互聯(lián)網(wǎng)公司則恰好相反，通過(guò)對(duì)互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用，可以很好地解決長(zhǎng)尾用戶的需求。利用線上推廣，可以實(shí)現(xiàn)大規(guī)模獲客。

大數(shù)據(jù)風(fēng)控加持銀行風(fēng)控

在場(chǎng)景獲客的同時(shí)，互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)也可以在大數(shù)據(jù)等金融科技方面加持銀行的風(fēng)控系統(tǒng)。而這同樣是銀行個(gè)人業(yè)務(wù)的命門(mén)所在。

比如樂(lè)信基于分期樂(lè)商城這樣一個(gè)電商交易場(chǎng)景，積累了龐大的數(shù)據(jù)，包括電商交易、用戶行為、社交屬性以及外部征信數(shù)據(jù)等等。通過(guò)分析這些數(shù)據(jù)，大致能夠判斷這個(gè)用戶的消費(fèi)習(xí)慣和消費(fèi)動(dòng)機(jī)，對(duì)用戶進(jìn)行較精準(zhǔn)的畫(huà)像。

這些大數(shù)據(jù)主動(dòng)會(huì)進(jìn)入到樂(lè)信自主研發(fā)的“鷹眼風(fēng)控引擎”中，對(duì)該用戶的還款能力、還款意愿、負(fù)債信息、穩(wěn)定性、負(fù)面信息作出評(píng)估，并自動(dòng)完成即時(shí)預(yù)警、攔截以及分析部署等功能。分期樂(lè)商城95%的訂單都可通過(guò)“鷹眼引擎”做出自動(dòng)審核處理，最快3秒鐘反饋結(jié)果。

在這方面，銀行有擁有的用戶大數(shù)據(jù)維度就相對(duì)較少，一手?jǐn)?shù)據(jù)更是少之又少。這種情況下，很難通過(guò)大數(shù)據(jù)進(jìn)行風(fēng)控，這對(duì)于開(kāi)展消費(fèi)金融業(yè)務(wù)來(lái)極為不利。

又譬如最近全社會(huì)都高度關(guān)注的校園金融市場(chǎng)，實(shí)際上銀行很早就涉足校園金融市場(chǎng)了，2009年，由于銀行發(fā)放大量校園信用卡導(dǎo)致巨額逾期、不良高企等亂象，監(jiān)管叫停了銀行的大學(xué)生信用卡業(yè)務(wù)。

校園貸屬于無(wú)抵押信用貸款，且貸款人大多在央行沒(méi)有征信記錄，所以對(duì)這部分人群的審核和風(fēng)控，主要依賴互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)手段來(lái)進(jìn)行。從2013年起，互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)公司進(jìn)入校園市場(chǎng)，經(jīng)過(guò)4年的實(shí)踐，已擁有豐富的經(jīng)驗(yàn)并積累了海量的用戶數(shù)據(jù)。與之相比，銀行欠缺校園人群的相關(guān)經(jīng)驗(yàn)和數(shù)據(jù)積累，對(duì)客戶的熟悉程度不夠。

同時(shí)，銀行的經(jīng)營(yíng)理念和管理模式，決定了其風(fēng)控模型的迭代成本很高。一家互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)金融公司的風(fēng)控模型的數(shù)據(jù)變量，往往可以在1-3個(gè)月內(nèi)快速迭代，且可以不斷投入資金小范圍試錯(cuò)，從而讓風(fēng)控模型時(shí)刻保持精準(zhǔn)。而同樣一次迭代，常規(guī)金融機(jī)構(gòu)大概要花6個(gè)月，也很難有持續(xù)不斷的資金和資源投入。

因此，與互聯(lián)網(wǎng)巨頭結(jié)盟，可以發(fā)揮互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)金融公司在審核和風(fēng)控方面的優(yōu)勢(shì)，提高審批效率、降低壞賬風(fēng)險(xiǎn)，幫助銀行更快地重啟這個(gè)市場(chǎng)。