，不用花巨大精力和成本尋找各種風控資料。
銀行風險控制與大資料徵信結合
大資料難以解決所有問題，但可以作為有效的工具
大資料能為信貸行業帶來什麼價值?筆者的判斷是：大資料在未來一段時間，仍無法解決信貸風控中的所有問題;或者說單純依靠大資料進行信貸風控、審批全流程的貸款種類還很有限。
但是，大資料已經可以解決信貸行業的一部分問題，並且將發揮越來越重要的作用。比如，大資料在進行反欺詐識別、風險動態監測、使用者行為分析、使用者畫像等領域，都已經有了越來越多的運用。銀行機構應當擁抱大資料，敢於和善於運用大資料輔助進行風險把控。
通過大資料，將民間借貸資訊對銀行透明化
銀行機構通過大資料徵信的資料，可以瞭解借款人在民間借貸的資訊。目前大資料徵信公司提供的民間借貸相關資訊主要包含黑名單資訊、貸款申請資訊和被查詢資訊。以好貸雲風控為例，其包含了各家徵信公司的黑名單資訊以及好貸雲風控平臺整合的數十家P2P平臺的黑名單資訊，同時也包含了好貸網的1000萬條貸款申請記錄和每個星期增加一倍的被查詢資訊。這些資訊都從側面反映了借款人的民間借貸情況。通過大資料徵信，將能夠使民間借貸資訊對銀行機構越來越透明，識別出更多的民間借貸風險，更好地進行貸款稽核和反欺詐識別。
豐富資料維度，提升對信用檔案客群風控能力
2014年，美國政策與經濟研究委員會(PERC)對於非金融資訊(也成為替代性資訊)在信貸決策中作用的研究表明：諸如水、電、煤、有線電視、手機等非金融資訊納入徵信系統，顯著地提高了信用檔案在案人群的信貸獲得能力。
目前不少銀行逐步認識到已經納入銀行傳統資料庫的資訊量並不豐富和完整，開始積極與第三方大資料徵信公司頻繁接觸與接洽合作，如客戶資訊、銀行擁有客戶的基本身份資訊等。但客戶其他的資訊，如性格特徵、興趣愛好、生活習慣、行業領域、居住狀況等卻是銀行難以準確掌握的;另一方面對於多種異構資料的分析是難以處理的，如銀行有客戶的資金往來的資訊、網頁瀏覽的行為資訊、服務通話的語音資訊、營業廳、ATM的錄影資訊，但除了結構化資料外，其他資料無法進行分析，更談不上對多種資訊進行綜合分析，無法打破“資訊孤島”的格局。通過與第三方大資料徵信公司的合作，盡力彌補自身在獲取資訊維度以及資料探勘和分析能力方面的不足。
綜上，筆者認為，在網際網路時代和大資料時代的背景下銀行如欲進一步加快轉型的步伐、實現誠信社會與普惠金融的願景、肩負信用風險管理重任，就要在資訊使用、貸前調查、貸中監控等風險控制方面藉助網際網路的優勢，擁抱大資料徵信，充分利用內外各種資訊做好客戶徵信和增信，進一步提高對風險的控制和管理水平，才能立於不敗之地。
作者簡介：
吳昊，現任好貸網大資料事業部總經理，中國大資料風控聯盟發起人，人民銀行徵信中心“個人資訊保護”課題組成員，負責好貸資料倉儲構建、資料清洗、策略模型和好貸雲風控業務。