原创《金融科技打造无界风控》：此文是一篇无界论文范文,为你的毕业论文写作提供有价值的参考。
风险是金融行业的主线,贯穿业务始终.在金融回归本质、服务实体经济的宏观背景下,金融行业急需探索一条风险、效率和成本最佳匹配的小微企业服务新模式.金融市场的新业态、新模式不断涌现,金融欺诈的手法和类型也不断翻新, 给金融稳定带来了新挑战.
“问渠哪得清如许,为有源头活水来”,金融科技的加持打破了传统风控的边界,提高了风控的触角和效率,但如何扬长避短、去粗取精,利用金融科技为传统金融的风险控制提供新思路和借鉴,是行业、学术界和监管机构共同关注的焦点.
金融科技丰富了传统风控的内涵和实现路径
金融行业风控一直与时俱进,新技术、新方法、新工具持续得到高度重视和广泛应用.金融科技为传统风控带来了新视角,进而丰富了传统风控的手段和路径.
一是风控手段物化为数.传统信用模型强调客户的抵质押物,也就是眼见为实,以过去推导未来.客户的授信大多数取决于抵质押物或股东背景,而一旦面临无抵押、无担保的小微企业,金融机构就往往显得力不从心.目前在小微企业金融服务上,存在着监管、银行和小微企业三重天的观感,原因即在于此.金融科技强调数据洞察,基于客户多维度的数据分析建立信用模型,在具体放贷中,不仅可以做到无抵押、无担保,甚至可以无须见面.正如斯宾格勒在《西方的没落》中所言,“数字作为区分不同数量的事物和现象的既成的符号,体现了一切被认知、被界定的实际事物的本质”.即便是贷后监控,基于LBS和物联网等技术,也大大提高了效率和降低了成本,将不可能变成可能.因此,传统风控将经历着物化为数, 以抵质押物驱动转向数据驱动的变迁.
二是传统风控组织形态的变化.基于数据的风控,需要传统金融机构能够掌握更多的交易数据和场景.供应链、交易行为以及资产的数字化,可以大大丰富金融行业的传统风控模型和变量,甚至可以构建独立的授信模型,但问题是,这些数据存在于银行体系之外,在数据没有打通以及信息安全保护的情况下,银行难以获取这些数据.而对其中非金融属性数据的分析和建模,也并非传统金融行业的长项, 即使拥有了这些数据,金融行业的传统风控也可能力所不及.因此,为了更好地服务客户,需要金融行业与那些拥有数据和场景的企业深度合作,共同构建风控模型,实质是金融行业风险职能的外包,更进一步而言,改变了传统的金融供应链, 即金融服务的产供销已经发生了变化,金融利润需要在不同行业进行重新分配.
三是风控的边界由新的技术不断延拓.人工智能、大数据、云计算、区块链等新技术让风控的能力不断提升.中国移动互联网发展速度引领全球,移动互联网对各行业的深入渗透与融合也最先发生在中国,基于移动支付的新的商业模式每天都在迭代,中国也因此产生和贮存了全球维度最为丰富的用户数据.大数据、人工智能等新型技术的不断演进让数据直接或者间接用于风险定价,改变了传统金融行业风控模型搭建的逻辑.结合用户行为和场景的大數据对用户的分群、分层、画像精准度不断提升.随着AI技术的发展,机器对人的理解会远超过目前金融行业一直以来坚持KYC的标准,除了了解用户是谁,用户的未来行为预测将成为真正决定风险定价的能力.金融行业需要更多地跳出行业边界,才能丰富传统风控的场景.
金融科技打造人、物、场“无界风控”的新模式
金融科技的发展为金融风险控制带来了新的机遇,“人”“物”“场”与风控的界限被打通,无界风控的新模式正在逐步形成.
“人”——人的行为和风控的边界被打破
大数据风控并不是完全改变传统风控,而是利用更加多维的数据,使风控模型触及人的每一个行为变量,从而使模型的输出结果更加准确.传统风控更常采用信用属性强的数据指标来判断借款人的还款能力和违约风险,这在一定程度上容易忽视客户的潜在风险,也会误伤一部分客户.大数据风控采用的数据量和数据类型更加全面、丰富,比如网页浏览记录、网页停留时间、商品购买频率、消费金额、APP使用习惯、地理信息数据等,通过一系列看似与客户违约毫无关联的数据,却能够真实判断出客户所处的信用环境,从而提高对客户履约能力的识别本领,这就大大提高了风控的能力.简而言之,数字世界中对人的行为及属性更深入的刻画和理解让数字风控的能力越来越强大.
比如,京东金融的生物探针技术就是通过用户使用手机的习惯,如登录账户敲击的习惯、使用APP的按压力度、滑屏速度等,来进行身份识别.在保证顺畅使用的同时,达到无感知风控的目的,大大提升用户体验度.
“物”——抵押物作为风控核心的限制被打破
抵押物是传统风控模式下的重要参考标准,金融科技的引入使得“物”的焦点由“抵押物”转变为“商业模式”,金融机构不再关心客户贷后违约的还款问题, 而是关注客户的商业模式或商业逻辑能否讲得通、说得清,而大数据、人工智能、区块链等技术为讲清商业模式提供了巨大的便利和可能.例如,区块链技术能够实时监控金融业务的全流程,任何参与者无法篡改,为建立参与者的共信机制打下了坚实基础.而大数据技术能够有效预测金融产品的风险和收益的概率,帮助企业提高风险预警和控制的能力.
比如京东金融的数字农贷模式,以农业生产过程的数据化模型为基础,代入历史生产数据,对未来生产结果做出预测, 再以预测结果产生信用,即对农业生产过程进行评估而产生信用.数字农贷模式的核心在于改变了传统农村金融的基本逻辑,即由依靠抵押物和征信转变为基于农业生产的经营数据,而这个数据就是农业生产的商业模式和盈利模式.可以说,数字农贷已成为京东金融践行数字普惠金融的最好体现.
京东金融的数字农贷项目上线一年多来,已在山东、吉林、河北、河南、浙江等地与100多家合作社合作,累计放款约10亿元,逾期率和坏账率均为零.以肉鸡养殖为例,数字农贷模式使养鸡户在一只鸡的养殖周期中,仅需为饲料款付6分钱的利息,避免了对闲置资金付息,比传统贷款成本低了近一半.
无界论文参考资料：
结论：金融科技打造无界风控为大学硕士与本科无界毕业论文开题报告范文和相关优秀学术职称论文参考文献资料下载，关于免费教你怎么写无界方面论文范文。
