移动金融获得政策助力 创新多在消费金融领域

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据记者目前了解，大数据已经存在了很长时间，其在金融领域的应用在国外已经比较成熟，而在中国才刚刚起步。然而，随着中国信用信息市场的自由化、移动互联网技术的提高以及央行今年1月发布的指引，移动金融2.0时代将迎来巨大的发展机遇，大数据风险控制时代已经到来。《国家商报》记者注意到，目前，信用记分卡模型被广泛用于行业风险定价，传统变量(信用)和电子商务、社会和网络行为记录等大数据被用来判断还款意愿和还款能力。然而，由于网络信用依赖于程序系统的判断，需要标准化的筛选处理，个人收入和信用水平容易量化，创新领域大多在消费金融领域。

个人消费贷款的市场需求十分迫切

从1.0到2.0，是什么让移动金融的形式发生了变化？

微信财富管理总裁廖在接受《国家商报》采访时表示:“风险控制需要一个反复试验的过程，需要不断改进。”与大数据风险控制相关的产业链和技术日趋成熟，如反欺诈、电子合同、身份验证等相关行业。取得新进展，推动大环境向好的方向转变。”

手机贷款首席执行官于亮也告诉记者，信贷风险预测需要达到99%。在不透明的国内信用报告环境下，很少有冒险者试图在这一领域突破，他们自然会置身事外。近年来，政府倡导建立诚信社会，并批准了第一批个人信用许可证。各种信用数据来源均可合法获取并用于商业用途，政策取向的变化促进了网上信用审查的逐步成熟。

事实上，单从自动授信的角度来看，个人电脑的难度远远小于手机，因为个人电脑可以更好地获取和分析用户数据，而手机不能挖掘和利用一些数据，所以在最初的探索中，个人小额消费贷款是主要的。

“个人消费贷款的特点是条块分割、低额度、易营销，这是最迫切的市场需求”，黄荣达，麦子金富董事长告诉记者。

正如业内人士所料，政府在政策层面上对互联网金融，尤其是移动金融给予了足够的支持。今年1月，央行发布了《促进移动金融技术创新健康发展的指导意见》，强调移动金融是丰富金融服务渠道、创新金融产品和服务模式、发展普惠金融的有效途径和方法。

与此同时，随着阿里等公司表示将推出“刷脸”支付，以及商业银行推出手掌静脉存取款业务，生物识别技术在金融领域的应用受到了前所未有的重视，生物识别和身份验证技术的改进也将极大地提高移动金融公司的风险控制能力。

信息共享是大数据风险控制的前提

目前，市场上对大数据风险控制存在诸多争议，其风险控制模型也非常复杂。据了解，微信理财在实践中已经建立了包括拦截引擎、反欺诈引擎、大数据引擎、分析引擎、评分引擎、决策引擎、支付引擎和机器学习引擎在内的系统。

在许多风险控制程序中，反欺诈是最重要的程序之一。“通过长期的数据积累和研发，我们建立了一个反欺诈信息库，可以有效地扫描和识别后端。用户申请我们的产品贷款后，第一步将通过拦截引擎。我们依靠一些长期积累的黑名单、白名单和关注名单，我们还与同行交流和分享，以实现过滤。”廖对说道。“首先，我们重视反欺诈系列数据，以避免虚假风险；其次，未来是通过收入(即还款能力)等稳定数据推断出来的；最后，作者对个人的诚信行为意愿进行了评估和预测，并对信用风险进行了度量。通过大量样本测试获得模型，优化模型，过滤维度，并验证变量的相关性。”于亮说道。

据报道，在风险控制决策中，业界的普遍做法是用户授权访问互联网大数据，包括用户消费行为和操作行为的数据，并通过用户消费、社交互动和相关生活偏好的信息建立类似信用卡的评分模型。

大数据风险控制依赖于庞大的数据库，数据共享是前提。对此，黄表示，大数据共享和深度挖掘可以使许多民营创业企业少走弯路，也可以保证行业的健康发展和人们投资互联网金融的信心。在未来，他希望国家信用数据将向公众开放。“目前，微信理财与中国电信等运营商开展了战略合作，还与国内一些领先的电子商务平台和第三方支付机构开展了合作。今后，我们希望与更多机构合作。”廖表示，通过前期谈判，微信财富管理与中国电信支付平台达成了消费金融等方面的战略合作协议。

于亮还表示，一年前，当手机贷款产品上线时，他们与行业内主要的征信机构合作，覆盖了市场上几乎所有的机构。