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无论是传统金融还是互联网金融，毫无疑问，风控都是关系生存死亡的生命。一直以来，传统的银行风控机制却对中小微企业充满偏见——银行的贷款审批员似乎都是势利眼，他们把所有的爱意奉献给了财务状况良好的大中型企业，那些渴求资金的中小微企业，却总是被say no!

其实，并不能怪这些银行势利，根本原因在于传统的银行风控系统对于中小微企业基本上是失灵的。中小微企业既没有完整真实的财务报表，也没有足够多可供抵押的资产，因此银行不愿意为了一笔总额不高的贷款，付出高昂的调查审核成本以及坏账风险。

而在华尔街＋硅谷的风控模式下，这小中小企业的境遇有所改变。比如阿里和银行合作推出的阿里小贷高级版，就是由阿里主导风控模型，银行输出资金，给中小商户贷款。

12月8日，网易刚刚推出的北斗智能风控开放平台，为中小微企业和个人融资服务提供获客、征信、授信、管理和催收等多样化的服务，帮助中小银行降低风控成本 ，提高效率，降低不良率。

蚂蚁、百度以及刚入场的网易北斗，做大数据风控的切入点有何不同，互联网公司到底如何重塑金融业的风控系统？（本文所指风控，主要集中于对中小微企业和卖家风控模型的讨论。）

蚂蚁和百度：内部数据做风控

说起互联网公司做大数据风控，不得不提阿里。早在2006年，阿里就开始考虑如何为B2B平台上的卖家解决融资难题。不过，当时的银行主要服务于大客户、大企业，对中小微企业贷款业务没兴趣。

后来，马云找到建设银行和工商银行，确定了贷款的四种模式，其中三家以上企业组成贷款联合体的联保贷款是主要的模式。当时的合作模式中，阿里巴巴提供了商家的信息，建行、工行提供资金，具体的游戏规则还是由银行主导。也就是说，这个时候，银行是根据阿里数据来进行风控管理。尽管阿里b2b平台还只有信息数据而非交易数据，但是这种数据对于风控的重要性已经显露。

基于种种原因，到了2011年4月，双方的合作彻底终止。此后，阿里建立了小贷公司，阿里小贷开始利用自己的风控技术，对平台商家提供信贷服务。到了2013年底，阿里小贷服务的客户数64.2 万家。当时的数据显示，阿里小贷的坏账率只有1%，甚至低于某些传统银行。也许是看到阿里小贷的低坏账率，银行又对这块贷款产生了兴趣，而阿里小贷的资金不足，于是双方一拍即合。

2014年7月，阿里开始对银行输出风控能力，与中行、招行等7家银行宣布合作，启动基于网商信用的无抵押贷款计划——网商贷高级版，最高授信可达1000万元。其中银行的角色是提供资金，阿里提供交易数据和游戏规则，比如能给谁贷款，最高能贷多少，都是阿里说了算，而且坏账风险完全由银行承担。

风控是银行的生命线，银行对数据的精准度应该是要求最高的。银行为啥敢让阿里说了算？当然是因为银行比较信赖阿里数据的真实度、含金量，以及阿里对数据的分析处理能力。

再来说回百度，2016年百度联盟贷升级了两款产品，即大额贷和随时贷。其中，大额贷主要面向中头部联盟伙伴，贷款额度一般为3倍~6倍的百度联盟流量月分成额。例如，一家每个月分成80万的联盟伙伴，即可申请高达近500万的贷款。而随时贷则面向中长尾联盟伙伴，采用循环授信方式，贷款额度一般为2倍月分成额，增强产品对于客户短期债务的适应性。

不难发现，蚂蚁小贷和百度联盟贷有个最大的共性———蚂蚁和百度掌握了借贷人关键的实时的一手经营数据。前者的贷款人是阿里电商平台上的个人和企业商户，他们在阿里系电商平台上的交易数据，能够实时的被阿里获悉。而百度联盟贷的贷款人主要是站长，他们的主要收入依赖于百度广告联盟的分成，所以他们的营收状况同样被百度实时同步获知。

无论是蚂蚁金服还是百度，在大数据的分析技术上都有深厚积累，因此，在此基础上构建的风控系统，就会相当有效精准。而这种能力，银行不具备，原因就在于银行并不实时掌握企业一手的营收数据，即便通过报表调查，也是二手数据。因此，阿里系输出风控能力、银行业输出资金的互补模式才会出现。

网易北斗的B2B2C模式

阿里此前签约的银行，都是以大银行和区域强势银行为主，比如说中国银行、建设银行等等。但是相比于这些银行，最需要牵手互联网公司、提高对中小微企业客户风险把控和风险定价能力的，其实是一些区域性银行。原因很简单，在大中型企业客户层面，这些区域银行很难与全国性大型银行竞争，而在个人用户层面，他们又被互金企业抢夺客户，因此，提升服务中小微企业客户的服务能力就变得相当重要了。可以说网易北斗智能风控开放平台的上线恰逢其时。

与阿里和百度系的风控主要服务于自身平台商户和上下游的中小微企业主不一样，网易北斗是一个B2B2C模式的风控开放平台。具体而言，就是在大数据风控领域，网易金融结合大数据、人工智能、机器深度学习等技术，通过与信贷领域的信用属性和维度相结合，研发出了针对商业银行和外部平台的智能风控开放平台“网易北斗”。

