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随着中国消费升级和资本祝福的发展,消费信贷在中国兴起。

从去年开始,出现了有舞台场景和现金贷款的公司,出现了教育、医疗美容、农业、旅游、租赁、3c等舞台产品;现金贷款公司也集中爆发,成千上万的玩家出现在市场上。

同时,相关的风险控制问题也成为消费金融发展的一个难点。4月15日,一家金融公司在中国世界饭店举办了2017年消费金融cro峰会,许多业内人士讨论了行业的断裂和重塑。

消费者金融风险控制存在“三大难点”

2017年,互联网金融的发展史从p2p时代进入了消费金融时代。"这是一个中国互联网金融蓬勃发展的时代."中国工商银行(601398,BUY) (601398,股吧)高级顾问、美国金融发现信用卡(American Financial Discovery Credit Card)前首席信用风险控制官、财经商学院院长张军在峰会上表示:“未来5年,中国居民消费信贷将超过50万亿元,互联网消费信贷将达到1万亿元。"

消费金融风控三大难点 业内:大数据、反欺诈

市场有无限的可能性,大量消费金融公司的崛起让许多从业者看到了消费金融的蓝色海洋。另一方面,在互联网金融发展的三年中,出现了太多残酷的市场竞争。

中国消费金融风险控制面临许多痛点和困难。白蓉金夫副总裁段颖表示,2015年是各种信贷模式快速扩张的时期,随着资产的扩张和竞争的加剧,各种问题将逐渐显现。例如,由于缺乏诚信教育,中国信用信息系统的缺失导致欺诈手段层出不穷,大数据风险控制中的数据丢失和混乱等问题都是行业的痛点。

百度集团副总裁、百度金融首席执行官、美国运通前高级副总裁、财经商学院副院长王锦认为,中国消费金融风险控制存在“三大难题”,即互联网上“坏人”多、长期贷款严重、无人问津。“这种情况在中国更为普遍,同时也侵犯了消费金融的风险控制技术,使得许多贷款行为无法得到令人满意的解决。”王锦说。

此外,该行业面临的另一个问题是缺乏风险控制人才。“我总觉得我走的每一步都有坠入空的感觉,但没有别的地方可走。”摸着石头过河是国内风险控制从业人员最直观的感受。

据了解,一些刚毕业两年的风控新人,经过几次跳槽,要求月薪3万元,但风控的实际能力和水平只能算是初学者。对此,张军表示,只有培养出源源不断的风险控制人才,我们才能赢得这场利益与欲望的较量。

为整个过程创建一个风险管理系统

针对目前风险控制面临的困难,从业人员也提出了打破我国消费金融风险控制的观点。王锦认为,风险控制是一门艺术,需要在各个方面进行雕琢,才能为整个过程创建一个风险管理体系。

首先是大数据风险控制。gitzo Consumer Finance cro Tomas sko umal认为,消费金融提供了包容性的服务,覆盖的人群更多的是在传统的信用信息系统之外;另一方面,消费金融需要考虑用户体验,并在短时间内做出快速判断。

“大数据可以在一定程度上作为传统信用信息系统的补充,它可以帮助我们验证用户提供的数据的真实性,并帮助我们对客户进行‘打分’。”托马斯·斯库马说,大数据对金融公司来说有三个好处:更明智的决策、更快的决策和更短的客户贷款申请表。

其次是反欺诈体系。“在互联网模式下,用户将呈现出一个群体的优势,优秀用户之间会有交流,尤其是不良用户的集中。”京东金融消费金融部风险管理高级总监成建波认为,“为不良用户建立一个网络标识是一个必须解决的问题。”

“例如,在身份验证问题上,如何确定我是我自己,在以前的行业中,每个人都说通过信息交叉验证,有用户用身份证拍照来验证自己的信息,因为用户授权的信息是多样的。,不仅是我自己提交的,而且是从后端找到的。”量化学院的联合创始人兼首席运营官望你说,如此多的第三方数据提供商可以使用它们,因此信息的交叉验证可以验证我是我自己。当然,随着人脸识别技术的逐渐成熟,这些最新的技术,包括人脸识别和活体检测,降低了大量欺诈的概率。

消费金融风控三大难点 业内:大数据、反欺诈

最后,应注意风险控制部门与其他部门之间的合作。"不仅要控制风险,还要最大化收益."DIA Associates首席执行官严晓东表示:“客户从开发到退出主要是两个环节,一个营销环节和一个风险控制环节,这两个环节应该结合起来。”

美利集团副总裁兼金融产品负责人顾崇伦表示,消费金融的风险控制应该“差异化”,不仅要管理风险控制,还要将风险控制与市场和用户体验相结合,做好每一个不同群体甚至每一个客户的风险控制,从而改善每一个客户的体验,为公司实现利润最大化。

裕富集团消费金融副总裁金增晓表示:“如今,风控在这个时代已经变得非常漂亮,因为我们现在有了云存储、云计算、大数据(包括底层架构的开放)、人工智能和机器学习。我们现在有能力做得更好。”

"深度学习在图像识别和语音识别方面经历了巨大的变化."望你说:“深度学习将使风险控制技术得到阶段性改进。”

来源:千龙新闻网

标题:消费金融风控三大难点 业内:大数据、反欺诈

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