中國人民銀行12月14日公布的金融統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，11月新增人民幣貸款7946億,，環(huán)比增加1433億,，超出市場預(yù)期,。居民中長期貸款(主要是住房按揭貸款)仍是新增信貸的主力,，11月居民中長期貸款新增5692億,，約占當(dāng)月新增貸款的七成,。

互金平臺博弈信貸市場

隨著《暫行辦法》面世，絕大多數(shù)互金機(jī)構(gòu)開始涉足小額,、高頻的消費金融業(yè)務(wù),，這一市場儼然成為紅海。然而,，相比大型電商,，互金機(jī)構(gòu)往往缺乏足夠多的消費場景，業(yè)務(wù)發(fā)展受到一定限制,，加之消費金融機(jī)構(gòu)缺乏完善風(fēng)控體系,，若一味擴(kuò)大規(guī)模顯示“轉(zhuǎn)型成果”，又可能埋下經(jīng)營隱患,。

如果說到P2P平臺,，即便不是業(yè)內(nèi)人士，恐怕也能說出陸金所,、拍拍貸,、人人貸等幾個名字，那消費金融品牌呢,？或許稍微有些了解的人會說出個捷信,，恐怕也僅限于此了。

實際上從2013年,，銀監(jiān)會修訂完善《消費金融公司試點管理辦法》開始算起,，消費金融行業(yè)也走過了近四年的時間，同期的互金行業(yè),，早就完成了一波從大起到大落的波瀾壯闊的生命周期了,，為何消費金融行業(yè)還是不溫不火呢？

風(fēng)控合規(guī)成難題 樂金所的密風(fēng)控為何物,？

‘BeeR.C,。密風(fēng)控(Bee Risk Control ’風(fēng)險控制體系是樂金所首度引入獨立第三方單位共同研議開發(fā)的平臺監(jiān)管機(jī)制，有別于傳統(tǒng)平臺自行風(fēng)險控制管理的機(jī)制,，樂金所首先將風(fēng)險控制管理獨立于運營體制之外,，交由第三方專業(yè)公司設(shè)計規(guī)劃，防止運營弊端的獨立風(fēng)控體系,。

‘BeeR.C,。密風(fēng)控(Bee Risk Control’包含完善的平臺安全技術(shù)規(guī)劃,，最新蜂巢大數(shù)據(jù)風(fēng)險信息采集技術(shù),，最高密級的信息流數(shù)據(jù)加密技術(shù)(SSL，256 bit),，交互監(jiān)管的風(fēng)控組織部門規(guī)劃,，嚴(yán)整的分級專業(yè)風(fēng)控人員培訓(xùn)考核，及獨立在運營體制外的對社會開放的風(fēng)險委員會統(tǒng)籌管理，形成平臺對外業(yè)務(wù),，對內(nèi)管理的雙重監(jiān)管體系,，實現(xiàn)成獨立完整的‘BeeR.C。密風(fēng)控(Bee Risk Control ’風(fēng)險控制體系,。

高安全信息技術(shù)基礎(chǔ)

銀行級別的軟硬件系統(tǒng)安全規(guī)劃,，所有交易信息均實時同步云端備份，實現(xiàn)應(yīng)用,、數(shù)據(jù),、服務(wù)功能隔離；即便遭受攻擊,，投資人的任何信息都不會丟失,。全站信息流使用，最高安全的數(shù)據(jù)加密技術(shù)(SSL,，256 bit),，確保資金交易數(shù)據(jù)在傳送中不外流；即使黑客截取了用戶的數(shù)據(jù)包,，也無法讀取數(shù)據(jù)內(nèi)容,。與工行、中行,、招行以及淘寶,、亞馬遜、國美電器等,，國內(nèi)各大銀行系統(tǒng)以及知名電商平臺都使用相同的技術(shù),。

真實查核系統(tǒng)

數(shù)據(jù)系統(tǒng)對接公安身份證辯識數(shù)據(jù)庫，自個人借款人,，企業(yè)法人的身份真實基礎(chǔ),，至各項企業(yè)登記證件辯識，杜絕基本詐欺信息

