金融创新已经迎来新起点，跑步进入科技创新阶段,一些技术名词开始走红：智能投顾、区块链、电子货币以及目前最受瞩目的大数据风控。对于金融企业，尤其是互联网金融创新企业而言，风控关乎企业命脉，风控难题一直是把悬在头顶的剑，而大数据风控被行内企业寄予厚望。
数据资源正和土地、劳动力、资本等生产要素一样，成为促进经济增长和社会发展的基本要素，技术的进步使得企业和个人更多的行为可记录、被记录、可分析、被分析。因看好前景，互联网巨头、征信公司乃至金融信贷机构纷纷发力金融科技，大数据风控产品涌现。比如阿里的芝麻信用入围了央行发放的首批民营个人征信机构牌照机构名单，推出了个人信用分，让信贷以外的有用数据也纳入了评估体系；再比如京东，其类信用卡产品“京东白条”是金融战略中的重要部分，主要利用用户在京东电商的交易数据予以授信，其信用风控模型是基于互联网零售电商数据，包括电话、地址、零售等数据。与这两家互联网巨头不同的是，综合金融服务企业小牛资本聚焦在To B市场，率先在细分行业领域构建大数据风控平台，打造标准化流程。
小牛资本瞄准To B市场 细分行业征信
近日，小牛资本集团携手清华大学民生经济研究院、中国小额贷款公司协会举办了“中国普惠金融的数字化实践论坛”，小牛资本首席信息官兼牛鼎丰科技有限公司董事长林国锋在会上表示，早在去年小牛资本就启动了金融科技战略，把大数据风控列为重中之重，致力于搭建智能化、标准化风控体系，提高金融服务效率，提升产品定价精准度。“目前的大数据征信基本聚焦在 C端，B端可以说还是个空白。小牛资本将大量精力瞄向了小微企业，试图在细分垂直领域能够率先突破。”
以建筑工程行业为例，这是一个常常要面对资金短缺难题的劳动密集型行业。由于市场竞争激烈，低价竞标挤压了建筑工程企业的盈利空间，中标之后，企业还需要缴纳预投标保证金、履约保证金，预投标保证金通常短则三个月、多则半年后才能退还，履约保证金占中标价的5%-10%，游离在项目之外。企业为项目垫资也是“常态”，由此产生的拖欠往往容易带动材料款、劳资等三角债务的形成，导致流动资金紧缺。
针对这一细分行业，小牛资本研发了一套实时、自动、规模化的信用评估平台，从数据获取、挖掘、评估/预警以及用户界面等多个维度出发，利用爬虫技术自动抓取企业信息、通过Hadoop集群对数据进行储存和计算，构建数据挖掘平台，应用机器学习等技术对多个评估点进行模型建立和优化，将评估模型转化为计算模块之后，就能实现即时评分和定期追踪，随后风控经理可以轻松查询相关结果，考虑如何进行下一步处理。
这套闭环风控体系实现了80%的自动化，贯穿准入、反欺诈、评级、授信、定价再到放款过程，审批时间压缩至短短两天，比起传统风控，无论是风控因子、风控规则、风控模型，都具备显著优势。从横向看，它有效细分用户群体和产品定价，扩展多套针对性模型，提升了效率，有效降低处理成本，丰富了金融产品和服务；而纵向则以机器学习快速迭代优化风控模型，及时应对欺诈和违约行为的变化。
征信体系不完善，携手国外巨头共谋出路
要实现大数据风控，首先要解决数据源的问题。有数据统计，截至2015年末，个人征信系统收录8.8亿自然人数，其中3.8亿人有信贷记录，这导致很多人融资需求难以满足。而在美国，无论是市场广度还是深度，美国的个人活动信息已经得到了全面覆盖，差距明显。此外，数据割裂、央行征信系统无法共享等问题目前依旧是行业“心病”，“药方”便是大数据。
对此，小牛资本的策略是多方并举。一方面，利用自身累积的数据库，整合线下、线上的结构和非结构数据，深化行为数据。另一方面，向第三方大数据“借力”，与外部优秀伙伴合作，汲取国际化的风险管理和决策管理经验。
此前，小牛资本与征信巨头FICO、环联、益博睿等频繁接触并建立深度合作伙伴关系，小牛资本旗下的小牛在线和小牛普惠于2015年3月就与益博睿达成合作，构建基于自动化决策引擎和大数据驱动的信贷全风险管理体系，目标是打造“信贷工厂”；今年4月，FICO中国区总裁陈建造访小牛资本时，看好与小牛资本的合作前景：大数据云评分＋小牛资本现有风控体系，会形成一个多视角、全面的风险管理体系。
一切皆信用。大数据改变了数据内容构成以及评估模型、评估模式等，有望实现传统征信的业态式升级。 “普惠金融在服务能力、数据处理能力、支撑规模和效率上都提出了更高的要求，如何运用云计算、大数据等技术适应这种要求就是数字化金融要解决的问题。”小牛资本首席信息官兼牛鼎丰科技有限公司董事长林国锋直言还要继续努力适应市场要求。
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