蚂蚁、京东、云蜂科技抢滩大数据风控，都用了什么姿势？

近年来，在我国经济转型的战略背景下，全面推进消费能力，成为保障和拉动GDP的主要动力。国家统计局数据显示，我国2016年消费信贷规模已接近23万亿元，相比2012年增长接近120%。预计到2020年，消费贷款总规模有望达到30.53万亿。

在国家拉动消费的战略背景下，各地方政府相继出台扶持消费金融的优惠政策，一方面线上理财、资产证券化等模式丰富了非银企业的资金来源，另一方面国内大数据风控的崛起，推动了消费金融的快速发展，更多传统金融机构、电商、甚至是互联网金融机构纷纷抢滩大数据风控领域，打造金融科技公司。

然而，做风控往往需要一套风控模型，用来计算平台方到底能够承受什么风险等级的客户，将金融交易风险控制在合理范围内。于是，规避欺诈，降低坏账，后期催收成为了金融机构关注的焦点。今天无论是蚂蚁金服、、京东金融，还是刚刚强势崛起的独立第三方大数据风控服务商云蜂科技，虽然都是依托大数据做风控，但各家在细节做法和定位等方面又各有所长。

蚂蚁金服：基于阿里体系的CTU智能风控大脑

毫无疑问，现今国内金融科技第一梯队里，阿里巴巴旗下的蚂蚁金服必然占据一席。

得益于阿里巴巴在电商领域十多年的深耕，特别是因为淘宝、天猫这些电商平台上积累的电商数据，更是对个人用户的消费能力有很大的洞悉能力，蚂蚁金服一出生即有着其他草根平台难以比拟的优势。这正是因为阿里体系涵盖了用户的电商消费记录、旅游消费记录、以及加油消费记录等数据，而这些都可以作为评估用户信用系数的依据。

经过几年沉淀后，蚂蚁金服也将自己定位为一家金融科技公司，倚重的正是自身擅长的大数据处理能力，并开发出了引以为傲的CTU智能风控大脑。

CTU智能风控大脑，其运作流程主要是，判断申请人是否为该账户实际所属人，而CTU就是通过是否可信、位置、设备、可信关系等几个维度。在这之后再去判断申请人的资金、个人隐私及其他相关数据有无风险。而支付宝、月报、芝麻信用、招财宝、网商银行等就是CTU判断的依据。

目前，蚂蚁金服的数据包括在线购物、与他人资金往来、还信用卡、资金理财、公用事业费缴纳、房屋租赁或买卖、跳槽情况、婚姻状态等。加之后来芝麻信用打通了微博之类的平台，社交数据也在逐渐补足。

当然，蚂蚁金服也有数据短板，此前刷屏的“支付鸨”事件，也从侧面证明，蚂蚁金服想进一步挖掘社交数据，完善风控体系。

京东金融：“消费+合作”模式获取一手数据

熟悉京东金融模式的会发现，它主要是依京东商城庞大的交易数据，实现对用户、物流等京东生态体系内数据的覆盖，换言之靠消费金融驱动来不断构建大数据基础以及风控体系。

2015年6月份，在金融科技，大数据风控并还未在国内兴起时候，京东前瞻性的投资了美国互联网金融公司ZestFinance，还成立一家名为JD-ZestFinanceGaia合资公司，以期将后者的信用模型应用于京东的消费金融体系和风控模型。国内布局方面，京东参股公司包括数据银行聚合数据、个人信贷风控公司聚信立。做这一系列的布局，其实也表明，京东在通过这种合作的方式不断完善自家数据。

在京东生态圈之外，京东金融通过各种合作、投资模式，获取到更多的生态数据。比如说京东金融投资了不少汽车租赁平台，切到汽车后市场。另外，京东也和百安居之类家装平台进行合作。京东一方面在支付、供应链、产品众筹等领域和合作伙伴展开合作，另外一方面通过合作、投资的方式拓展到生态体系外的其他场景之中，不断丰富自家数据体系。

按照京东的数据统计来看，投资+合作这两种方式已经让其覆盖了教育、租房、装修、旅游、汽车等众多消费场景，囊括了近 2000家京东商城的供应商。这对于京东风控能力的提升会有较大帮助。

云蜂科技：千亿级交易量验证，大数据风控“实战派”

在云蜂科技看来，在金融科技助推金融机构转型升级，甚至是服务实体经济发展的过程中，独立第三方的角色显得尤为重要。而在独立第三方标签的背后，云蜂又把大数据、人工智能、云计算、生物识别等“黑科技”的结合作为其大数据风控重要的发展战略。

在传统风控时代，一个风控人员的人工成本动不动就几十上百万，这个于关乎金融机构核心命脉的岗位，一度成为众多求职者角逐的岗位。进入互联网时代后，大数据风控的诞生，从效率和成本等多个维度彰显出了其优于传统风控的优势。

在数据维度上，云蜂科技的大数据风控涵盖了用户通讯，交通，消费，学历，社交等各个维度的数据，附加公检法等权威机构的征信信息，主要使用借款人信用强相关的风控模型变量对用户进行高效的信用画像。

在策略维度，云蜂科技拥有积累多年的信贷策略专家系统，为大数据风控决策引擎提供更加贴近实战，贴近中国国情的规则和策略。

相较于蚂蚁金服和京东金融而言，前两者依托于自身平台的数据来做大数据风控。之于云蜂科技而言，则通过与业界领先的小额信贷业务平台建立联盟合作， 获取一手的、真实的、大批量的交易数据，从而为中小微金融机构提供更接近实战，更具有参考价值，更匹配小微金融风控需求的数据，模型和服务，为合作方的风控部门和征信机构提供更精准的建模数据支撑，帮助小微金融机构降低数据接入成本和风控培育难度，。

现阶段，云蜂科技已经可以提供一些成熟，经过验证的的典型风控模型给信贷客户使用。成熟的金融机构是有自己的风控模型和专业风控团队，但是他们不会介意引入一个优秀的参考变量来完善和校准自己的模型。对于初创的机构来说，引入一个经过千亿级数据验证的模型，能帮助他们少走一些弯路，更快的优化资产质量。

据云蜂科技内部人员介绍，目前，云蜂的SaaS业务系统及风控模型，是经过千亿级交易和超高并发业务环境验证的，并且成功服务着近十家大型金融平台。

作为一家开放式创新企业，云蜂科技不仅自主研发并商业化新的金融科技产品，也积极与金融生态圈中的技术和商业合作伙伴联合协作，打破数据孤岛和信息壁垒，共同开创新的技术和市场。

金融科技的未来，或者是大数据风控的未来，无疑只会在成熟的大平台和独立第三方定位的平台之间角逐。谁能“剩”者为王，相信市场和时间会给出答案。