大数据推动金融风控升级.pdf

1大数据推动金融风控升级中源数聚出品2CONTENTS目录理解金融科技价值开发金融风控模型0102创新金融风控体系033PART 1理解金融科技价值4近几年，银行业的不良贷款规模和不良贷款率大幅攀升资料来源：管理大数据4.3 4.3 4.9 5.98.412.715.129.61.1 1.0 1.0 1.0 1.3 1.7 1.7 2.0 -0.51.01.52.00510152025302010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2020E不良贷款余额（千亿人民币）不良贷款率（ %）2010-2016年，商业银行不良贷款规模和不良贷款率近年来，中国宏观经济正面临严峻挑战，银行业不良资产规模迅速攀升。截至 2016年第四季度，商业银行不良贷款余额达 15122亿元，预计到 2020年，这一数字将上升至 3万亿元。年增速18%5非银金融机构的潜在不良资产也浮出水面资料来源：管理大数据2.4 3.04.66.9 7.88.29.418.30.05.010.015.020.02010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2020E2010-2016年，非银金融机构不良贷款规模（千亿人民币）年增速18%非银金融近年来也迎来了蓬勃发展，但由于其业务 “ 高风险、高收益 ” 的特性突出，加之风控方面相对薄弱，因而面临的不良资产风险更甚于商业银行。预计 2020年非银不良贷款规模将达到约 1.8万亿元。6现在金融科技来了，它将改变传统金融模式资料来源：管理大数据互联网金融仅是匆匆过客，金融科技才是终极风口。互联网科技互联网科技仅仅只是一把尖刀，只会对金融行业进行漫无目的分解，最终不仅让人大汗淋漓，而且无法真正解决金融行业本身的痛点和难题。以风控为例，互联网金融时代之所以会有诸多乱象主要是因为行业和用户发生了变化而风控方式没有发生改变所导致的。金融科技真正与金融行业深度融合的金融科技则具备破解金融行业痛点和难题的潜质，并有望将金融行业的发展带入到一个全新的发展阶段。通过将大数据、智能科技的手段应用到金融行业的风控环节当中就能够达到这样的效果，海量的数据样本为我们提供了丰富的用户和项目标本，通过这些数据，我们不仅能够实现用户与项目的完美对接，而且能够让预判到项目的风险等级，提前对项目运行做出预判，提升金融行业的安全性。而智能科技的应用则能够减少人力成本，提升金融行业的运行效率，通过建立智能风控的模型，我们用智能机器人或智能模型来代替大部分的人工，从而进一步提升金融行业的效率。7金融科技正在推动金融服务领域创新与重塑资料来源：管理大数据改变玩法1 将移动装置、社交媒介、分布式分类帐系统等技术和新方法应用于金融服务领域如：加密货币、智能合约、机器学习 /人工智能工具，运用社交网络来预测市场动向挑战中介2 运用新技术和新工具，旨在通过金融脱媒，提高客户独立性如：买方对买方网络、 P2P外汇和贷款平台、帮助投资者自主进行交易决策的认知智能工具改良赋能3 帮助金融机构克服传统的结构性障碍和工作流程挑战如：更好触达，更好运营，更好体验客户关系管理工具供应商、债券匹配代理商、 KYC/AML（了解你的客户 /反洗钱）工具、分析、监控和网络安全工具改变玩法型企业将成为颠覆式创新的重要组成力量颠覆式创新的业务模式将逐渐成为金融机构核心业务模式的重要推动因素8金融科技应用主要覆盖八大领域支付数据 &分析保险借贷 /众筹区块链投资 &交易规划安全支付处理，转帐，移动支付，外汇，信用卡，预付费卡，奖励计划大数据解决方案，数据可视化，预测分析，数据提供商经纪，承保，理赔，风险管理工具众筹平台，社交借贷，抵押 &企业贷款区块链协议开发，数字货币，智能合同，区块链支付 &结算，资产 &身份管理投资管理，机器人咨询，交易定价 &算法，交易 IT，交易平台，经纪，清算业务流程自动化，客户关系管理，合规 &了解客户，库存 &供应链管理数字身份，身份验证，欺诈管理，网络安全，数据加密9金融科技涵盖大数据、人工智能等更高层次技术资料来源：管理大数据人工智能大数据互联技术移动互联物联网分布式技术云计算区块链安全生物识别加密10金融大数据在信贷领域有广泛的应用，重点是风控资料来源：管理大数据大数据覆盖信贷领域各个流程，重点是获客、身份验证和授信环节获客环节建立用户画像跟踪用户完整生命周期身份验证环节，通过活体识别等技术解决申请人是否本人的问题，关联分析则是利用图关联技术，找出欺诈团伙授信环节汇聚多方数据源，通过建模进行风险定价，金融科技服务商输出信用评分给机构使用获客身份验证授信贷中监控贷后管理用户画像智能营销智能客服生命周期管理反欺诈活体识别关联分析风险定价信用评分交易反欺诈智能催收