日前，监管层多渠道表态要严控金融风险，并且，要对游走在灰色地带的部分互联网金融乱象强监管。4月25日，在国家金融与发展实验室主办的“消费金融：发展与创新研讨会”上，数据技术、生物识别技术等如何运用于消费金融，与会专家们认为，大数据技术将解决金融风控效率瓶颈，而数据模型和社交数据的运用归根结底是对人的属性的研究，消费金融本身也应该立足于为消费者提供的金融服务，因此，数据技术、生物技术未来在消费金融风控和反欺诈领域都将有重要价值。
在研讨会当天发布的《中国消费金融创新报告》(以下简称《报告》)中也判断，相比于传统消费金融风控模式，互联网金融消费风控系统以大数据风控是为基础，融入“数据+风控模型+算法”的思想，真正有效地将风控系统量化衡量。
京东金融消费者金融事业部总经理区力指出，“随着监管政策逐渐明朗，消费金融市场一定会迎来驱除泡沫、发现价值的净化期实践也证明。互联网在普惠金融里并不是狭隘地扮演着渠道角色，而是一种新技术手段。这些新技术的运用最终能够帮助降低金融服务成本，提升服务效率，推动金融服务的普惠。京东金融也在数据和技术输出方面做了一些尝试，包括联名信用卡、白条闪付等等，未来依然会沿着开放的路径，对外输出数据技术能力，帮助推动整个普惠金融生态的良性循环。”
大数据应用是交叉验证消费者信息真实性
业内人士认为，大数据一定要在风控以及对客户征信体系当中发挥作用，因为有一个前提是一切的社会现象本质都是一种投机现象。中国银联北京分公司副总经理丘键分析称，“你需要要在海量的数据当中找到相关性，在这个过程当中必然要避免经常所说的一两个问题，一个就是数据缺失的问题。第二个就是数据挖掘上的，工具性的一些偏差。在这种情况下，如果我们要对一个消费金融业务进行一个充分尝试，就应该把它最有利的数据信息和最相关性的信息抽出来进行分析。无论是社交性信息也好，还是其他的一些生活信息来讲，对一个人来讲，肯定支付性是第一位的，你浏览成百上千个网页，也不如你下单的那一刻。”丘键说。
TalkingDat的CEO崔晓波认为，大数据主要应用在两个方面，第一个是大数据模型定律。“前一段时间，我们跟一家互联网金融做了模型去验证了，包括失信人群和守信模式基本上是类似的，跟这个基本相关，我们做营销策略包括风控规模的时候，都是跟这个大数据相关。”
第二个是在跨界本身。崔晓波指出，其实数据不应该只是在消费金融，而是应该在消费者金融领域，是研究人的。人有很多属性，既有金融属性，也有很多其他属性。“我们在2014年跟几家信用卡银行尝试做用户分群，尝试把信用卡用户跟游戏用户进行交叉，利用信用卡的一些积分去兑换一些游戏币，你会发现效果非常好，对沉默客户的唤醒有非常明显的效果。”崔晓波说。
聚信立CEO罗皓指出，数据是否有价值需要考虑三点因素，一是数据的精度问题;二是数据的覆盖度;三是数据的有效性，需要判断一个人是不是欺诈，是不是有还款能力，比如多壳借贷，还有当一个人不还钱怎么解决他失联的问题。
“数据的易读性和可用性也非常重要。我们推出的产品发现有非常多的互联网的数据，大家都觉得这个非常有用，但是不知道怎么用，所以会有很多的数据翻译过程。”罗皓说。
实际上，社交数据对于用户的信用分析依然有独到的价值。“越有价值的数据是跟这个人的长期属性有关的，比如他在某互联网公司工作过，或者他是一个做了十年的工程师，这些职业的属性能够跟用户实际的消费能力产生比较紧密的结合。”脉脉CEO林凡说，“另外，我们其实是一个很大的社交网络，这个社交网络的数据的伪造或者数据的真实性会变得比较容易控制。因为你说你是某家公司的员工这很容易，自己在资料上填一下就好了。但是，如果说你的朋友里面，存了你手机号码这些人，他们都不是这家公司的，这个时候你是不是这家公司的人这件事情的风险就比较大了。”
林凡认为，通过整个社交网络和个人信息数据的交叉验证，比较容易能够建立出一个征信模型，而且这个模型相对而言，作为用户的伪造难度要大很多。人脸识别随着人工智能技术的成熟，已经普遍加入到消费金融场景中了。“我预测，在一段时间之后，数据模型的准确性可能会超过现在很多现有成熟的模型，有可能是在三年左右，特别是国内一些数据的连通性更好后，人工智能技术本身会产生很大的冲击和应用。
大数据模型和生物识别技术将助力反欺诈
在汽车领域里面，反欺诈是普遍的风控难题，“因为在汽车领域里面，大家叫做薄毛利、大规模的一个领域，既然它的毛利利差比较薄，但是规模又很大，它不是一个高利率覆盖高风险的一个东西。”第1车贷CEO李海燕说。
李海燕指出，“在数据模型的运用下，反欺诈显得尤为重要。反欺诈在汽车领域就是一个场景，如果场景错了，或者交易里面的场景不对了，被欺骗的概率是很高的，甚至被欺骗概率是几十台车，上百台车的一个概念，所以在汽车领域大数据的应用更是反欺诈的一个模型和车的真实交易场景的一个应用。”
《报告》认为，基于大数据风控，可将传统消费金融前端销售依靠大量地人工推荐、后台依赖人工作业的重人力模式，升级为依赖系统和数据自动决策的在线实时自动信贷工厂模式。相比用抵押物、收入流水证明等粗放式的传统风控方式，通过基于大数据线上信贷审批系统将进一步提高信贷业务审批效率。数据风控的优势就在于降低了获客的变动成本，通过智能化、批量化实现规模化。同时，数据风控在反套现、反欺诈，打击黑产方面也有越来越重要的现实意义。
关于人脸识别等生物识别技术的运用，与会专家也认为能够对消费金融风控有一定的补益。丘键指出，“线上获客一定要解决一个基础性的问题，就是远程开户，这是网上银行必须面对的。技术手段，第一要进行远程的身份验证，包括像人脸识别、虹膜都必须验证，然后通过后台，包括身份证验证信息中心进行比对，包括一些在内的银行卡数据信息进行比对，包括开户之后留下的信息进行比对。整个社会在进步，包括人脸识别等这些生物识别技术的进步，加上制度新的一个革新，所以，使得远程开户在现在成为一种可能，我国的直销银行的发展和未来包括消费金融在内的各种线上的金融获客业务也会发展。”
罗皓判断，“未来的五年内，当数据的孤岛包括数据的开放性以及数据的定价这些问题都逐步被解决的时候，我觉得当数据大范围丰富，并且硬件包括处理的能力得到急剧的提高以后，我觉得人工智能在消费金融，包括在一些其他领域才有一个更蓬勃的发展。”
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