近年來，網際網路金融的迅猛發展，對線上線下金融機構的風險控制都帶來了較大的挑戰。一方面，以商業銀行為代表的傳統金融機構，其主流風控策略主要以央行徵信報告為主要資料來源，以專家經驗或專家規則為評判策略。過於定性的風控方法，雖然降低了壞賬率，但是不利於業務發展，容易錯失很多有效客戶；另一方面，許多新興的網際網路金融機構，由於所掌握的客戶資訊有限，風控經驗的薄弱和風控執行手段不夠專業，其逾期率和壞賬率遠超於銀行。
好在隨著移動網際網路時代的來臨，從電子商務到網際網路金融，人們在網路上產生的資料“足跡”越來越多，大資料已經成為當前金融機構加強風險控制的重要補充手段。
大資料徵信開啟風控新格局
大資料徵信是利用資料分析和模型進行風險評估，依據評估分數，預測還款人的還款能力、還款意願、以及欺詐風險。在金融風控領域，大資料指的是全量資料和使用者行為資料。目前使用的是圍繞客戶周圍的與客戶信用情況高度相關的資料，利用資料實施科學風控。
與傳統徵信相比，大資料的助力將帶來以下三大益處。
首先，大資料徵信模型可以使信用評價更精準。
大資料徵信模型將海量資料納入徵信體系，並以多個信用模型進行多角度分析，以美國網際網路金融公司ZestFinance為例，它的模型基本會處理3500個資料項，提取近70000個變數，利用身份驗證模型、欺詐模型、還款能力模型等十餘個模型進行分析，使評價結果更加全面準確，是模型評估效能大大提高。
其次，大資料徵信能納入更為多樣性的行為資料。
大資料時代，每個相關機構都在最大程度上設法獲取行為主體的資料資訊，使資料在最大程度上覆蓋廣泛、實時鮮活。
過去，徵信機構對於企業和個人資訊的蒐集相對比較困難，資料蒐集數量也比較有限。隨著網際網路和大資料的普及，依託於大資料和雲端計算技術優勢，可挖掘大量資料碎片中的關聯性，推動資料統計模型不斷完善，更加科學的反映使用者的信用狀況。
大資料風控的一個最大的優勢就是豐富了信用風險評估的資料維度，徵信資料規模越來越大，資料維度越來越廣，模型不斷迭代優化，大資料等新興技術正在成為徵信行業突破傳統瓶頸的重要手段。
最後，大資料徵信帶來了更為時效性的評判標準。
傳統風控的另外一個缺點是缺乏實效性資料的輸入，其風控模型反映的往往是滯後資料的結果。利用滯後資料的評估結果來管理信用風險，本身產生的結構性風險就較大。
大資料的資料採集和計算能力，可以幫助企業建立實時的風險管理檢視。藉助於全面多緯度的資料、自我學習能力的風控模型、實時計算結果，企業可以提升量化風險評估能力。
不過，雖然大資料徵信能夠降低資訊不對稱，更全面地瞭解授信物件，並增加反欺詐能力，同時更精準的進行風險定價，但目前還不能完全取代傳統徵信。大資料風控可以從資料維度和分析角度提升傳統風控水平，是一個必要的補充，可以讓傳統風控更加科學嚴謹，但目前由於覆蓋率、匹配率等問題，不能完全取代傳統風控。
大資料徵信如何提升金融機構風控能力
下面我們以一份人數約5萬的小額貸款客戶資料樣本，將通過分析得出哪些變數對於不良率有顯著影響；另外，對這個資料樣本使用前海徵信的大資料徵信產品進行評估，通過比較實際不良客戶和大資料評估結果，來看看使用大資料徵信產品是否能有效起到風控能力的提升作用。
1F 客戶基本系資訊和不良率的關聯分析
在這份小額貸款客戶的整體資料中，大約有27%的不良客戶。我們來看看學歷、婚姻狀況及地域等基本資訊中與不良客戶的關聯度。
見圖2-1，我們發現高中及以下學歷是不良客戶主要構成；但經過分析，樣本資料中學歷資訊完善度較低。因此，要想降低不良率，可以關注客戶的學歷資訊是否完善，並進行嚴格稽核。
見圖2-2，在考慮婚姻情況與不良客戶之間的關聯時，發現不良客戶中未婚者佔比明顯高於已婚者；說明如果能提高樣本的婚姻資訊完善度，並嚴格稽核這個指標，亦可以對降低不良率起到一定作用。
通過對客戶資訊進行地域分析發現，不良使用者的出現與地域分佈有極大的相關性，如圖2-3，不良使用者會呈現集中式分佈，說明客戶的地域資訊也可作為有效的稽核參考指標。
從上述分析中可以看出，客戶基本資訊如學歷、婚姻、年齡、收入、地區等，均與風險有一定關聯度，所以應該儘可能完善客戶資訊，並可部署在授信前段進行身份驗證，提高稽核效率。
2F 大資料評估和不良率的匹配情況
接下來，我們看看前海徵信大資料產品對不良客戶的評估情況。
首先看看好信度好信分。
前海徵信推出的好信度好信分，是基於大量金融資料、網際網路行為等資訊來刻畫客戶身份、履約能力等七個不同維度，從而獲得的綜合信用得分，可用於分析好信度分和客戶最終出現不良是否有相關關係。
我們再來看看常貸客評估的情況。
前海徵信的常貸客資料，來源於好信平臺系列產品的資料共享，包含千萬級別客戶信貸行為資訊，可查出客戶短期內是否向其他機構申請過貸款。此前資料證明，常貸客信貸逾期風險是普通客戶的3到4倍，可供使用者信用稽核參考。讓我們來看看這一資料對於樣本的表現情況。
見圖2-8，對比資料表明，隨著命中機構數目的增加，不良客戶比例有著顯著提高。因此，常貸客對於客戶不良情況有顯著的識別及區分能力。
最後，我們來看看風險度評估的表現。風險度基於千萬量級的風險資料庫，並結合多維的外部資料，利用大資料建模從多方面對客戶出現信用風險的可能性。
目前，風險度整體命中率約為8.5%。被風險度命中的客戶，其不良比例顯著高於未命中的客戶。見圖2-9和圖2-10.
綜上所述，大資料徵信評估有望對金融機構降低信用風險和欺詐風險帶來顯著效果。因此金融機構在設計授信政策時，不妨多維度使用徵信產品資料，實現全流程大資料風控，從不同角度篩選不良客戶。