掃一掃，查看手機站
作為美國、中國和歐洲地區最大的網貸及金融科技峰會，朗迪中國峰會于9月6日、7日在上海浦東召開。
作為互聯網金融行業的先行者，浙商創投所投企業微貸網受邀出席了此次盛會，并重磅發布了2018年車貸行業的白皮書——《2018中國P2P車貸發展與轉型報告》。
從國內網貸行業的嚴峻形勢來看，如何獲取優質資產，如何加強風控是當前網貸機構的兩個重要發展方向。
為此，微貸網首席風控官顧全林在朗迪中國峰會主論壇上發表了《跨越鴻溝：打造汽車金融風控新路徑》的主題演講，以期為其他中小網貸平臺提供相關借鑒。
朗迪峰會現場
線上線下剝離是普通大數據風控的痛點
汽車金融發展十多年以來，平臺在自身征信數據與風控上都形成了獨樹一幟的管理方法。
然而，絕大多數汽車金融公司在授信流程上有著高度的統一和典型性。
這個過程是這樣的，前期的獲客通過直銷、電銷、網絡和其他渠道進行，確認了用戶明確的貸款意向后，由線下風控進行面審面簽、資料審核和下戶調查，最后才由總部做集中審批，普通的大數據風控只存在最后的集中審批流程中。
“普通的授信流程，線上和線下是割裂的。近幾年來，互聯網金融企業主要針對無征信記錄的人群，發展出了一套（不依賴征信報告的）大數據風控體系，但是這個大數據應用并不規范。”顧全林在《跨越鴻溝：打造汽車金融風控新路徑》的主題演講上如此表示。
微貸網首席風控官顧全林做主題演講
普通的大數據風控體系，通過用戶授權或者抓爬獲取用戶的公積金、信用卡、學歷、第三方信用額度等內容來確定授信額度。通過三方信用分、用戶授權獲取的通訊錄等信息來評判信用風險。通過人臉識別、黑名單、設備信息、運營商等信息數據甄別欺詐風險。
看似基于大數據的評析，實際額度和定價決策嚴重依賴于用戶授權信息，所以在用戶風險的甄別上就好比是“薛定諤的貓”，無法得到精準的判斷。未來大數據應用規范化后，能找到傳統金融與智能風控相結合的最佳方式，建立用戶無感的風控模式。
賦能線下環節 打通線上線下風控體系
顧全林表示，近幾年，在線下的風控流程環節中，審核模式從1.0發展到2.0，目前正在朝著3.0進軍。
審核模式1.0基本采用可標準化的信息+面審客戶這個流程，用戶風險由專家經驗判斷。審核模式2.0則是基于量化數據的模型做風險的判斷。未來的審核模式3.0，會將面審納入量化模型，重拾和客戶直接接觸的價值。
如果說面審納入數據量化模型是將線下環節與線上風控做結合，那么微貸網的智能決策森林體系，則是打通了線上線下，賦能線下于價值。基于自主研發的客戶級別信用評價模型，用于客戶準入和角色貸款額度與定價，這是初始的信用評估。然后通過外部評估接口與自主研發的估價模型相結合，實現95%車輛的精準自動估價是第二步的車輛評估。
朗迪上海峰會微貸網展臺
朗迪上海峰會微貸網展臺
“我們通過自動化標準化的系統賦能線下的每個環節，從信息收集到面談面審，從車輛評估到GPS安裝以及貸后的監控和管理，微貸網都采用線上決策、線下執行的流程，通過移動端高度自動化完成。”顧全林表示。
據悉，微貸網2018年開始正在進行標準化2.0的升級，包含組織升級、管理升級和系統升級。未來將打造產品、管理、客戶、員工四個全面線上化，走智能化科技化的發展道路。
