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深赋能引爆挑战,以信用科技贯穿金融风控全身“血液”

??来源:香港马会免费资料 ??作者:熊先生 有82人浏览 日期:2019-04-10放大字体??缩小字体

   香港马会免费资料: 对于诚信体系的建设,距离最初的设想还很遥远。一方面是因为没有足够的信息来判断“信用”,另一方面是对于失信的惩戒力度还远远不够,所以失信成本较低。

-信用价值的“畅想”与“实践”

北京2019年4月8日-- “信用价值”为金融新业态提供了广阔发展空间,近年来,随着大数据、人工智能等科技的发展,传统征信行业也在发生变化。中诚信征信有限公司作为国内领先的信用科技服务商,2017年首倡“信用科技”,将信用风险管理与大数据、人工智能、区块链等金融科技相结合,致力于打造全方位的大数据风控和资产管理解决方案,提供“数据+规则+模型”三位一体的智能风控服务。

中诚信征信董事长兼CEO岳志岗表示:“信用是金融科技的核心,但并不是全部,这才是我们自身对于信用科技的定位。信用科技已经表现出极强的技术驱动的特性,这背后是人工智能、大数据分析和区块链等关键技术的赋能。”如今的中诚信征信落实信用科技战略,加大对科技投入,发力全新的“信用科技”领域。“技术只是一种手段,在技术背后,核心的支撑还是对于风险的理解,对风险管理经验的积累。”

从信用科技到智能风控

中诚信征信作为独立第三方信用科技服务机构,聚焦于数据价值的挖掘与应用,在对于个人数据和企业数据的使用过程中充分运用科技手段,结合自身多年对信用风险的理解,对于风险的把控,为金融机构提供智能化的服务。例如传统金融机构、政府机构、互联网金融公司、互联网保险公司等。

对于传统意义上的金融机构来说,无论是银行还是信托机构,其实已经建立了属于自己的风险评估技术系统,但其在运行当中仍会有很多不足,所以中诚信征信运用“信用+科技”的服务的形式,结合自身在信用管理领域的深厚业务积淀所赋予的优势,针对不同行业,无论是建立风控模型,还是设计反欺诈产品,始终离不开风险管理专家对风控业务的深厚了解,在了解技术的基础上,构建特有信用评价体系来进行信用评估。

传统风控其实是通过收集企业的基本信息,包括企业的财务信息、是否是失信企业、是否有重大的法律诉讼、是否有劳动仲裁、税务信息等等,进行信用风险评估,而所有的信用评估,都是围绕履约意愿和履约能力而展开的。数据维度不够,数据获取单一,更多依靠人工来完成,成本高且效率低下。但是随着大数据、人工智能等前沿科技的发展,信息获取维度得到了进一步的增强,传统风控也发生了变化。

“对于个人来说,原先办理信用卡只需要填一些基础信息,授权查询第三方数据,就可以授信,但很明显数据维度不够。其次数据之间的相互校验无法通过人工来实现,成本较高还会存在偏差。但是如果通过智能风控系统来实现,通过大数据法则和数据之间的相互比对来检验,不但能够将人与人进行关联,还能够将人与企业、人与事件、人与所有事物进行关联,就能减少依据主观判断和人工判断的误差,有了最新的技术加持,可以做到秒批、秒拒。”岳志岗介绍。

2017年中诚信征信提出了“信用科技”概念,旨在通过大数据、人工智能、区块链等技术的进步推动信用评估的智能化和信用价值的扩大化,进一步提高科技金融产品质量及服务效率,提供个性化的智能解决方案。此前,中诚信征信推出了一站式互联网大数据征信平台“万象信用”,利用大数据搜索与关联挖掘技术,从多种维度对目标主体的信用变化和风险行为进行动态察觉与监控,实时预警。

目前,“金融科技”正是被热议的话题,金融科技就是传统金融行业通过科技的运用,能够提升效率并且降低成本,所以科技发展在金融行业的发展中备受关注。无论是产品本身、监管层面,还是金融产品的运用过程中,需要聚焦的是如何通过科技的力量提高对于信用风险的识别和缓释工作。

