大蜜蜂数据，匠心精神，集约大数据风控

互联网金融火了，大数据风控也火了。于是，不断有公司跳出来说要做大数据，为互联网金融公司提供大数据风控。想做大数据风控的人能做好吗？

风控大数据挖掘需要专业性和工匠精神。

大数据风控无法回避的首要问题是大数据源的问题，即大数据的获取、存储、管理和分析。在我国，目前公共征信局尚未建成，信用数据无法完全以公共服务的形式获取。而且国内民众和企业的信用评级没有历史传统，信用社会建设处于起步阶段。因此，对信用风控数据源进行多渠道、多样化、动态、实时的大数据挖掘，是大数据风控的必由之路。大数据风控真的只有数据抓取技术才能做到吗？

“风控大数据挖掘需要专业性和工匠精神。对于很多专业技术人员来说，通过技术手段在线抓取数据并不难，但真正难的是如何识别、筛选、分析真正对风控有价值的信息，没有在金融风控领域的深厚经验，没有专注并结合行业顶尖数据挖掘的技术，这是不可能的。最终，你从大数据中得到的可能只是更多的错误信号和噪音。”深圳大蜜蜂数据运营总监克里斯说。据了解，大蜜蜂数据团队在金融风控行业浸淫多年，一直专注于金融领域的数据分析、企业CRM、风控体系建设，客户遍布澳洲、东南亚、港澳、中国大陆等地的各大银行、保险机构、政府机构。比如汇丰银行、穆迪亚太总部、中国银行、招商银行、中信银行、广东发展银行、中国平安、中国海关、中国移动、中国联通、鹏远征信、渣打银行、大新银行、永亨银行、新加坡发展银行、泰国大成银行。就像几年前的华为一样，大蜜蜂团队多年来默默坚守着“工匠”的本分，在幕后精耕细作，推动着行业的发展。

“大蜜蜂团队的很多项目经理和R&D负责人都有多年在汇丰银行、大通银行、IBM、SAP、SAS、华为、鹏远征信等知名机构工作的经历。对于大数据风控，有很深的技术理解和行业认知。对于互联网金融风控来说，最高效便捷的方式应该是大数据风控，这是整个公司目前正在集中精力做的核心业务。”对于大数据源挖掘的问题，Chris很淡定，也很自信。他表示:“大数据风控还处于行业探索阶段，但这么多年来，大蜜蜂团队引以为傲的不仅仅是海量的数据采集和处理分析技术，还有金融行业多维度的核心大数据资源，其他相关数据都可以通过技术快速准确的获取。当然，大数据和数据挖掘没有止境。目前，我们在大数据挖掘方面需要做的是不断丰富大数据源，并与行业一起探索大数据应用的开放性和有效性。”克里斯炮制了《任关于大数据风控的数据来源》一文，广受业界关注。“在大数据信用风控领域，大蜜蜂有‘工匠精神’。我们足够专业，我们更加专注，并继续扩大我们的跨行业经验和资源。大蜂数据最有可能真正实现大数据技术与风控应用的完美结合。”

信用风险控制系统比技术本身更吸引人。

据了解，大蜜蜂数据创始人Dick Cheung是著名的数据分析和金融风险控制专家。作为英国皇家统计学会特许统计师，早期在欧洲、澳大利亚等知名机构从事数据分析和金融风险控制研究。回国后创办华策公司，专门为知名银行、保险、政府机构进行风控体系建设，深谙国外金融风控体系建设，熟悉国内信用风控市场。他个人认为，金融风险控制一定是一个系统工程。除了宏观环境，信贷机构内部的风险控制，仅靠BAT某些维度的大数据源、信贷数据和信息支持，永远做不到。真正做好信用风控，尤其是互金风控，需要考虑风控流程、风控人员管理、风控效率、风控质量、风控成本等维度。有效高效的信用风控体系建设，突破大数据的技术壁垒是基础，更重要的是需要对金融风控领域和互金行业有深入的了解和研究。

