2018年中国大数据风控调研报告（44页）.pdf

1、2018年中国大数据风控调研报告联合发布爱分析百度金融金融科技赋能普惠金融与金融基础设施2普惠金融主旋律中国金融服务不均衡，促使国务院发布推进普惠金融发展规划（20162020年），为社会各阶层和群体提供适当、有效的金融服务成为发展重心。但各类银行机构在客群下沉过程中，难以做到商业可持续，因此，通过大数据等科技手段提收增效成为金融机构核心诉求。行业趋于合规网络小贷专项整治、现金贷规范整顿、网贷暂行管理办法等一系列法律法规颁布，标志着监管套利空间消失。非持牌互联网金融公司必须积极寻求与持牌金融机构的深度合作，将积累的用户、经验以科技手段赋能金融机构。金融基础设施建设中国金融基础设施不健全，比如普

2、惠金融信用信息体系、普惠金融统计体系等。新的数据获取、存储、交易、分析技术不断涌现，中国金融基础设施将完成越级式发展。2018年中国大数据风控调研报告3金融科技最重要的是数据创新技术从数据收集到数据应用的数据流中，涉及到大数据、AI、区块链、物联网等各项技术。我们定义金融大数据，是覆盖数据全部流程的新技术，而不仅仅是数据分析技术。以互联网巨头百度为例，百度积累了数十亿搜索数据、百亿级的定位数据和图像视频数据，形成了一张170亿个顶点、680亿条边的关联网络，可以有效识别骗贷团伙。大数据技术最为成熟，区块链技术尚处于早期现阶段，大数据不论从技术还是场景应用上都最为成熟，AI技术在算法与业务场景结

3、合上还存在提升空间。物联网技术应用环境较小，更多是作为线上数据的补充，区块链技术还处于早期阶段，技术本身还不够成熟，距离落地应用还需要一定时间。数据是金融科技的核心2018年中国大数据风控调研报告4根据爱分析调研成果，大数据在各领域成熟度与市场规模、基础设施和应用范围直接相关。从三方面评估，金融大数据和其他行业相比渗透更为深入，已经进入成熟期。业务监测业务洞察业务优化数据盈利业务重塑应用范围基础设施电子电子商务商务金金融融电信电信公安公安电力电力制制造造医疗医疗餐餐饮饮农农业业教教育育能能源源政政务务金融大数据进入成熟期数据来源：爱分析气泡大小表示大数据在该行业的市场规模2018年中国大数据风

4、控调研报告5从基础设施看，金融领域基础设施好，信息化、数据标准化程度高信息化是数据化的基础，只有积累大量业务数据才能进行大数据分析，金融是最早推行信息化建设的行业，也是电子化业务渗透率最高的领域。同时，国内银行等传统金融机构多数效仿国外的信息化建设方案，与医疗、工业相比，金融领域以结构化数据为主，数据标准化程度高，数据清洗相对容易。从应用范围看，业务由数据驱动，应用范围广即使传统金融机构，业务也基于IT系统，金融业务与IT紧密结合，完全由数据驱动。大数据会对金融机构的各项业务产生变革，在金融领域应用范围广，能够影响到核心业务。从市场规模看，金融大数据市场规模大，金融机构每年IT投入高于其他行业

5、以银行为例，2017年中国银行业整体IT投资规模近千亿，占中国IT投入约5-10%。高IT投入，意味着金融机构在大数据业务的付费意愿更高，付费能力更强，金融大数据的市场空间更大。金融大数据进入成熟期数据来源：爱分析2018年中国大数据风控调研报告7大数据覆盖信贷领域各个流程，重点是获客、身份验证和授信环节。获客环节建立用户画像，跟踪用户完整生命周期；身份验证环节，通过活体识别等技术解决申请人是否本人的问题，关联分析则是利用图关联技术，找出欺诈团伙；授信环节汇聚多方数据源，通过建模进行风险定价，金融科技服务商输出信用评分给机构使用。金融大数据在信贷领域的应用2018年中国大数据风控调研报告8金融

6、大数据在信贷领域的应用案例（一）：智能营销基于海量多维数据构建全渠道智能化客户经营体系，真正做到智能营销2018年中国大数据风控调研报告9金融大数据在信贷领域的应用案例（二）：反欺诈2018年中国大数据风控调研报告百度金融科技产品服务体系在反欺诈领域的应用，通过数据和技术甄别信贷领域的潜在风险10金融大数据在信贷领域的应用案例（三）：关联分析2018年中国大数据风控调研报告依托图关联技术，帮助金融机构有效识别隐藏在网络中的黑产信息，在团伙欺诈、黑中介识别等领域广泛应用11金融大数据在信贷领域的应用案例（四）：风险定价2018年中国大数据风控调研报告从数据收集到风险定价，构建基于场景的多维度风控