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大数据风控很好,但过度的吹,就变成了黑

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镭射财经 发表于 2020-7-4 18:04 | 显示全部楼层 |阅读模式

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大数据风控很好,但过度的吹,就变成了黑-1.jpeg
来源 | 云上言 作者 | 刘波
1
凡事过犹不及,当整个市场都在谈论大数据风控,都在吹捧机器学习时,危机已经悄然而至。
不仅是金融科技公司在谈,互联网巨头在谈,整个银行圈也在谈。
城商行、农商行觉得这是弯道超车的机会,国有大行害怕错失新技术的窗口,金融科技公司对谁都在鼓吹。
尤其在疫情发生后,金融业的无接触服务从之前的可选项一下子变成了必选项,出门不谈点大数据,都不好意思见人。
疫情期间,我在线听了不少金融科技公司专家的论坛发言,不少人有真才实学,让我和自己的从业经验交相印证,获益良多。但更多人的观点和方法论让我越听越心惊,而这些发言者中,很多已经是金融科技上市公司的高管,他们服务的银行非常多,这让我不禁深深的担忧。
银行部分业务朝线上化转型当然是方向,科学的数据化决策当然是很好的路径,但贩卖焦虑,甚至神话大数据风控,大可不必。
我的职业生涯,在阿里参与了中国第一家互联网小贷的建设,在蚂蚁第一次筹建互联网银行并管理它的主要业务,到新网银行第二次筹建互联网银行并分管所有资产业务、账户和存款理财,我的整个职业生涯都与互联网、大数据、金融这几个关键词相伴。
我当然不排斥大数据风控,从我的从业经历可以看出,我是它最早的尝试者和推动者之一。
我一直在行业一线,细数一下,这些年从我直接管理部门发放的全在线小微贷款超过了1万亿元(不含联合贷),消费信贷超过了4000亿元(含联合贷)。但今天,我发现自己已经听不懂这个市场上的某些专家在说些什么。
2
金融业务的风险决策,是一个数学问题,但绝不仅仅是一个数学问题。决策树、朴素贝叶斯分类、支持向量机、逻辑回归、线性回归、随机森林……这些算法是工具,是方法,但不能也不应该是决策的全部。
我看到很多的风控团队,有些甚至是国内一线公司的风控团队,清一色数学、统计学高学历技术专家,基本就是在电脑前研究算法,研究数据。他们给出的每一个判断,都有详细的数据支撑,他们每一次调整,都貌似接近当下最优解。
你很难挑战他们,因为他们掌握数据,你个人的经验又怎么能挑战动辄几百万的数据样本呢?
但很多人不了解,同样的数据,解读是具备多角度的。由于数据本身具备复杂关联性,数据呈现的背后又有更多的原因,数据本身就会“骗人”。
看似对,有时候要比明显的错危害大得多。
科学的决策,不但需要适合的工具,还需要深刻了解你的业务场景,深刻了解你的客户,算法是为了决策服务,而不应该成为决策本身。
3
这么说太抽象,举一些例子吧。
主流银行(我不喜欢用传统银行这个词,主流银行更为准确)信贷风险控制,最看重两点:一是贷前审批控制违约概率(PD),二是贷后处置降低违约损失率(LGD)。
为了控制违约概率,必然要求客户提供多项资料去证明有能力有意愿归还贷款,银行流水、收入证明、社保公积金、房产证、车辆行驶证都是为了证明这件事——我不一定让你抵押,但你需要证明你有哪些。
公务员、企事业单位、银行从业人员、知名企业的员工更容易获得贷款,无它,认为你收入稳定,违约成本高,违约概率低。
降低违约损失率的方法也很简单,就是寻找优质抵押品,由于中国的房价在去年以前稳定的上涨了二十年,在过去二十年里,房产抵押是最为吃香及稳妥的抵押物,其次就是汽车。这二十年里,银行做零售贷款很粗放但很有效,房屋按揭贷款几乎是银行零售贷款的全部。
我并不觉得复杂模型算法比这些简单直接的方法更高明,控制风险更有效。
简单说,要是能方便的获取到这些核心信息,很多时候没有必要获取客户各种行为数据,做复杂的风险相关性分析。
数据是有成本的,数据的获取是需要客户授权的。如果一个客户几十K核心数据就能决策,干嘛非要分析上百兆的数据呢?
单户上百兆数据,为了节省成本,还得研制复杂的数据路由规则,让单户数据成本可控。
这么多数据标签要进入模型,得考虑缺失度容忍问题,否则模型运转不起来,运转起来效果可能也不好,这就需要一套复杂算法。
另外,还要考虑数据源的可替代性,否则一旦某个关键数据源出现问题,就是大瘫痪,这又是一整套复杂工程。
所以说,复杂并不代表先进,简单并不代表不好,关键是匹配你的业务,匹配你能掌握的资源。
大数据风控很好,但过度的吹,就变成了黑。

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