数据是金融业务的基石,监管集中清查大数据公司,很多东西在发生根本性改变,资金方做“甩手掌柜”的好日子不会重现。那些缺乏自主风控能力的金融机构,在未来的行业竞争中,恐无以立足了。近日,星盟全球投资公司的Kyle Tedford分享了他对银行大数据风控的观点,Kyle Tedford精通风控建模,大数据AI,风控产品等,具备较强的管理经验,20年金融证券从业经验,具有丰富的投资、基金管理、银行风险控制经验。曾任美国知名资产管理公司与证券公司投资银行部风控部长。

大数据风控,该从何抓起?

银行金融科技转型,方向很多,但最紧要可行的,还是大数据风控。万事开头难,从传统风控到大数据风控,银行做得怎样呢?

Kyle表示,大银行相对容易,不缺用户,不缺数据,也不缺人才。传统零售业务足够强势,有足够的空间和时间推新产品、小步快跑做实验,模型先跑起来,慢慢完善,自主风控能力就算有了。

Kyle认为,难的是小银行,这类银行的科技转型往往陷入两个误区:

一是做助贷和联合贷款的资金方,虽独立决策却无力决策,至多花钱请人搭一套模型做做样子,缺乏数据输入,也没有模型迭代,只为满足合规要求;

二是被风控外包厂商的一站式方案吸引,“三天对接、一周上线”,上线后却不管不问,做了甩手掌柜。

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Kyle还分享了银行在建立自主风控时应把握的几个原则

在建设自主风控能力的过程中,中小银行还应注意几个原则:

(1)因地制宜,构建差异化能力,不求大求全

在新的行业环境和监管环境下,无差异化大干快上的时代已经过去。中小银行在战略层面必须聚焦差异化,业务差异化,必然要求风控能力差异化。

Kyle认为,在业务层面,要聚焦场景金融,关注消费用途;相应地,在风控层面,要夯实场景风控。从过往教育分期、租房分期等场景贷风波看,场景方的欺诈、乱收费、跑路往往是乱象之源。

(2)急用先行,重视反欺诈能力建设

业务上线后,信用风控模型可以慢慢迭代优化,反欺诈能却等不得,所以Kyle认为,一开始就要用最好的,否则根本吃不消。这个时候,就必须借助第三方反欺诈公司的力量,融合到自主风控的建设能力中。

(3)构建敏捷组织,打破部门银行藩篱

建设风控模型,可归为风控部门的事,但激活内部数据,则是全行的事,需打破部门壁垒,确保战略落地。这背后,涉及到部门利益协调、考核体系梳理、组织惰性激活、包容文化构建等一系列大问题。

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