聶歐+王亭亭

大數據能夠幫助一批新金融機構降低因欺詐、信用違約風險導致的壞賬風險。

三年前從阿里離開、創(chuàng)立同盾科技以來，蔣韜近段時間感受到了前所未有的壓力和機會——“宏觀經濟下行，各機構都在加大防控金融風險，各行業(yè)對大數據的需求倍增”。

2016年12月，中央經濟工作會議提出，要把防控金融風險放到更加重要的位置，下決心處置一批風險點。

出身大數據風控和反欺詐的同盾，也由此迎來了高速擴張期。自然，蔣韜加班的時間也在倍增。

截至2017年1月，同盾提供服務的各類機構已近6000家，主要分布在風險集中區(qū)的互聯(lián)網和金融行業(yè)，合作銀行近100家，其風控云系統(tǒng)累計實時處理100億+場景化數據，儼然成為行業(yè)“獨角獸”。其跨行業(yè)聯(lián)防聯(lián)控、建立智能誠信網絡的大數據風控理念，或為我國金融系統(tǒng)乃至全社會信用體系的建設，提供有益參考。

那么，金融風險當前，這類大數據公司能為金融穩(wěn)定、經濟發(fā)展帶來怎樣的契機？

“我們會‘三步走——從反欺詐到信用建設，再到智能數據分析?！笔Y韜的布局，是最終成為一個給各行各業(yè)提供大數據分析能力的基礎服務商，包括為信用體系、公共交通、物聯(lián)網等諸多領域提供大數據分析解決方案，而近三年，會專注大數據防控風險，切實提升企業(yè)的風控運營效率。

大數據風控

《財經國家周刊》：大數據概念異?；鸨黝I域紛紛試水。你從事大數據產業(yè)多年，如何描繪產業(yè)發(fā)展圖譜？

蔣韜：在我國，與大數據相關的機構多達數千家，整個產業(yè)鏈可分為三個層面：

第一層即基礎層，主要是數據源和基礎設施。

第二層是賦能大數據分析技術的機構。包括從事圖像分析、視頻分析、數據可視化、文本分析等公司，也包括提供基礎算法框架、基礎數據庫等能力的公司。

再上一層，是數據應用公司，如提供輿情監(jiān)測、精準營銷、金融風控、智慧城市等服務的機構。

同盾就是典型的數據應用公司，以數據分析來為客戶量身定做解決方案。

《財經國家周刊》：當前，中央高度重視防控金融風險，大數據技術逐漸成為防風險的有效手段。那么，同盾這樣的大數據公司如何發(fā)揮作用？

蔣韜：同盾這樣的大數據公司，能幫助一批新金融機構降低因欺詐、信用違約導致的壞賬風險。

防控風險已成為2017年金融系統(tǒng)工作的重中之重。金融風險主要包含市場類風險如流動性風險，操作類風險和信用類風險。尤其是尚不具備銀行風控水平的新金融機構，這幾類風險均是致命的。對它們的關注點應該在于兩方面：一是關注企業(yè)自身經營類風險;二是幫助這些新金融機構識別個人欺詐風險和信用風險。

這第二點，正是大數據要解決的問題。成立三年多以來，同盾服務了大量新金融機構，幫助其風控水平上了一個臺階。例如，部分消費金融公司與同盾合作前后的壞賬率，從20%-30%降到了5%-8%。

《財經國家周刊》：不僅是新金融，銀行等傳統(tǒng)金融機構同樣面臨風險難題。大數據公司怎樣助力銀行風控？

蔣韜：傳統(tǒng)金融機構利潤高歌猛進的時代已經結束，紛紛向零售業(yè)、小微企業(yè)等“薄利多銷”的領域進軍。而這些領域，是高風險領域，需要精細化的風險管理能力。

一方面，銀行要同時面對同業(yè)競爭以及第三方支付、網貸等新金融機構的競爭，面臨傳統(tǒng)銀行客群分流、金融脫媒以及產品創(chuàng)新難、獲客難、風控難等挑戰(zhàn)。

