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2018年中国大数据风控调研报告总结

核心内容概述

2018年，中国大数据风控行业发展迅速，成为金融科技的重要组成部分。随着监管政策的完善和技术的不断成熟，大数据风控在信贷、理财、保险、支付等多个金融领域得到广泛应用，为普惠金融发展提供了重要支撑。

主要观点

• 数据是金融科技的核心：金融大数据覆盖数据收集、存储、分析、应用全流程，是推动金融业务创新的关键。
• 金融科技赋能普惠金融：通过大数据等技术手段，金融机构可以更高效地服务下沉市场，提升风控能力。
• 行业趋于合规：监管政策的出台使得非持牌机构逐渐退出市场，持牌金融机构成为主要客户，合规成为行业发展的趋势。
• 大数据风控进入成熟期：金融行业信息化程度高，数据标准化程度好，使大数据风控应用范围广、市场规模大。
• 技术融合提升风控效果：AI、物联网、区块链等技术与大数据风控结合，提高识别欺诈、风险定价等能力。
• 市场集中度提升：头部金融科技服务商在数据分析、技术能力、客户资源等方面具备优势，市场逐步向头部企业集中。
• 效果付费是未来趋势：从数据调取到评分卡和专家咨询，大数据风控厂商将向更深层次的分析服务转型。
• 互联网巨头占据先机：百度等互联网企业凭借数据、技术和场景理解优势，成为大数据风控领域的领先者。

关键信息

金融大数据在信贷领域的应用

• 获客：通过用户画像识别潜在客户，实现精准营销。
• 身份验证：使用活体识别、OCR等技术识别申请人是否本人。
• 授信：整合多方数据源，构建风险定价模型，实现智能授信。

金融大数据在理财领域的应用

• 智能匹配：基于用户画像和风险偏好，实现智能投顾与产品匹配。
• 智能营销：通过全渠道客户经营体系，提升获客效率。
• 智能客服与投研：提升客户体验与投资决策能力。

金融大数据在保险领域的应用

• 反欺诈：通过行为数据和图像识别等技术降低欺诈风险。
• 智能理赔：利用区块链和智能合约实现自动赔付，提高效率。
• 产品设计与生命周期管理：基于用户行为数据优化产品设计，提升客户生命周期价值。

金融大数据在支付领域的应用

• 交易反欺诈：通过设备指纹、行为分析等技术识别异常交易。

大数据风控市场规模

• 2017年中国市场规模约140亿元，远低于美国的120亿美元。
• 市场集中度提升：Tier I金融机构成为主要客户，头部厂商占据大部分市场份额。

大数据风控公司核心竞争力

• 技术、数据、场景理解、客群、获客能力是核心竞争力。
• 技术实力：互联网巨头在AI、大数据、云计算等技术上具有显著优势。
• 数据资源：百度等企业积累海量数据，形成丰富用户画像和数据闭环。
• 场景理解：通过自营业务和头部客户合作，深入理解金融业务场景。

金融大数据市场格局

• 四类玩家竞争：互联网巨头、产业类公司、创新型公司、IT类公司。
• 数据源集中度提升：百行征信的成立提升了数据共享的效率，但数据获取门槛依然存在。
• 未来趋势：技术与业务深度融合，效果付费成为主流商业模式。

互联网巨头机会最大

• 百度金融作为典型案例，凭借强大的数据积累、技术实力和业务场景理解能力，在大数据风控领域占据优势。
• 百度通过自营业务验证技术，形成成熟的金融科技产品体系，对外输出服务，提升市场影响力。

关于爱分析

• 爱分析是一家专注于创新领域的投研机构，服务投资者和企业决策者。
• 覆盖新金融、企业服务、大消费、医疗健康等领域，积累了丰富的行业研究经验。

关于百度金融

• 百度金融服务事业群组（FSG）成立于2015年，是百度战略级布局。
• 以“用科技为更多人提供值得信赖的金融服务”为使命，积极布局多个金融板块。
• 百度金融科技开放平台提供身份识别、反欺诈、信用分等服务，助力金融机构数字化转型。