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选自：中国大数据产业观察网 首发亿财网
关于未来大数据风控趋势如何？近日，亿财网专访了好贷网大数据事业部总经理吴昊，在采访时吴昊称：“未来大数据风控趋势是垂直化、场景化。”
自P2P平台诞生的那一刻起，几乎所有的P2P平台都在探索更科学的风控模式。随着互联网技术的发展，互联网前沿科技成为P2P行业发展的驱动力，利用大数据技术来做网贷平台风险评级和风险控制，也已成为行业发展必须迈过的一道坎。
在采访时吴昊认为，未来，基于不同客群的定位，推出不同的数据组合式的数据服务，提供更垂直，更场景化的数据服务，将成为数据风控的发展方向。
在今年3月底，好贷网跟FICO在北京举办的联合发布会时推出了云风控平台。从正式发布到现在，大概已经有接近300家的信贷机构接入了好贷网。
刚推出云风控的时候，大家的感觉是很奇怪的，因为好贷网是做贷款搜索的，自己不放款，不介入到审核的流程,为什么要做风控这件事情呢？
吴昊称，云风控这个事情是基于信贷机构对于风险控制方面的痛点来做的：
首先，传统信贷机构获取的数据维度还太少
现在，很多信贷机构对于客户了解是不够完整的。因为我们在看信用贷款的客户，通常看几个证件，看一些相关的证明，这些维度是远远是不够的。
如果要在两到三个月时间之内，非常清楚地了解一个人，并且要借钱给他，还要确保能够把钱还给我，这个难度是相当大的。
在人工采集这些相关信息的时候，一方面成本很高，而且效率非常低，也不是说所有的数据可以采集到。
很多信贷机构在发展过程当中，也面临着一些转型，比如是做传统的拆借业务，传统的抵押业务，也看到了信用贷款这个事情。更新的一些供应链或者是其他的一些东西，也看到了这个市场的机会。
但是，他们可能没有办法在短期之内完成转型，因为他们对于风险的把控，并不是特别的清楚。
这样看来，我们做这件事情就有了一个最基本的动因，就是说机构有痛点，他又是我们的合作伙伴，我们理论上有这样的一个动机去帮助他解决。
很多人说，每年的贷款申请量是很大的，你们成立到现在，仅仅两年多的时间，就已经处理了接近1000万的贷款，如果自己来放款的话，你的贷款量将会在分分钟超过人人贷，为什么你们自己不放贷？
但我们对这些事情想得非常清楚，为什么呢？
这个市场参与者是很多元化的，有专门提供贷款，放贷的机构，也有像我们这样的一个第三方的存在。我们认为说金融市场足够大，像我们这样作为独立的第三方，这个钱已经赚不完了，没有必要赚其他的钱。
我们希望在这个过程当中，能够发挥出作为连接平台的作用和价值。
我们一开始的传统业务模式，只连接了C端，另外一方面连接的是放贷机构和信贷员。
后来，我们也想通过一些基于数据的方式，基于机制把好贷网和这个行业里面所有的参与者有机地结合，在这个连接的基础之上，做更进一步的创新。
这也是我们做云风控的第二个动机，想通过这些，与合作的信贷机构建立起密切的深度合作关系。
我们也做了这样一个项目，能够通过系统的方式与他们更紧密联系在一起。我们也不打算拿征信牌照的原因所在，本身我们认为征信牌照需要被监管，作为互联网公司来说最讨厌被监管的。
其次，人工采集数据成本很高，而且效率非常低
提供数据服务这样一个事情，并不是说一定要是征信公司可以提供的。从征信公司出来之前到现在，很多公司也在不断做着这样的事情。
我们看到，我们想做的是自己的生态体系的连接。
在这样的情况下，我们本身就不打算仅仅是通过卖数据赚钱，而且以后也不可能申请牌照的主要原因。我们希望以互联网的方式来看待，并且来操作这件事情。
说到互联网，国内有一些公司在提供风控方面的数据，包括一些建模的服务，跟好贷网还是会有一定的差异。
我觉得，这类公司大概分成三个类型，第一个类型是征信公司，首先是受银行监管，对于里面的一些数据要求是更高的，这个一会儿再举个例子跟大家做说明。
第二类是普通的数据公司，其实也没有什么像样的研发能力，但是会接数据，接了数据之后会把数据卖出去，这可能是唯一的一个商业模式。
还有的是第三类，是好贷网这样的公司。
为什么不打算通过卖数据赚多少钱？其实我们还是从建立一个生态系统的角度来做这件事情，我们还是以比较偏互联网，偏产品化的方式在设计我们的服务。
比如说，像传统的一些数据公司，或者是一些传统的征信公司，他们提供的一些数据其实有是点类似于菜单，这个菜单上有哪些菜，或者有哪些数据，他们分别卖多少钱，这个菜单提供给你，想吃什么自己点。
相对来说，我们会更进一步做更产品化的东西。
