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2018年中国大数据风控调研报告总结

核心内容

2018年中国大数据风控行业在政策监管和技术创新的双重驱动下，逐步走向成熟。随着普惠金融的发展和金融基础设施的完善，大数据风控成为金融机构提升效率、控制风险的关键手段。金融大数据不仅覆盖信贷、理财、保险、支付等多个领域，而且在技术应用、数据整合和商业模式上不断演进。

主要观点

• 普惠金融主旋律：中国金融服务存在不均衡现象，政府推动普惠金融发展，金融机构通过大数据技术提升服务效率与商业可持续性。
• 行业趋于合规：多项法规出台，如网络小贷整治、现金贷规范、网贷暂行管理办法等，使得非持牌机构难以继续依赖监管套利，需与持牌机构合作。
• 金融基础设施建设：中国在普惠金融信用信息体系、统计体系等方面仍不完善，但随着技术发展，有望实现越级式提升。
• 数据是金融科技的核心：大数据技术在金融领域的渗透率和应用范围已较为深入，成为金融业务的重要驱动力。
• 大数据风控进入成熟期：从基础设施、应用范围、市场规模三方面来看，金融大数据已进入成熟阶段，成为金融机构的通用需求和核心能力。

关键信息

大数据风控在信贷领域的应用

• 获客：通过用户画像和全渠道智能营销实现精准获客。
• 身份验证：采用活体识别、OCR、声纹识别等技术，解决身份欺诈问题。
• 授信：汇聚多方数据源，通过建模进行风险定价，输出信用评分。

大数据风控在理财领域的应用

• 智能营销：基于用户画像进行精准营销。
• 智能投顾：通过KYC和KYP结合，实现智能匹配与风险偏好分析。
• 未来趋势：向资产管理等上游领域延伸，提升资管效率。

大数据风控在保险领域的应用

• 产品设计：借助用户行为数据，优化产品全生命周期价值。
• 反欺诈与核保核赔：通过图像识别、行为分析等技术降低欺诈与人工核赔成本。
• 智能理赔：利用区块链技术确保数据准确性，实现自动赔付。

大数据风控在支付领域的应用

• 交易反欺诈：通过设备指纹、行为分析等技术构建反欺诈引擎。
• 模型优化：利用事后反馈数据持续优化模型。

大数据风控市场规模

• 2017年中国市场规模约140亿元，主要集中在信贷领域。
• 2017年美国市场规模约120亿美元，整体成熟度较高。
• 中国与美国相比，数据覆盖人群较少，但仍有较大增长潜力。

大数据风控商业模式

• 当前模式：以数据调取为主，逐步向评分卡+专家咨询转变。
• 未来趋势：效果付费成为终极商业模式，通过业务流量实现价值变现。

大数据风控市场格局

• 四类玩家：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：百行征信的成立提升了数据源集中度，但数据价值仍有变数。
• 数据分析集中度：互联网巨头在技术、场景理解等方面占据优势，未来市场空间最大。

金融科技服务商的核心竞争力

• 技术：具备强大的算法和系统开发能力。
• 数据：拥有海量、多维、高价值的数据资源。
• 场景理解：对金融业务场景有深入理解，能提供定制化解决方案。
• 客群与获客：能够服务大型持牌金融机构，具备较强的获客能力。
• 产品能力：提供稳定、易用、可复制的产品与服务。

互联网巨头的机遇与优势

• 百度金融案例：自2013年起探索互联网金融，2015年成立FSG，全面布局金融科技。
• 技术基因：拥有全球三大实验室、六大研发中心，技术实力雄厚。
• 数据优势：积累了大量用户行为数据，形成170亿个顶点、680亿条边的关联网络。
• 产品输出：提供身份识别、反欺诈、信息核验、信用分等产品能力，支持API/微服务调用。
• 业务场景理解：通过自营业务积累，加深对金融场景的理解，提升产品适用性。

未来趋势

• 技术融合：大数据与AI、物联网、区块链等技术融合，提升风控效果。
• 数据共享：区块链技术解决数据孤岛问题，提升数据共享效率。
• 场景深化：金融科技将向更多金融领域渗透，提升整体效率。
• 市场集中度提升：头部厂商占据更多市场份额，客户决策周期长，标杆客户尤为重要。

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。
• 关注技术与数据创新带来的商业模式、行业变革机会。
• 覆盖新金融、企业服务、大消费、医疗健康等多个领域。

关于百度金融

• 百度金融以科技赋能金融为使命，布局多个金融板块，与多家金融机构达成战略合作。
• 建立金融科技开放平台，为合作伙伴提供一体化解决方案。

总结

2018年中国大数据风控行业在政策引导和技术创新的双重作用下，正逐步走向成熟。互联网巨头凭借技术、数据和场景理解优势，成为行业发展的主要推动者。未来，随着数据共享、技术融合和商业模式升级，大数据风控将在金融各领域发挥更大作用，推动行业整体向智能化、合规化、高效化发展。