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大数据对金融行业风控真的有效吗?
作者:西安网站建设 | 转载 来源:西安软件开发公司 | 时间:2017年12月2日| 点击:0次 | 【评论】

现在很多人在扯大数据的风控,事实上都是一厢情愿,不现实也不可能。大数据可以优化管理、提高风控效率、降低风控成本,但是无法决定风控质量,银行的风控质量永远是个一揽子系统工程。不同银行面对同一风险等级的客户,它们的风控往往不是同一个水平。因为不同的银行有不同的风险承受能力,自然会形成不同的风险定价,存在差异性。

大数据金融

很多P2P公司提出来的征信系统接口如何开放的问题,其实是无法解答风控命题的。不是说征信系统开放了,你风控就OK了,这是不可能的。因为全行业都面对同一个征信系统,最终的使用效率、定价能力,还是取决于你自己的能力。越是公开透明的市场,其实竞争的难度越大,单纯开放征信系统不能解决你们的风控问题。

仔细分析下为什么大数据无效:

第一个理由就是,金融其实是看天吃饭的。我一直坚持金融是被经济形势所决定的,在经济形势低迷的情况下,金融机构无论怎么折腾都很难玩出特别好的花样。2008年金融危机一来,覆巢之下安有完卵,就是这么简单的道理。系统性风险是任何一家金融机构都必须面临的现实问题,风控制度在系统性风险面前,毫无意义。那么,大数据能否预测经济形势,即预测系统性风险呢?很多人说大数据可以做到,我觉得都是扯淡。前面已经论述了“过去是无法有效推演未来”的逻辑。那么就个人而言,是否有通过数据分析形成准确判断的可能性?这个很难说,有人一叶而知秋,有人一叶而障目,都是个人能力的结果。个人能力很难说是一种模式的核心竞争力,也缺乏可持续性。

第二个理由是,金融行业其实不完全符合大数据所要求的逻辑前提。大数据的核心逻辑前提是统计学,有两个要素:一是样本筛选,就是通过数据筛选出相同特征的群体出现违约的概率;二是需要足够数量来覆盖统计学里的偶发性特征。两者是统一而不可分割的。因为大数据的相关性必然是建立在足够大样本量基础上的,仅仅是个体相关不足以成为推断相关性的基础。也就是说,在金融业务操作的时候,也必须覆盖足够大的人群,但足够大是多少?对于单一金融机构而言,“足够大”已经是个绝对致命的难题了。另外,这里其实还隐含一个基础逻辑,就是每个操作的业务群体还要呈现独立非相关,否则也没啥意义。

 

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【全文完】
关键词标签: 大数据 金融 
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