在金融监管趋严的大环境下，获客成本高、风控难成为当前金融机构数字化转型中普遍面临的痛点。尤其是随着流量红利的见顶，稀缺的优质流量也已被互联网巨头纷纷垄断。因此，对于金融机构来说，想要获取更多流量，要么以高成本换取有限优质流量，要么以低成本获量同时承担较高风险。就事实而言，这两者都不是最优方案，那么在行业竞争压力逐渐增大的背景下，金融机构的数字化破局之道何在？日前，融慧金科联合创始人兼首席战略官张羽在接受专访时指出，在大型国有银行进行数字化变革的同时，包括民营银行在内的很多中小银行、持牌消金等受制于资本、人才、规模、科技等因素，在数字化转型之路上显得举步维艰。在张羽看来，金融机构零售信贷转型真正的破局之道，在于如何在战略、产品、数据、技术、组织等方面形成数字化的整套打法。张羽表示：“作为国内金融科技领域的领跑者，融慧金科不算高调，但在运用定制化建模及联合运营模式助力普惠金融发展上有诸多值得行业关注的点。”

走出模型认知误区，解码风控之道

根据与金融机构多年合作的经验，“我们发现，无论是银行、持牌消金还是互联网金融机构都从战略高度加大了对金融科技的布局和投入，但部分机构在打造自身数字信贷能力时也存在一些技术与理念上的误区。”张羽称。

基于以往在美国运通和百度金融沉淀的建模经验，张羽表示，一个好的模型需要同时具备区分度、稳定性、准确性、可解释性和敏捷迭代性“五高”特性，“能够做到这些，需要非常深厚的建模功底和对金融业务的理解与把握。”

在掌管全球市场审批模型时，令他印象最为深刻，也是最有挑战性和成就感的一件事，就是每年都会遇到几个国家发生经济衰退和金融市场动荡。用他的话来讲，在这种“东方不黑西方黑”环境里，大量的工作精力都会投入到如何确保风险模型的“抗周期性”和风控策略的“敏捷性”与“前瞻性”，而在这个过程中一个风控人员和风控团队得到的学习成长，是书本上和课堂里完全学不到的，需要长期的实战、提炼和沉淀。

误区1：模型就是算法

事实上，一个好的模型远不止算法。现实中，很多金融机构更加看重的是模型算法是不是“先进”，是不是“fancy”，殊不知，很多看起来高大上的模型算法，如果应用不当，不仅不能够给模型效果带来很大提升，反而会造成严重的过度拟合，导致模型极不稳定。换个角度来说，风控建模是需要将算法的驾驭和实际业务理解恰当融合，滥用算法是建模的大忌。

“我去拜访一家银行，他们新任风控总监是一位业内专家，他们部门的一位名校博士毕业生开发了一个KS值超过90%的风险模型。我和这位风控总监相视苦笑……”，张羽提到不久前的一次经历时强调，出现这种现象，不是严重“过拟”了，就是严重“穿越”了，这样的模型如果放在信贷决策中，一定会误导决策，甚至造成不可估量的经济损失。

误区2：模型等于风控

模型开发的一个基本原理是用历史数据去预测客户未来的表现。但所有从历史数据去推测未来都有一个核心假设，那就是历史会在未来不断重演，即在历史中找到当前场景的相似之处。

然而，很多模型开发者在构建模型时往往会忽视未来可能发生的大环境及业务的各种变化，进而使模型的适用性在很大程度上受到限制，而这恰恰是许多风控策略人员使用模型时的常见问题。

比如外部环境的变化（宏观经济形势的变化）会导致历史久远的业务数据缺乏“未来复现”的有效性，且无法获得足够合适的建模样本，信贷业务的变化会导致以往在其他业务中设计的风险逻辑不适用新业务，客群的变化会导致历史客户风险特征难以在未来重演，行业格局和市场竞争的变化会导致目标客群大幅偏移等。

由此不难看出，单纯地将历史数据作为建模的基础，没有可解释性和稳定性支撑，模型效果很快就会衰减甚至失效。“只有通过对业务的深入理解和前瞻性思考，在建模样本选取时充分考虑未来因素，把握信用和欺诈风险的普遍规律，将模型与策略有效结合，搭建一整套包括授信审批、风险评估、反欺诈策略等在内的“闭环并迭代”的全流程体系，这才是风控，而模型只是其中的一环。”张羽称。

误区3：模型是中后台的事情

从传统理念上来讲，金融机构的业务部门主要负责“踩油门”，风控部门则主要负责“踩刹车”。在张羽看来，新形势下，风控部门的角色将不再单纯地聚焦于后台，而会在渠道管理、产品设计等业务前线的参与度及决策权上显著加强。

同时，随着市场竞争的白热化，获客成本与日俱增，运营存量客户成为众多银行及持牌消金机构的业务发展目标。而对于存量客户的精耕细作，需要运用更有效的数字化、智能化手段增强中后台运营与风控，有效唤醒睡眠客户，增强客户粘性，进而提升收益能力。

正如前述张羽所言，中后台能力与前端业务高度融合，才是未来的风控之道，他将此称作“大风控”。

“联合运营”的发展之路

从定制化建模到定制化风控，再到端到端联合运营，融慧金科走出了一条与同业很不一样的发展道路。联合运营，对金融科技服务商的风控能力、实战能力和服务能力考验巨大，也是“又苦又累”的事情，为什么融慧金科还要死磕？

第一是能力问题——能不能干

第二是意愿问题——想不想干

第三是需求问题——有没有市场

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