大数据在互联网金融行业中的应用

　　数据是金融机构在信贷审核中绕不开的话题。在传统金融机构中，银行有多种渠道接触到用户的信用信息。如央行的个人信用记录，工作情况，收入水平和负债情况。而面对薄文件，几乎没有信贷记录，且工作不稳定的申请人，传统数据方式显得有些素手无策。

　　但随着金融科技公司的兴起，大数据的普遍运用解决了风控难题，如德国的Kreditech和中国的买单侠，都在审核中运用到了自动化的大数据采集系统。

　　德国的Kreditech通过连入用户的社交媒体账户，采集数据。每次申请，Kreditech会采集两万个用户动态数据点，研究大量数据的相关性，从而评判用户的信用度。比如分析用户的朋友有哪些。近朱者赤，近墨者黑。已经赖账的人的朋友很可能也不还钱。

　　Kreditech，总部位于德国汉堡。它2012年成立，员工目前200人。面对无信贷记录的人群，提供个体化金融服务，如小额分期贷款，个人财务管理，透支和支付服务。Kreditech提供最高500欧的贷款，纯线上审核申请，平均15分钟到账,35秒审核，15分钟到账。

　　同样运用大数据做用户审核的还有买单侠。买单侠是上海秦苍信息科技有限公司旗下的一款APP产品，为蓝领人群提供手机分期服务。买单侠首席风控官朱君在《蓝领风控，如何与人性做斗争》中介绍，蓝领消费金融审核采用线上线下相结合的方式。通过前端风险督查员和后台反欺诈引擎联合防范，用APP实现双方的信息及时交互，实时配合做风险防护。这种模式，既需要结合新信用卡的线下防控要素，又需要发挥线上防控的特点，而且要成本可控。

　　买单侠采用机器进行批量化采集和信息处理，再对接决策引擎和反欺诈引擎，加快审核速度和准确性。“秒批”策略对部分用户实现了1分钟内完成审核，3分钟内放款。同时，买单侠APP会分析用户的社交网络，通过建模，识别抱团欺诈团伙。

　　买单侠用大量数据做实验。通过信审引擎，通过风控的模型和政策做重复的判断。比如“冠军挑战者”模型，用小额贷款测试不同的策略，过了一段时间，就主要使用效果最好的策略。

　　所以，科技创新变革了金融领域。大数据的应用，大量节约了人力成本和审核时间，并且即使面对没有信用记录的客户，也做到了风险可控。