消费金融资产证券化 底层风控技术大数据
消费金融ABS迎来新
新春刚过，国内的资产证券化与消费金融业务结合的资产方再下一城，继百度有钱花公布了将发布资产证券化产品的消息后，近日，唯品会在自身消费金融业务唯品花基础上，也将发布一支额度3亿、以个人消费贷款为基础资产的资产证券化产品——中金—唯品花第一期资产支持专项计划。对于在规范化和监管逐步渗透的互联网金融业务发展而言，证券化的群体开始扩大，从最初的阿里小贷、京东白条、宜人贷专项计划以及分期乐的信用分期资产，开始逐步向更多有能力进行证券化的场景化金融开始拓展。
从监管趋势而言，去年年底开始逐步收紧了一些互联网金融类资产证券化产品操作的口子，原因也很简单，出于防范互金资产风险攀升的考虑。因为目前能够被监管批准发行ABS产品的平台，要么是行业内的场景化金融集大成者，如阿里、京东；要么是在细分线上分期和信用贷款方面有较好的资产良好表现，百度有钱花、分期乐、唯品花都是这种类型。
从表面看，这是一些具有电商和场景化基础的平台利用自身行业信用和产品基础进行互联网金融产品的证券化塑造，可以很大程度上提升自身平台在主流金融机构中的稳健性作用和在大众心理中的安全性作用。但是，从深层次上看，这却是具有大数据建模和数据分析能力的平台在以数据化信用和信用管理为依据，向更多的传统金融机构和投资者在输出自身的信用体系。
互联网金融资产ABS，信用管理标准高
从金融机构的信用管理体系而言，ABS产品的发行除了要遵循基本的资产隔离、征信评级以及其他严格的资产管理审核要求之外，从原始资产的安全性角度而言，同样也很重要的是各种资产的风险管理体系。可以知道，目前市场上已经发行规模较大的阿里小贷和京东白条类资产证券化产品，此前阿里和京东在有关旗下小贷和分期类产品的不良率上，有过披露，基本上都在1%左右或者低于1%，这相对于目前传统金融机构的信贷不良率而言已经存在一定优势。
当然，这里包括阿里和京东在内的消费金融业务ABS，主要是指依托于电商和相关消费场景进行延伸的信贷管理模式，其主要的信用审核依据除了一些可以结构化的信贷管理因子，如消费流水、身份识别、收入、工作等外，还包括各种隐藏在平台上的订单、习惯、社交、偏好、度等非机构化的海量大数据，根据这些来设定一个用户的信用评价情况，而后产生信用额度进行分期或者是现金贷服务。传统金融机构也存在这样的分期类和信用贷款类产品，只不错相对而言在信审和业务流程上比较格式化和固定化，用户覆盖面也相对圈层化。
对于有能力进行互联网金融消费金融资产ABS的平台而言，与其说是这种通道化和集成化的场景管理能力，还不如说是其底层的大数据处理和信用风控能力，也就是从2016年下半年以来一直就占据行业热点的大数据风控系统。可以说，大数据风控系统和目前主流的信用风险控制系统存在本质的差异，也逐渐被更多的金融机构和平台所采用。
目前国内有众多平台都已经开始研发大数据风控系统，以2016年12月上线的大数据风控系统网易北斗为例，大数据风控系统和传统银行的信贷系统处理机制有着本质的区别。网易北斗通过尖端建模及大数据收集处理能力，采用神经网络/机器学习/支持向量机等全球领先技术来保障风控模型可以去伪存真、真实反映用户的信用。而传统金融机构更多依靠信贷员个人的经验和流程化管理风险能力，相对而言受经济周期和个人经验能力影响更大。可以说，即便是很多传统银行等信贷管理机构也在逐步学习和实践这种大数据风控技术。
大数据风控能力将成行业输出标准
众所周知，消费金融虽然也存在分散、小额的资金特点，但是如果对场景化的风控和信用管理缺乏足够的大数据管理能力，其信用敞露情况也相对比较严重。去年接连曝出在一些消费金融业务推广上存在不规范问题，比如在业务导向上片面追求规模和市场渗透导致了在风险把控上出现一定偏差，一些小平台的消费金融业务不良率甚至已经接近或者超过10%，已经严重开始透支平台的长期发展能力。而像阿里、京东等巨头则可以将消费金融业务不良率控制在1%以内，足以说明大数据风控在其中的作用。
不论是对于互联网金融机构的消费金融业务还是传统银行的消费金融业务而言，这种大数据化的信用风险管理能力都是具有极大价值的。如果说阿里、京东是通过内部电商延伸和外部延伸来逐步推广自身的数据风控体系和相关金融科技产品，那么推出北斗系统的网易则是在外部场景衔接中逐渐实现大数据风控的标准化能力。其实是两个方向，一个是从场景到风控，一个是借助外部从风控到场景。
和阿里京东的C端模式有所不同，网易的大数据风控更多是走的B端线，通过与国内众多的中小金融机构对接，通过机构平台实现B2B2C的业务发展，助力商业银行等机构实现大数据风控技术和场景的对接。相对而言，中小金融机构在线下信贷场景和大数据风控技术对接上的需求度更为迫切。因为大多数商业银行在数据处理、模块分析和互联网化数据采集上缺乏专业的技术支撑实力。
可以说，在国内消费金融业务逐步旺盛，ABS产品逐渐多元化的今天，其基础的大数据风控能力也将逐渐走入台前成为炙手可热的领域。而在这一方面比拼的将是信贷管理质量和模式的精准性，以网易北斗系统为例：目前实现了中小银行在多个方面的效率提升和成本降低：1)显著提升金融机构数据处理能力—处理效率提升90%；2)大幅缩短审批时间—放款速度提升70%；3)有效提高信贷资产质量—平均坏账损失降低35%；4)有效提升模型风控预测能力，提升预测性能60%。
(谢诚)
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