另一方面，金融領域的電信詐騙、網絡詐騙等風險愈加復雜，已經在全球形成龐大的千億級地下黑產，欺詐分子已經團伙化、專業(yè)化、地域化。

蔣韜

同盾作為專業(yè)的大數據風控機構，努力打通行業(yè)間數據孤島，通過設備指紋、復雜網絡等專業(yè)技術、行業(yè)化的風控策略和模型、全局跨行業(yè)大數據，精準識別欺詐分子和行為，提供行為關聯(lián)和欺詐分子畫像，為銀行提供貸前準入的反欺詐服務，同時，同盾也利用大數據的能力幫助銀行做貸中、貸后監(jiān)控和管理，以及貸后數據服務。

我們還與電信運營商、航旅等跨行業(yè)第三方數據源合作，為銀行直銷銀行、企業(yè)信貸、信用卡渠道拓展、個人信貸和消費金融等業(yè)務，提供全面風控能力。

很明顯感覺到，2016年前后，銀行對大數據風控的需求陡增，紛紛成立消費金融公司和個人零售部門、網絡金融部門，將傳統(tǒng)信貸場景化、細分化、線上化，傳統(tǒng)的風控手段已無法滿足新業(yè)務需要。

從反欺詐到智能數據分析

《財經國家周刊》：同盾創(chuàng)立之初便提出“跨行業(yè)聯(lián)防聯(lián)控”，目前這一格局搭建得如何？數據獲取、分析、管理具備怎樣的系統(tǒng)性能力？

蔣韜：同盾覆蓋客戶近6000家，要通過聯(lián)防聯(lián)控建立“智能誠信網絡”，通過對人與人、企業(yè)與人之間的關聯(lián)分析，抓出團伙欺詐等各種風險。

例如，我們公司大屏幕上有一面中國地圖，能夠動態(tài)展示近期全國車貸領域的個人欺詐情況。這就能充分展現(xiàn)大數據的感知和預測能力，能給放貸機構提前預警，是傳統(tǒng)金融機構在數據分析上的盲區(qū)。目前，我們這項預警能力已經覆蓋的領域，包括車貸、網貸、消費金融和銀行信用卡等。

與大部分同業(yè)機構不同，同盾不僅服務金融機構，還為非銀行信貸、保險、基金、第三方支付、航旅、電商、O2O、游戲、社交平臺等行業(yè)服務，甚至能揪出婚托、酒托、網購差評師等一系列“壞人”，構建跨行業(yè)聯(lián)防聯(lián)控的系統(tǒng)性能力。

上述機構反饋回來的各種信息，均可納入同盾的產品體系，成為智能誠信網絡的一部分。當前，國家發(fā)改委正在牽頭我國社會信用體系建設，我們期待能夠為此盡綿薄之力。

《財經國家周刊》：我國經濟下行承壓，大數據能帶來哪些積極作用？

蔣韜：大數據對于經濟結構調整的重要性在于兩方面——防控風險和提升效率。

例如，銀行信用卡部門反映，很多信用卡幾年后就“沉睡”了，只能通過大數據來分析用戶的職業(yè)、購物習慣等信息，挖掘客戶需求來盤活“沉睡卡”，同時為銀行網上商城導入流量，實現(xiàn)大面積的消費升級，為經濟發(fā)展提供持續(xù)動力。

再例如，未來可利用機器學習、智能分析的技術幫助保險行業(yè)提升效率，不但解決理賠、反欺詐等問題，還能為保險產品做精準定價。

大數據的便利無處不在。這種來自于底層的技術推動力，能夠幫助頂層設計克服掉諸多障礙，助力政策落地。

同盾因此也將與時俱進，從防范風險、減少損失，逐漸過渡到為經濟發(fā)展提升效率、增強動力上來，當前就逐漸從反欺詐的專業(yè)服務商向“反欺詐+信用評估”的信用綜合服務商轉型。

具體上，我們會“三步走”——反欺詐、信用建設、智能數據分析，最終成為一個給信用體系、公共交通、物聯(lián)網等各領域提供數據分析的基礎服務商，以解決問題的專業(yè)能力見長。