信用評級系統(tǒng)

BeeR.C,。密風(fēng)控信用評級系統(tǒng),，務(wù)實整合包含信息采集，借款人訪問,，資料審查等民間借貸信用評查流程,，交叉植入多項信用，及抵押物評估信息數(shù)據(jù)庫,，歸納至,，征信記錄，還款能力,，抵押價值,，資料審查,，背景調(diào)查五大蜂巢指標(biāo)，根據(jù)不同借貸產(chǎn)品的風(fēng)控模型,，給予借款人對于該次借款的信用評分,，全國范圍內(nèi)協(xié)助提供個人和企業(yè)的信用評級，有效識別及防范個人和企業(yè)的信用風(fēng)險,，解決因信息不對稱所帶來的風(fēng)險問題,。

信用分級別

BeeR.C。密風(fēng)控信用分,，將借款方五個風(fēng)控指標(biāo)調(diào)查數(shù)據(jù)分?jǐn)?shù),，導(dǎo)入企業(yè)貸款，及抵押類貸款兩大產(chǎn)品類型8種以上的風(fēng)險控制模型,，計算出BAA,，BA，BB,，BC,，BD，BF六種信用級別,，分值范圍在180至1100分之間,，根據(jù)每個貸款產(chǎn)品的貸款策略和標(biāo)準(zhǔn)， 并且每種產(chǎn)品都會有自己的風(fēng)險水平,， 從而決定了可以接受的信用分?jǐn)?shù)水平,，風(fēng)控委員會根據(jù)分值進(jìn)行決策會議，決意同意或否決或要求補(bǔ)充擔(dān)保品,。

5大風(fēng)控指標(biāo)：

1.信用記錄

借款方,，企業(yè)及法人有無拖欠金融機(jī)構(gòu)的貸款本息和不良信用記錄及記錄年限。

2.還款能力

企業(yè)

A,。經(jīng)營能力：專業(yè)運營管理模型檢測企業(yè)經(jīng)營狀況,，包含企業(yè)，交易記錄,，包含生產(chǎn),、銷售、效益情況和發(fā)展前景預(yù)測,。

B,。財務(wù)狀況：主要是借款人近年的資產(chǎn)負(fù)債、資金結(jié)構(gòu),、資金周轉(zhuǎn),、盈利能力、現(xiàn)金流量等現(xiàn)狀及變化,。

個人

A,。財務(wù)現(xiàn)況：借款人個人收入金額,，收入頻率,，可調(diào)動資金,，等綜合評估

B。財務(wù)背景：借款人工作年資,，所屬單位性質(zhì),，家庭背景

抵押價值

企業(yè)資產(chǎn)，企業(yè)股權(quán)質(zhì)押/抵押,；借款人汽車,，房屋為主的有價抵押物大數(shù)據(jù)評估

4.資料審查

各項借貸資料提交完整度，及相關(guān)資料內(nèi)容,，交叉分析,，包含定性及定量分析相結(jié)合評分。

5.背景調(diào)查

采用查閱有關(guān)資料與實地調(diào)查相結(jié)合,，以及借款人或企業(yè)相關(guān)社會關(guān)系反向調(diào)查,。

風(fēng)控委員會

獨立于管理體系外的風(fēng)險控制委員會，主職責(zé)監(jiān)督審核樂金所平臺借款業(yè)務(wù)信息,，通過開放部份席次,，不定期邀請外部專業(yè)單位，社會聲望人士共同參予把關(guān),，維持運營的透明性,，從組織規(guī)劃層面做到客觀獨立，防止平臺風(fēng)控弊端產(chǎn)生,。

“未來消費金融的最主要的競爭點將在于大數(shù)據(jù)征信和風(fēng)險控制,。”京東的消費金融迅速擴(kuò)張到千萬級就是利用海量的消費者數(shù)據(jù),，多維度來構(gòu)造一個有效的風(fēng)險防控模型,；阿里的消費金融迅速增長也是因為擁有芝麻信用以及阿里系的電商交易數(shù)據(jù)支撐其風(fēng)控模型。