隨著金融科技的深入發展和多方面應用，以大數據等科技手段提收增效成為金融行業核心訴求。3月12日，百度金融攜手愛分析聯合發布了《2018年中國大數據風控調研報告》，對能夠有效降低金融風險管理成本的大數據風控技術和市場進行了研究分析。

　　2017年中國大數據風控市場規模達140億，發展潛力巨大，互聯網巨頭、產業類公司、創新類公司和IT類公司四類公司紛紛入場。隨著開源類技術迅猛發展、行業趨於合規化，以及百行征信的成立，大數據分析市場越來越趨於集中，技術、數據、場景理解、客群和獲客成為了大數據風控公司五大核心競爭力，其中，互聯網巨頭更佔優勢。

　　百億級市場迎來四方爭霸

　　《中國大數據風控調研報告》顯示，2017年國內大數據風控市場規模達140億，比美國2017大數據風控市場規模高了20億。然而中國大數據風控市場的覆蓋人群並不及美國，這說明國內的大數據風控市場發展潛力是巨大的。

　　在大數據風控市場蓬勃發展的同時，以百度金融為代表的國內互聯網巨頭,以鵬遠征信為代表的產業類公司、以同盾科技為代表的創新類公司和以華為為代表的IT類公司四類玩家紛紛進入大數據風控市場。與美國市場玩家從數據和技術切入大數據風控領域所不同的是，國內的玩家是從數據、技術和客戶三方面切入。

　　隨著行業的發展和變革，大數據分析市場趨於集中，互聯網巨頭佔據先機。根據《報告》分析顯示，開源類技術的發展，促使分析技術趨於集中，使得數據分析廠商很難依靠單一的技術建立門檻，與場景結合的綜合門檻變得重要，影響了IT外包廠商的競爭力。同時隨著行業合規化，大數據風控的客群集中在以銀行業為代表的大型持牌機構，頭部風控廠商佔據了大部分市場份額。百行征信入場后數據集中度提高，數據獲取門檻降低，數據分析技術價值凸顯，入局最早的互聯網巨頭獲得了技術先機。

　　互聯網巨頭核心競爭力佔優

　　《報告》中指出，技術、數據、場景理解、客群和獲客是大數據風控公司五大核心競爭力。大數據風控業務層面依然需要依賴數據和建模，即使受到了百行征信的影響，數據依然是重要的競爭力，而技術和場景理解能力影響著大數據風控公司的建模能力，獲客能力及客戶群體則影響著公司營收增長。

　　在數據源方面，除了金融相關數據,大數據風控還需要大量用戶行為數據進行模型訓練和調優，而互聯網巨頭積累了大量用戶行為數據，同時也擁有大規模自營金融業務數據。以百度金融的“磐石”平台為例，它的數據來源於公司內部所擁有的萬億級行為數據和自營金融業務數據，以及與外部合作機構的統計數據。同時隨著自營金融業務和金融科技業務的發展，其數據的金融屬性也在不斷增強。

　　在技術層面，互聯網巨頭憑借多年的互聯網技術積累，從底層技術架構到上層技術都擁有絕對優勢。例如百度公司在AI領域重金投入多年，有三大實驗室和上萬研發團隊，以及中國最大的GPU集群,技術實力雄厚。

　　從獲客和客群上來說，互聯網巨頭以銀行、保險公司和持牌消費金融機構等大客戶為主，客單價高,生命周期長。目前百度金融、螞蟻金服、騰訊金融等分別與四大行達成戰略合作，利用金融大數據幫助其獲取客戶，佔據著行業內的優質客群。

　　在場景理解上，百度自2013年開始探索互聯網金融業務，多年業務經驗積累，覆蓋信貸、理財、支付、銀行、保險等各領域金融業務，同時在百度金融與頭部金融機構的合作中，進一步加深對業務場景的理解能力。

　　目前，互聯網巨頭在數據、技術和場景理解方面佔據優勢，發展前景最好，未來市場空間最大，而其他三類公司因為各種因素而發展受限。

　　大數據風控應用潛力巨大

　　風控是金融的核心，大數據風控在金融場景上的應用十分廣泛。金融機構屬於風險經營，從監管和自身盈利的方面來看，均有風控需求，大數據風控被應用於信貸、保險、支付、理財等多個領域。

　　以百度為例，百度金融研發的以人工智能、大數據、雲計算為代表的大數據風控產品，具有身份識別、反欺詐、信息核驗、信用分等多方面能力的，目前已被廣泛應用於多個金融領域。如借助百度數十億搜索數據、百億級的定位數據和圖像視頻數據所形成的一張170億個頂點、680億條邊的關聯網，能有效識別騙貸團伙，甄別信貸領域的潛在風險。此外集合活體識別及 OCR技術，能秒級確認用戶身份是否真實有效，從而確定用戶真實身份，確保資產的安全，在信貸、支付、理財、保險領域都有廣泛應用。

　　金融的本質是經營風險，2018年是金融行業的分水嶺，隨著監管的日益完善，金融行業發展開始回歸本源,金融市場真正比拼風控能力的時刻正式來臨。對於大數據風控市場來說，2018年將會是充滿機會和挑戰的一年。

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