诚信体系建设任重道远

随着我国经济发展,信用体系的重要性也将更加凸显。完善社会信用体系,打破信息孤岛,重新注入诚信基因。由于信用法律法规的不健全及对信用的理解相对狭隘,社会信用意识不强的现象还普遍存在。随着“大数据”时代来临,各地各部门对企业和个人信用信息的搜集整理大大增加。但这些信息并没有直接带来各部门之间的信息融合与数据共享,打破“信息孤岛”依然是当前我国社会信用体系建设首先要解决的问题。信息不被共享,固然有安全考虑。但更多的恐怕还是部门利益考量,因此不愿拿出来共享。这种想法,造成各部门、各层级间条块分割成为“信息孤岛”,数据采集重复、标准不同、一致性差、开发利用程度低,制约了政府的协同管理和应急响应,极大地阻碍了我国信用体系建设的进程。这是需要自上而下、依靠市场推动的,当市场有需求的时候或者说局部有突破的时候,会形成相应的横向需求从而慢慢扩大。

社会诚信体系建设范围非常广泛,涵盖了政务、商务、社会、金融等各方面,系统看来第一类就是政府政务信息公开,将政府管理社会过程中所收集的数据服务应用于社会建设;第二类是商务诚信,需要解决的是商务活动过程中的相互诚信问题;第三类就是居民间的诚信问题,简单来说就是守信。在社会信用体系建设中,政府、企业、个人缺一不可,通过系统建设可以形成“以信用制度为保障,以政府诚信为表率,以个人信用为基础,以企业诚信为核心”的有机信用体系。

对于诚信体系的建设,距离最初的设想还很遥远。一方面是因为没有足够的信息来判断“信用”,另一方面是对于失信的惩戒力度还远远不够,所以失信成本较低。

如何击破诚信体系建设过程中的痛点,除了基础工作建设,更多的是需要观念上的突破,实现信息互通,但这种突破只能是潜移默化的,当金融机构、中介机构有需求的时候,才会通过一定的社会影响力来推动政府和市场的多重结合。

“未来诚信社会一定是文明社会的组成部分。如果想步入文明社会,其实不仅仅是智能文明,还是应该回归传统社会文明,以诚信为本。在构建社会诚信体系建设的过程中,政府树立榜样形象;同时要加大企业端的应用,并且落到实处,例如按时发放员工薪资,对于合作方来说要按时交付,对金融机构来说按时还款等;而个人则需要通过潜移默化的影响,除了银行贷款、信用卡还款外,还需要按时缴纳费用,从小事做起,珍惜个人信用。”岳志岗表示。

观点

《数据》杂志:在社会诚信体系建设中,数据扮演了什么角色?

岳志岗:从数据本身来说,需要强大的应用场景,当应用结果得到反馈时,才能够检测出数据是否真实有效。不能单纯就数据论数据,目前的数据维度已经很广泛,在今天的互联网时代,数据承载量也非常大,我们可以利用数据与信用的关联度,深层次挖掘信用数据应用价值。数据本身的价值效果,只有当数据结合特定应用场景转化为决策的智慧,数据价值才得以体现。从海量的数据中进行分析洞察,获取更多的X,挖掘更多X的价值、运用更先进的求解算法、获得更多的表现数据反馈,达到对业务数据价值的最大化利用,解决实际问题。数据的进阶过程,一定需要场景化。数据针对于不同的应用场景,表现就会不同。并且另一方面,不能单一看某个数据,需要通过交叉对比分析,才能发现数据的虚假程度和偏离程度,才能决定如何有效使用。这是需要技术层面的分析,需要技术手段来实现。并且数据作为一个“点”,由点及面,除了本身的价值外,应用和推广才有更大的价值,所以难以割裂开来,是重要的组成部分,并且应用于不同场景才会有价值。

 

 


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