大数据风控加持银行风控
在场景获客的同时，互联网平台也可以在大数据等金融科技方面加持银行的风控系统。而这同样是银行个人业务的命门所在。
比如乐信基于分期乐商城这样一个电商交易场景，积累了庞大的数据，包括电商交易、用户行为、社交属性以及外部征信数据等等。通过分析这些数据，大致能够判断这个用户的消费习惯和消费动机，对用户进行较精准的画像。
这些大数据主动会进入到乐信自主研发的“鹰眼风控引擎”中，对该用户的还款能力、还款意愿、负债信息、稳定性、负面信息作出评估，并自动完成即时预警、拦截以及分析部署等功能。分期乐商城95%的订单都可通过“鹰眼引擎”做出自动审核处理，最快3秒钟反馈结果。
在这方面，银行有拥有的用户大数据维度就相对较少，一手数据更是少之又少。这种情况下，很难通过大数据进行风控，这对于开展消费金融业务来极为不利。
又譬如最近全社会都高度关注的校园金融市场，实际上银行很早就涉足校园金融市场了，2009年，由于银行发放大量校园信用卡导致巨额逾期、不良高企等乱象，监管叫停了银行的大学生信用卡业务。
校园贷属于无抵押信用贷款，且贷款人大多在央行没有征信记录，所以对这部分人群的审核和风控，主要依赖互联网大数据手段来进行。从2013年起，互联网消费公司进入校园市场，经过4年的实践，已拥有丰富的经验并积累了海量的用户数据。与之相比，银行欠缺校园人群的相关经验和数据积累，对客户的熟悉程度不够。
同时，银行的经营理念和管理模式，决定了其风控模型的迭代成本很高。一家互联网消费金融公司的风控模型的数据变量，往往可以在1-3个月内快速迭代，且可以不断投入资金小范围试错，从而让风控模型时刻保持精准。而同样一次迭代，常规金融机构大概要花6个月，也很难有持续不断的资金和资源投入。
因此，与互联网巨头结盟，可以发挥互联网消费金融公司在审核和风控方面的优势，提高审批效率、降低坏账风险，帮助银行更快地重启这个市场。
