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*信用体系的建设 “人无信不立”，企业亦是如此。长期以来，由于信用体系的不健全以及征信体系不能接入的限制，实际上，信用问题的核心就是市场信息不对称。 美国经济学家Joseph.Stiglitz早在2017年就提出，信息不完美市场和信息完美市场的本质区别在于，人们的行为传递了某种信息，而这些信息会影响其他人的决策。这一方面说明，行为人的市场交易行为受信息传递的影响；另一方面说明市场信息不对称环境下，市场存在不确定性或是风险。 而互联网金融作为平台下的信用行为，市场信息不对称则会导致更严重的道德风险和逆向选择问题。互联网金融的有非常多信用主体，借款者处在信息优势一方，而投资者则处在信息劣势一方，最终则造成互联网金融整体信用状况的下降。 因此，信用体系的建设是互联网金融行业进一步发展的重要基础。对此，网信旗下的网信普惠积极参与行业信用数据平台的建设。2016年9月中国互联网金融协会“信用信息共享平台”上线，网信普惠作为首批成员加入。2019年1月，网信普惠正式签约接入司法数据查询系统，力求借助该系统对恶意逃废债的借款人形成制约和震慑，严惩失信人的违法行为。 坚实的基础带来的必然是“大地逆辐射”式的积极反馈，体现在网信方面则是“天元”智能风控系统和风险控制程序的研发。 稳健的风控体系：依托 “智能+”金融科技的智能风控系统是行业未来的重中之重 1997年诺贝尔经济学家奖获得者——罗伯特说，金融信贷风险它是个不朽的话题，它是金融企业的命门。 传统的风控体系中定性风险管理占主体，以主观规则及客户评级为主，存在数据获取维度窄、定量分析能力偏弱、难以精确化用户特征等缺点。评价模型一般是基于客户历史行为、数据进行预测，无法前瞻性地预测未来风险情况的变化，导致风险管理滞后。在数字化转型的背景下，传统的风险管控模式已无法满足全面风险管控的需求。 *智能风控系统 互联网金融时代，与大数据和人工智能等新技术相结合的风控才能有效解决行业痛点。 一方面，大数据技术通过整合大量数据，包括互金平台内部的数据和外部机构的数据，从多维度对客户进行全面评估，极大地提升了对客户的评估精准度，促使传统模式下难以度量的风险显性化、提升风控能力。 另一方面，大数据与人工智能技术凭借强大的计算机能力和先进的模型算法对海量数据和信息的整合、分析，改变事后分析和预测判断的方式，建立主动、实时响应机制和模型，提高风控效率。而网信在此方面则做出了重要突破，为行业的提供了实践经验。 面向个人借款人，网信自主研发的天元智能风控系统，该系统主要包括四个方面内容： 大数据系统，即经过个人借款人的许可，网信收集和存储个人借款人与借贷有关的数据； 智能模型实验室，它可以在直接访问大数据的基础上，具有用于定制智能模型的开发工具，并且能够帮助网信的风控人员处理高级算法和高级智能模型； 智能决策制定引擎，它是一种可见的智能决策制定工具，可直接访问智力模型实验室，以有效地完成风险管理流程； 风险监测和预警系统，即在大数据系统的基础上监控和监督个人借款人的整个贷款期限，并通过关注个人借款人采取的任何行动，及时向网信的风控人员发出预警。 （责任编辑：职场达人） |
