行业前瞻：看e租宝如何玩转大数据风控

　　风控大数据是互联网金融行业的下一个方向，这使得e租宝等大型互联网金融平台已经开始加紧探索与布局。e租宝方面称，将引入物联网、大数据和云计算技术，以打造多元化的、符合未来发展方向的金融风控新模式，引领大数据在行业信用管理和风控防范之中的应用趋势。

　　

　　互联网大数据作为互联网的产物，主要是行为数据和个人信息构成，另外还有少数互联网企业拥有浅层金融数据。因此，互联网大数据首先强调的是数据的海量，数据越多就越可以描绘出事物的本质。

　　除了数量外，也非常看重风控历史数据的广度和深度。其中，数据的广度指用于风控的数据源多样化，任何互联网金融企业并不能指望依据单一的海量数据就解决风控问题，正如在传统金融风控中强调的“交叉验证”的原则一样，应当通过多样化的数据来交叉验证风险模型。

　　而数据的深度是指用于风控的数据应当基于某个垂直领域真实业务场景及过程完整记录，从而保证数据能够还原真实的业务过程逻辑。

　　互联网金融获取的大数据基于弱变量，就是申请人的生活信息、轨迹信息、阅读信息、网络上的消费信息，通过这些信息勾勒出一个完整的客户画像，在这个层面上做风险管理，这与传统金融机构依靠央行征信报告等强变量对个人和企业做判断有本质的区别。

　　那么强变量和弱变量哪个更好呢？我们看到，在目前征信数据共享机制还未建立的情况下，各类数据都是割裂的，不管是强变量还是弱变量，都不能单独反应出一个人或企业的真正信用状况。只有未来整个信用信息共享机制建立、征信行业崛起、强变量和弱变量结合，才能更好的做出风险判断，从而提高风控水准。

　　互联网大数据进程任重道远，但在目前探索阶段，各大互联网金融平台都已经有了自己擅长和偏重的数据爱好。从e租宝来说，其风控模型本身就是“融资租赁+平台“的线下与线上的结合，因此线下融资租赁公司进行的实地尽职调查数据也成为e租宝大数据风控的重要数据来源和手段。

　　我们看到，e租宝合作的融资租赁公司的线下风控团队会对同一风险事件采用多种策略，甚至会去统计、调查承租企业的车流量、废气废水排量，来验证该企业是否如实相告了经营状况，这种风控策略已经在具体实战中获得了良好应用，并且体现了其价值。

　　未来，互联网金融平台将通过企业呆坏账和个人信用数据等金融数据量化征信体系，掌握借款企业的还款意愿和能力指标，提前进行风险防范，同时也可以实现有目的有规划的规模调整和风控准备，这将从根本上提高互联网金融行业的整体风控水准。