近年来，金融机构广泛采取大数据风控的方式，然而，疫情冲击以及经济波动正在对它的真实效能进行考验。突发情况出现时，依赖线上数据以及模型审批贷款的途径，能不能有效地管理风险，成为行业关注的重点。
大数据风控的监管与规范
征信体系在过往一年里升级了，数据监管增强了，这就给行业划定出了新的边界。二代征信系统给出了更加全面的信用视图，个人征信牌照范围扩大了，“替代数据”监管明确了，这意味着数据使用不能再肆意无序地进展了。还有互联网贷款新规等政策，实际上要求金融机构利用数据的时候必须更加合规，更加审慎。
这些规范行动意在引领大数据风控朝着健康迈进，监管并非对创新加以限制，而是为了预防数据被滥用以及金融风险，金融机构得适应于更清晰的规则状况下，重新整合税务、社保等多元数据，构建合法的风控模型。
疫情带来的双重压力测试
疫情突然发生，对消费信贷业务造成了直接的冲击，部分展业时间短的线上贷款产品，其风控模型缺少应对经济剧烈波动的历史数据，致使风险识别能力遭遇挑战，这揭示出完全依靠历史线上数据建模存在的局限性。
疫情促使“双十一”等线上消费出现爆发，于此相关的分期贷款以及征信查询急剧增多。这为金融机构的大数据应用带去了海量实战场景，然而这又要求风控系统能够迅速区分因疫情而临时受困的客户和本质不良的客户，对模型的动态调整能力构成考验。
普惠金融中的“白户”难题
指出普惠金融重点服务对象常为无信贷记录“白户”的是央行官员，传统风控模式没法评估其信用，利用水电气、纳税等替代数据成破题关键，通过整合地方政府部门小微企业非信贷数据弥补信息缺口的是台州、苏州等地探索的模式。
这些实践所呈现的情形表明解决“白户”融资问题单单依靠银行内部数据是不行的。要构建起市场化机制，促使跨部门的数据得以归集以及共享，把散落开来的经营行为数据转变成为有效的信用评价，这已然成为发展普惠金融有着重要意义的基础设施。
中小银行的现实困境与探索
中小银行于风控数字化方面普遍遭遇挑战，线下风控方式传统，线上能力高低不一，并且常常重视贷前审核，轻视贷后管理。一份调查表明，超过六成的二级以上供应商依旧难以获取贷款，这意味着供应链金融里的科技应用尚未将“最后一公里”完全打通。
之所以如此，部分银行着手展开小步的尝试，举例来说，某些处于华南地区的股份行借助对接税务局系统，把企业纳税以及发票数据引入到小微贷风控当中，这般结合本地场景与外部数据的举措，是它们突破风控能力瓶颈、服务本土客户的务实性选择。
数据应用的成效与局限
经由大数据风控，风险识别的效率得以提升，在以往，企业凭借虚假材料骗贷时分，银行或许要待数月之后方可察觉，而当下借助银税直连等方式，异常迹象能够更迅速地被捕捉到，这致使贷后风险管理的时效性显著增强了。
然而，局限体现得同样显著。有银行相关人士表述，即便税务数据在总量方面处于正常情形之下，企业却仍旧可能会突然间出现“暴雷”状况，究其原因在于，数据的颗粒度并不够精细，所以没办法将深层问题揭示出来。另外，基于隐私保护这一因素，诸多关键数据仅仅能够获取汇总之后的值，如此便对透彻了解企业真实经营状况这件事形成了限制。
穿越经济周期的核心能力
穿越经济周期时，风控模型得经受完整个周期的检验。许多消费信贷，其历史数据相对短，这类业务的模型在经济增长阶段表现不错，然而面对下行压力之际，就有可能失效。金融机构要依据疫情当下的资产表现情况，对模型策略展开重新评估，且快速进行相应调整。
实现自主风控，实现业务闭环，这是当务之急。区域性银行能够凭依对本地市场全面且深入的了解，跟区域消费场景展开合作，去开展具有特色的业务，于实践当中积累专属的数据，一步步构建更为稳健的风控体系。这相较于单纯地追求技术先进而言，是更为关键的。
在经营环境愈发复杂的状况下，您觉得金融机构紧接着是要更深入探求现有数据呢，还是非得开拓更多元、更具实时性的“替代数据”源头，方可构筑真正具备抗周期特性的风控能力呢？欢迎分享您的见解，也请为本文点赞予以支持。
还没有评论，来说两句吧...