■ 中国出版传媒商报记者  王晓妍

　　“传统风控以人工模式居多，而基于互联网、移动互联网平台，如何将小额、量大的消费金融批量化、精确地高效率推进，如何对贷款人的信用资质和偿还能力准确评估，必然要依靠多维度数据分析和统计模型。”上海乐融金融信息服务有限公司联合创始人王文阳表示。乐融金融刚刚凭借国际领先的大数据信贷风控模式入选由北京信息化协会牵头评选的“2015信息网络产业新业态创新企业30新”。以信用贷款风险控制能力为核心，乐融金融主要发力于个人消费信贷和小微企业信贷服务领域。

　　王文阳是美国约翰霍普金斯大学统计学博士，拥有18年中美金融业风险管理和市场策略经验，在国内，他领导的咨询团队曾分析评估零售信贷资产9万亿元，覆盖1亿人群。在王文阳看来，如何将国际先进模式本地化，并结合国内信用体系、客户消费行为等数据，开发出适于国内的评估体系非常关键。他介绍，乐融风控引擎将评估指标细分出年龄、学历、单位性质、家庭情况、收入水平、历史还款记录及网络行为数据等多维度，在客户授权后，查询其信用相关所有信息，使用科学的评估模型，从海量信息中筛选出有用数据。“互联网时代不缺乏数据，但真正对风险管理有用的指标并不是很多。”

　　“模型针对不同人群有不同评估方法。”王文阳强调，例如90后群体多数未婚，“是否结婚”这一指标对评估这一群体没有太多参考价值，于是替代为“互联网行为”等其他指标。

　　数据风控是否可靠？

　　这要追溯到数据的源头，例如乐融平台数据来源于两大方面：客户申请贷款时提交的少量数据，以及客户授权下合作伙伴提供的大量数据。王文阳强调，完善社会信用体系是国家层面的战略目标。乐融合作方都是合法公信机构，为其提供学历数据、工商数据、手机使用数据，甚至法院数据、黑名单数据等。这些身份数据、工商信息结合客户的征信数据、交易数据及网络行为、互动数据等，“客户一旦捏造信息，便与数据商提供的真实信息不匹配，系统将认定其有虚假行为”。王文阳表示，通过对数据进行全方位评估，才能对客户有更准确的画像，也更有效解决了信用贷款长期以来信息不对称的问题。再根据客户的信用能力设定不同信用等级，信用资质好的客户评级高，得到贷款的成本低；信用资质差的客户评级低、获得贷款的代价相对高。

　　那么问题又来了，信息安全和资金安全如何保证？

　　“只能使用客户授权范围内的信息，严禁泄露个人信息。”王文阳如此解释。此外，乐融金融服务器放在运营商专为金融机构提供的金融云上，安全性高。

　　乐融金融一直坚持与流量合作伙伴、金融机构等合作，实现多赢为目标，共同开展网络贷款服务。例如在流量合作伙伴中，拥有2000多万活跃用户的某著名电商平台希望为客户提供分期付款等增值服务，以促进消费。“我们为其分析客户行为，筛选出有信用资质的消费者，提供风控模型、贷款预审、贷后预警等一系列风控服务。”王文阳介绍。注重消费场景、与用户消费需求相结合，是乐融获客的出发点。乐融通过与电商、垂直门户等的合作，按照合作伙伴的特殊需求推出产品。王文阳透露，未来还考虑与旅游网站、教育网站等合作推出旅游消费、教育培训消费等信贷服务。

　　乐融也为中小银行的互联网金融业务转型提供网络信贷、风控引擎以及网贷平台运营服务。资金需求旺盛的小微企业是中小银行关注的重要客户群体。个人消费信贷则以85后、90后大学毕业生居多，“现有客户多是大型银行服务的边缘人群”，王文阳补充，乐融愿为他们提供低成本的信用贷款服务。

　　2015年，大型传统银行、互联网公司、金控集团大举布局互联网金融领域，推动互联网金融由“民间借贷网络化”的1.0时代进入“金融本位”的2.0时代，“国内有相当资本实力的大集团进入，将带动整个行业更加规范化、健康化。”王文阳表示。

　　“中国个人债务只占GDP的30%左右，相比之下，韩国超过80%、美国接近90%。国内经济持续增长，人均收入也随之提高，个人债务比例也会越来越高，中国消费信贷市场有很大空间。”展望消费金融市场，王文阳将大数据风控管理归纳为不断测试和模型优化的过程，“以数据为指导的真正的互联网金融还未完全开始，数据掘金将正式拉开帷幕”。