线上贷款智能风控所需的数据！

　　线上贷款能够做到“秒批秒贷”的根本原因，是线上贷款的风控使用大数据的定量分析，取代了传统的专家定性分析。

　　因此，数据就成为了线上贷款的风控基础。

　　那么，线上贷款的智能风控一般需要用到哪些数据呢？

　　资质类数据。通常是借款人的个人信息；如果借款人是企业，则一般包括了企业信息和法人信息。

　　对于传统贷款，资质类数据一般由借款人在贷款申请时自行填写。但线上贷款，借款人通常仅提供手机号和身份证信息（企业仅提供营业执照信息），贷款机构仅能从身份证上获得年龄、性别、家庭住址等基础信息（或者从营业执照上获得经营时长、注册资本、公司地址、法人姓名等基础信息）。要获得更多的借款人资质类数据，就需要从其他数据源来获得更多信息。

　　对于个人借款人，可以：

　　从学信网获得学历信息；

　　从公积金中心获得公积金信息；

　　从北京汇法获得司法信息；

　　从国政通获得公安信息；

　　从联通获得电信信息；

　　从央行征信获得借款人的单位信息、社保信息、收入信息，等。

　　对于企业借款人，可以：

　　从税务局获得增值税缴税信息；

　　从电力、水务、燃气等单位获得水电气缴费等信息，等。

　　授权信息。指借款人授权后，通常由第三方数据源采集得到的信息，比如运营商数据、电商数据（芝麻分）、出行数据、外卖数据、点评数据（微博阳光信用分）等。

　　授权信息有两个特点，一是相关数据可以通过数据挖掘手段分析并得到借款人还款能力/意愿的相关性，二是借款人通常是第三方数据源的平台用户。

　　或者说，第三方数据源在向贷款机构导流时，不仅“卖用户”，也“卖用户在三方平台上的行为信息”，用于贷款机构对用户的还款能力和意愿的判断。

　　对于阿里这样的平台，则可以更进一步，提供在平台上的企业的经营信息，比如营收情况。

　　一些基于核心企业的供应链线上贷款，最关键、最具价值的部分，也是利用核心企业对上下游企业的订单、存货、收入等数据的掌握，可以向贷款机构提供上下游借款人（企业）的“授权信息”，从而帮助贷款机构判断借款人的还款能力意愿。

　　信贷类数据。主要是征信数据，以及外部数据公司提供的多头借贷数据。

　　征信机构有借款人在各持牌金融机构的贷款及贷款表现数据，央行征信还有借款人的很多资质类数据，可以很好地帮助判断借款人的还款意愿和能力。

　　一些外部数据公司则有借款人在借款平台上的贷款及贷款表现数据，能够帮助判断借款人的多头借贷情况，这些外数公司还在十数年间积累了覆盖面极广的黑名单。在数据新规出台后，一些外数公司通过与非央行征信机构合作继续提供这类数据。

　　要获取借款人的信贷类数据，央行征信是当之无愧的王者；外数公司中，百融、同盾是第一梯队。

　　贷款表现。主要是借款人的历史借款表现。在贷款机构的借、还款记录，都可以直接体现借款人的还款愿意。

　　这个数据的前提，是借款人是贷款机构的老客户。

　　埋点数据。贷款公司从借款人手机的app里抓取用户的贷款行为，记录用户点击app上的注册、登陆、申请等动作的时间、频次等，用于判断借款人的欺诈风险。

　　埋点数据通常使用设备指纹来抓取用户的贷款app操作行为。

　　线上贷款的智能风控，通常围绕上述5种信息进行数据收集。数据的质量与丰富程度，很大程度决定了评分模型的质量和效果。

　　特别是对线上小微经营贷款，基于场景的“授权信息”的质量，更是重中之重。在风控与成本的平衡中，如果找到合适的场景，并以较低成本的方式，获得高质量的“授权信息”，就成了线上小微经营贷款的根本。

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