大家如果有关注我们的产品就可以看到，加工成不同的产品，以产品切具体的场景和信贷服务的需求，可能会更进一步的解决信贷机构的需求和痛点，或者说能够降低他们理解这件事情的时间。
独家推出基于FICO的评分服务
另外一块，是我们跟FICO是独家推出了基于FICO评分的服务。
从目前的推广情况来看，行业对于用评分卡的方式去控制风险，还是存在一个相对比较大的分歧。
当然，从国外发达的金融市场的情况来看，一些比较标准化的贷款产品里面，用评分卡处理这个借款人信用管理，用这样的方法来做的情况是非常普遍的。
但是，国内因为本身传统金融行业面临着转型的过程当中，很多人比较偏重于我是很专业的风控，可能很多的东西是不是评分卡看不出来，但是我能看出来，可能会有比较传统的这样一个看法。或者说，这个客户本来就是一个抵押物给我的，我没有必要再做一个评分，抵押物，甚至希望逾期，他们是以这样的方式来做。
从长期来看，评分卡的角度确实是有比较大的价值，很简单的是说评分卡是把人的经验，包括基于一些数据的统计的分析能够量化，并且能够标准化。
比如，这个机构或许有几个水平特别高的风控人员，但是经验是不可复制的，不可能所有的风控人员都像这个风控一样，有非常专业的眼光来看待所有的风险，人的主观在看东西的时候，容易有误差和偏差。
评分卡本身还是有一定的价值，但从国内的情况来讲，需要比较长的市场培育过程，毕竟FICO当时在美国能够一下子发展起来的话，首先经历了比较长的一个沉淀阶段。
在产品方面推出免费的服务
还有一个是在产品方面，这段时间我们比较受市场关注，推出了一些免费的服务。
首先，是我们整合了非常多的，我们叫做防控宝这样一个重大风险识别数据库。这个库汇总了各方面权威黑名单数据资源，不管是从维度还是总的数量来说，行业里面都在前列。
这个数据库，我们好贷网自己帮机构把所有的成本都补贴到了，并提供给合作信贷机构去做免费的查询，这也是我们的一个产品思路。
我们希望，有更多的用户跟我们建立起合作关系，在建立起合作关系的基础之上，再不断地提供其他的一些更有附加值的服务。这样能够一方面提高用户体验，另外一方面能够真正的建立起在这个行业里面的优势，或者说是壁垒。
风险控制重于改变旧做法
还有一个，我们认为，从风险控制的角度来说，没有一家大数据公司能够帮助机构解决所有的问题，而就现在来说，大数据在这个行业里面的应用，更侧重于改变旧有做法、提升部分工作效率的阶段。
风控本身是一个系统化的东西，包含了风控政策，包含了催收的政策，包含了人工，员工的激励政策，内部的管理政策，包括一些操作风险，一些规避的设计，以及审批技术。
大数据现在能够解决的，只是在审批技术环节，我能够帮助你发现一些风险，仅仅是停留在这样的阶段。
对于信贷机构来说，更重要的风险防范措施是整个信贷政策的设计，包括客户准入门槛的设计，包括内部人员管理的设计，这块大概占到80%的风险，而这是大数据没有任何关系的。大家的差别，关键还是在于自身的对于风险的偏好，对风险的看法。
但是，大数据作为工具，能够帮助机构发现一些用传统的方式发现不了的风险，而且能够发现出越来越多的风险，这是这个行业的现状。
从我们的产品设计思路来讲，我们接下来会更侧重于一些场景化的风控设计。
比如说这个机构是固定做房贷，云风控就整合和房抵押贷风控审批相关的数据提供。
或者再比如是5万块钱以内的信用贷款，或者说5到10万之间的信用贷款，我是不是可以基于不同的客群来定位，推出不同的数据组合式的数据服务，来满足这个风控需求。
上述提及的，现在已经有一个雏形。“尽调宝”这个东西，信贷员到客户这边做调查的时候，已经能够实现尽调现场和后台的机构之间数据的数据实时交互。这方面花在路上的时间，或者复印材料录入系统的时间就能够省下来，能够提升审批效率和用户体验。我们还打算做进一步的细化，我们会做成尽调宝企业版，信贷员调查企业的时候，基于细分行业、具体企业做具体字段的收集，比如这个企业是生产型的还是贸易型的，是做哪些行业，等等。
这样，就可以提升企业贷款时提升信贷员的工作效率，降低操作的难度。
同时，我们的尽调宝，也正在与一些合作机构做二次开发，开发出另外一套更加垂直的版本，比如专门用在房地产抵押贷款领域的产品，有专门的字段收集房产的照片，相关证照的照片等等，通过这样实现交互，我们未来的产品思路，将是更垂直，更场景化的数据服务。
吴昊，现任好贷网大数据事业部总经理，中国大数据风控联盟发起人，人民银行征信中心“个人信息保护”课题组成员。擅长期货、担保、融资租赁及互联网金融研究，曾负责与银联商务共建“银利普惠”互联网金融项目。
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