根据网易金融CRO李德辉的介绍，网易北斗包括七大系统，分别对应贷前贷中贷后的不同风险控制流程。通过对贷款流程的前中后合理流程划分，产生包括获客、反欺诈、授信、信贷管理、风险预警、催收等贯穿了信贷流程的大数据风控模型体系。

当然，在三个阶段中，最关键的应该是贷前风控，根据调查，80%左右的信贷风险来自信贷审批环节。

网易北斗和传统的银行信贷处理机制完全不同。前者靠的是技术分析，通过神经网络/机器学习/支持向量机等技术能力，去除数据杂音，真实反映用户信用。后者靠的是人力脑力，银行的信贷审核更多是依靠信贷员个人的经验和流程化管理风险能力。人力信批模式，不仅成本高，效率低，而且也存在道德风险，比如一些银行信贷员违规审批贷款等等。

网易北斗系统则通过向国内的商业银行和各种互联网平台输出大数据风控能力，实现这些平台的信用管理和授信管理能力，并根据每个平台用户的特点专业、特色化定制消费金融或者是产业链、供应链金融产品。在“内测”阶段，网易北斗系统就表现不俗。目前，网易北斗已经和新昌农商行达成了合作，效果显示，网易北斗系统能够提升金融机构数据处理能力—处理效率提升90％，有效提高信贷资产质量—平均坏账损失降低35%，有效提升模型风控预测能力—提升模型预测性能60%。

另外，网易北斗有助于解决中小微企业融资难融资贵问题。世界银行的报告表明，全球各地都存在中小企业融资缺口的困境，而中国情况尤甚。尤其是最近几年，在中国经济增速放缓、经济结构调整、产业局部萧条的背景下，中小微企业面临较大的生存压力和危机，给银行的信贷管理和信用审核工作带来更大难度，导致中小银行的不良率提升到2-3%。

如果包括网易北斗在内的风控开放平台，能够建立针对中小微企业的信用风控机制，那么，中小微企业融资难的问题将有所改善，中小银行的坏账率可能也有所降低。

目前来看，最需要互联网公司风控能力输血的，还是中小银行。因此，网易北斗系统的第一波签约单位选择中小银行作为突破口，因为区域化的中小银行在利率市场化后面临较大的生存压力，资产质量、用户市场以及风控模式都面临一定的市场化调整压力，他们对于网易北斗系统这样的风控能力需求可能更迫切。

未来风控：华尔街＋硅谷

那么未来，最有效的风控模型，到底是金融专业的银行主导，还是技术专业的互联网公司主导？我觉得，单打独斗无前途，未来主流的风控模型，应该是华尔街＋硅谷模式。

第一，数据交换共享。 有效风控的前提，就是必须掌握尽可能多的数据。以网易北斗系统为例，目前市值达到300亿美金的网易，其业务除了金融之外，还涵盖游戏、门户、邮箱、电商、教育等多元生态，而网易北斗可以对数据、用户和渠道进行交叉、高效利用，网易生态体系，就是个庞大的数据库。

其次，根据网易官方的透露，在用户自愿并且不伤及用户隐私权的前提下，网易北斗还和合作机构，建立了数据交换机制，扩充数据来源。总之，北斗数据来源有两个：网易集团19年生态数据积累 + 精选外部大数据。

只有把互联网公司和传统银行的数据互补，一个是纵深的含金量颇高的银行信贷数据，一个则是横向的多元丰富的网络行为数据，两者结合才能释放最大的信用价值，才能提高风控水平。

其实，就连美国也是这种模式。比如拿到百度、京东投资的美国征信风控公司ZestFinance,其中40%的数据也是传统的银行信贷数据————也就是传统FICO评分的关键数据，只有硅谷的互联网数据，加上华尔街的金融数据，两者结合才能建立完整、精准的大数据风控系统。

第二，风控能力的互补。无论是蚂蚁金服和7家银行合作推出蚂蚁网贷高级版，还是网易北斗系统，都选择了和银行合作的开放模式。

对于北斗系统来说，这个开放首先是内部的，网易金融各大业务平台的协同效应，通过资源共享集成合力。其次，则是北斗和外部金融机构的合作，网易金融与金融机构开展全方位深度合作，除输出风控平台外，还输出一整套综合解决方案，帮助传统金融机构上网触网。

而传统金融机构也非常需要这样的服务。比如，交通银行董事长牛锡明在谈到交行互联网金融转型时，就说过，交行要“跨界合作，通过广泛借助各类合作伙伴的力量打造具有交通银行特色的开放性互联网金融生态圈；不断增强平台数据生产能力与产品研发能力，形成数据“生产——挖掘——运用——再生产”的闭环。”

第三，技术主导。过去银行的传统风控考虑的变量可能只有几十个，而未来的大数据智能风控，既包含结构数据，也包括非结构数据。以网易北斗系统为例，这个系统综合近千模型，调控数万变量，最终形成一个生态化的大数据风控体系。而对这个变量众多的非结构化大数据的处理，需要强大的计算能力，依赖于机器学习、人工智能的发展。

网易北斗就利用了网易大数据实验室自主研发的“猛犸”大数据平台并行计算技术，提升数据处理能力。除了网易，百度金融也在金融方面进行布局，比如基于大数据风控技术，实现千人千面的金融服务等等。

因此，未来风控，肯定是技术主导模式。

总之，只有华尔街＋硅谷的风控合作模式，才能让普惠金融能够真正落地，才能实现“数据即信用，信用即风控，风控即价值”的理念，才能缓解中国中小微企业融资难融资贵的问题。

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