大数据征信如何提升金融机构风控能力？

　　【中国智能制造网 市场分析】近年来，互联网金融的迅猛发展，对线上线下金融机构的风险控制都带来了较大的挑战。一方面，以商业银行为代表的传统金融机构，其主流风控策略主要以央行征信报告为主要数据源，以专家经验或专家规则为评判策略。过于定性的风控方法，虽然降低了坏账率，但是不利于业务发展，容易错失很多有效客户;另一方面，许多新兴的互联网金融机构，由于所掌握的客户信息有限，风控经验的薄弱和风控执行手段不够专业，其逾期率和坏账率远超于银行。　　好在随着移动互联网时代的来临，从电子商务到互联网金融，人们在网络上产生的数据“足迹”越来越多，大数据已经成为当前金融机构加强风险控制的重要补充手段。
　　
　　大数据征信开启风控新格局
　　
　　大数据征信是利用数据分析和模型进行风险评估，依据评估分数，预测还款人的还款能力、还款意愿、以及欺诈风险。在金融风控领域，大数据指的是全量数据和用户行为数据。目前使用的是围绕客户周围的与客户信用情况高度相关的数据，利用数据实施科学风控。
　　
　　与传统征信相比，大数据的助力将带来以下三大益处：
　　
　　首先，大数据征信模型可以使信用评价更。
　　
　　大数据征信模型将海量数据纳入征信体系，并以多个信用模型进行多角度分析，以美国互联网金融公司ZestFinance为例，它的模型基本会处理3500个数据项，提取近70000个变量，利用身份验证模型、欺诈模型、还款能力模型等十余个模型进行分析，使评价结果更加全面准确，是模型评估性能大大提高。
　　
　　其次，大数据征信能纳入更为多样性的行为数据。
　　
　　大数据时代，每个相关机构都在大程度上设法获取行为主体的数据信息，使数据在大程度上覆盖广泛、实时鲜活。
　　
　　过去，征信机构对于企业和个人信息的搜集相对比较困难，数据搜集数量也比较有限。随着互联网和大数据的普及，依托于大数据和云计算技术优势，可挖掘大量数据碎片中的关联性，推动数据统计模型不断完善，更加科学的反映用户的信用状况。
　　
　　大数据风控的一个大的优势就是丰富了信用风险评估的数据维度，征信数据规模越来越大，数据维度越来越广，模型不断迭代优化，大数据等新兴技术正在成为征信行业突破传统瓶颈的重要手段。
　　
　　后，大数据征信带来了更为时效性的评判标准。
　　
　　传统风控的另外一个缺点是缺乏实效性数据的输入，其风控模型反映的往往是滞后数据的结果。利用滞后数据的评估结果来管理信用风险，本身产生的结构性风险就较大。
　　
　　大数据的数据采集和计算能力，可以帮助企业建立实时的风险管理视图。借助于全面多纬度的数据、自我学习能力的风控模型、实时计算结果，企业可以提升量化风险评估能力。
　　
　　不过，虽然大数据征信能够降低信息不对称，更全面地了解授信对象，并增加反欺诈能力，同时更的进行风险定价，但目前还不能完全取代传统征信。大数据风控可以从数据维度和分析角度提升传统风控水平，是一个必要的补充，可以让传统风控更加科学严谨，但目前由于覆盖率、匹配率等问题，不能完全取代传统风控。