征信产业发展蕴育众多蓝海市场 大数据风控迎黄金发展期

6月底，百行征信与15家互联网金融机构、消费金融机构在深圳签署信用信息共享合作协议，这标志着统一的个人征信体系正日益完善，让新颜征信CEO黄向前看到更广阔的业务拓展空间。

作为专注第三方大数据风控的服务提供商，新颜征信成立不到两年服务逾2000家互金、大数据、支付、银行等各类机构，合作伙伴涵盖宜信、马上消金、搜狗金融、读秒、掌众金服、你我贷、苏宁、国美、唯品会、小米、捷越联合等知名机构。

在黄向前看来，这份成绩的取得，主要得益于新颜征信深耕个人信用服务市场，进而为各类金融机构提供全面完善的信用评估与大数据风控服务。

“其实，中国征信产业还存在众多细分蓝海市场，等待我们去努力挖掘。”他直言。新颜征信要做的，就是以“用精准的数据为客户提供至臻的服务”为使命，秉承“以信为本，以诚为怀，求是务实，传承创新”的企业文化，通过持续的产品与技术创新，为整个金融行业发展赋能。

海量数据积累构建多元化风控产品

在黄向前看来，一个完善高效的信用评估模型与大数据风控体系，离不开海量数据的积累——只有各类用户数据积累越多越全，相应的个人信用评估状况越精准，大数据风控模型的运行效率就越高。

“这恰恰是新颜征信的一大强项。”他表示，目前新颜征信数据来源相当广泛，主要集中在三大领域，一是通过和大量商户构建高度耦合的风险评估系统，获得相当量级商户回流数据，并在商户授权前提下，新颜通过评估模型形成标签数据，回流到整个信用评估产品的底层标签池子；二是新颜自主开发的APP、微信小程序等移动端产品，通过向C端授权用户提供服务，包含身份认证、人脸识别、信用评估等金融服务，在用户授权的前提下获得用户的相关信息，提升用户信用评估准确性；三是借助大力推广的设备指纹插件等风控套件，积累亿级别设备指纹信息，通过云端分析与脱去敏感信息，极大限度丰富数据标签。

在他看来，海量数据的积累分析，令新颜征信业务发展呈现多元化趋势——除了提供实名认证、银行卡鉴权、运营商验证等KYC类产品，还借助精准的大数据分析开发多元化的风控决策辅助工具，包括贷前信用雷达、负面探针、信用档案和贷中雷达预警等信用评估类产品相继面世。

“目前，国内不少金融机构一听到信用雷达与雷达预警产品，就会马上想到新颜征信。”黄向前告诉记者。信用雷达是模型变量服务，通过实时分析用户的跨平台信贷申请和履约行为，帮助商户评估用户信用风险；雷达预警提供贷中风险监测服务，能够将用户发生的风险事件即时推送至商户，帮助商户提前做好风险管控。

随着越来越多合作金融机构纷纷引入信用雷达、雷达预警等信用评估类产品，黄向前意识到新颜征信还能“向前”迈出一大步——布局决策引擎产品。

“我们调研发现，随着金融强监管与消费金融行业竞争加剧，越来越多消费金融机构对风控体系的重视度越来越高，都希望能持续降低坏账率提升业务核心竞争力，对新颜征信而言，这无疑是一个前景广阔的蓝海市场。”他强调说。

布局决策引擎产品迎更大发展空间

值得注意的是，随着金融科技崛起，众多互金平台早已抢占技术输出市场，令决策引擎工具竞争相当激烈。

在黄向前看来，新颜征信所推出的决策引擎产品有着别具一格的特色。首先，新颜的决策引擎在数据安全上做足了功夫，无论是通过SaaS访问还是私有化部署，均能有效的防止用户数据泄露，客户策略配置规则也加密在本地存储，不会外泄；其次，这套决策引擎支持外部数据源接入，具备数据泵特性，即客户可以同时接入外部风控数据与新颜决策引擎，不存在兼容问题；第三，这套决策引擎具有更新功能，新颜征信会根据医美、汽车贷款等特定消费场景或金融产品，持续更新优化相应的风控模型与数据参数。

在他看来，这也是未来决策引擎产品能否持续提升风控效果的基础。

“一个完善的大数据风控体系，必须涵盖三大核心因素。”他指出。一是数据源的宽度和深度，它很大程度决定风控模型的质量；二是模型开发人员对于业务的理解，尤其是对不同授信额度、不同授信客群、不同场景风控的理解；三是模型团队本身技术水平，建模能力，工具化程度的高低。

为此，新颜征信聚集众多来自金融、IT、互联网行业的风控、数据、开发等领域资深专家，建立专业高效的高精尖团队。以医美场景大数据风控模型构建为例，新颜征信为了搞懂医美消费分期业务场景，让产品经理在医院、放贷机构实地考察了3个多星期、实地与患者、放贷机构线下BD进行大量交流，从而了解这项业务的各个操作痛点与风险点，作为持续完善大数据风控模型的基础。

在黄向前看来，作为中立第三方机构，新颜征信的大数据风控解决方案不受自身商业利益的影响，众多合作机构也无需担心引入决策引擎会出现利益冲突等问题。这也是新颜征信成立不到2年能赢得逾2000家金融机构青睐的主要原因之一。

“我们始终致力于与合作金融机构建立共赢的合作生态。合作金融机构业务的良性快速成长，必然给我们带来新的发展空间。”黄向前表示。

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