基于这一信念，从2013大数据风控业务研发之初，大蜜蜂团队就着力打造贯穿信贷全生命周期的大数据风控解决方案，从获取优质客户，到贷前审核、贷中决策，再到贷后监控，为信贷机构提供全周期风控咨询和决策辅助服务。大蜜蜂团队通过对互金风控的深入业务梳理、数据统计、分析建模，将复杂的大数据风控解决方案整合到几个智能简洁的操作系统中，分别是业务申请信息调查系统、业务审核欺诈识别系统、大数据评分系统、贷后监控系统，目前已有大量用户在使用，即将应用。之后，大蜜蜂还计划将这些系统整合成一个统一的平台“蜂控在线”。届时，通过该平台，所有小额贷款公司、P2P平台、银行个贷部门、个人信用卡中心、贷款中介等机构的普通业务人员，都可以轻松办理以前需要多个流程部门、多名专业人员才能办理的风控业务。

每当想到团队在做什么，看到系统给行业带来的风控变化，Chris总是很兴奋。他说，“这一直是我的梦想，是公司的梦想，也是这个团队多年的梦想。信用风险控制体系的构建比技术本身更令人着迷。”

降本增效提质，实现从“0”到“1”的转变

我们知道，在互联网金融领域，主战场是小额贷款和P2P平台。一般来说，小额贷款和P2P平台的信贷业务具有客户多、数量少、放款快的特点，这就决定了共同基金行业无法像银行一样通过传统的资产抵押或线下调查来进行风险控制。因此，很多小微共同基金机构几乎没有风控部门，或者风控工作零散不系统。即使设立了专门的风控部门，大部分也不太可能成立系统研发团队，而大多采用人群战术和人工审核，其风控效率始终有限，风控成本必然很高，风控流程和人员管理也会出现各种问题。

从技术和应用的发展趋势来看，大数据风控的网络化、平台化、智能化、全维度等特点，将能够满足互贷风控的大规模、高效率、低成本、高质量的风控需求，并能从调查维度、信用评级、流程管理、风控成本等方面全方位解决这些问题。

当然，新的技术和应用永远是迭代的过程，需要系统环境的推动和整个行业的不断试错、证伪和进化。对于很多互金机构风控的“空白”或“混乱”，大数据信用风控可以实现整个行业从“0”到“1”的变化，进而实现“1”的决定性价值。

从大蜜蜂数据目前推向市场的几款大数据风控产品(系统)的应用效果可以看出大数据风控的价值。从捷信、证大快贷、安盛、金圣等大蜜蜂的部分合作客户处了解到，他们在信贷审核业务大数据风控平台——“业务应用信息调查系统”的应用方面进行了全面合作。在省时增效方面，比传统的人工信贷审核至少提高300%；在信贷审核质量方面，可以灵活快速获取更广阔的数据维度，更精准地对网贷申请人进行自动化大数据调查核实，快速生成调查报告，辅助贷前准入决策。同时，他们正在讨论接入大蜜蜂数据的“业务审计舞弊识别系统”。这是一套智能化的大数据动态题库和交互式考试评分系统，可以有效解决出借人伪造个人申请信息、冒用他人身份信息、“征信黑名单”无法追查、不法中介诱骗他人间接实施信用诈骗等反欺诈问题，使传统的申请表格“动”起来，对那些有准备、有预谋的欺诈行为起到很好的识别和防范作用。据悉，大量有影响力的信贷机构正在与大蜜蜂数据洽谈更深层次的风控合作，包括贷中决策的大数据评分系统和贷后的大数据监控系统。

信用风险控制，一个永恒的领域。古代的典当抵押，现代的银行信用抵押贷款，近现代的银行信用贷款，每个时期的借贷行为都伴随着相应的风险控制模式。信用的历史有多长，信用风险控制的历史就有多远，信用模式伴随着风险控制模式。我们相信，随着互联网金融在世界范围内的发展，互联网金融和信贷必将迎来她全新的风控模式——大数据信贷风控模式。大蜂数据的历史使命，首先是做“工匠”，做“守护者”。