发展数字普惠金融，用大数据的方式做风险控制必不可少。一是因为很多用户没有信用记录，缺少央行的征信数据，而用互联网数据做风控，可以覆盖到银行照顾不及的借款人；另外，用大数据的方式可以实现快速自动放贷，节省了人工审核的时间，特别适合小额量大的场景。
聚信立就是一家大数据公司，它主要为客户提供风险控制方面的服务，目标对象是新金融公司，包括消费金融及小贷P2P等公司。与银行或消费金融等公司的合作，它均是提供标准化的数据端产品，如反欺诈、反多头借贷和信用风险。
它在2015年获得过京东的A轮融资，也算是与这家电商巨头的信贷产品京东白条十分契合。值得一提的是，2015年京东还投资了美国Fintech公司ZestFinance，它专注于做大数据信用评级，主要面向缺乏信用评分的人。
聚信立创始人罗皓表示，公司提供的是B2B企业信息服务，通过工具帮客户获取数据，服务内容也包括了数据清洗、整合与分析等。作为一家初创公司，它获取数据的方式是通过用户授权与爬虫等技术手段。比如用户在向网贷或消费金融公司申请信贷时，需要授权自己的电商消费、社交网络等信息，而聚信立通过为前述公司提供数据服务，可以间接获取用户数据，并进一步作出信用分析。
聚信立已经与近600家公司有合作，主要客户偏新金融领域，包括消费金融，线上现金小微贷公司，及银行的直销银行等。
罗皓认为，做大数据风控无非是提供三种服务，一是数据收集；二是数据加工与数据建模；最后是提供分析与服务，如做数据方面类咨询项目。如何科学地管理整个风险决策系统，怎么样做日常的数据化的风险运营，这一块也很重要，不过国内能把这块做到专业的不多。
当然，不同公司对风控服务的需求也不一样。在银行等传统金融机构，需求更多是偏后端，因为前端数据分析、收集、整合与加工，对它们来说问题都不大。但对新金融公司来说，其在数据收集与加工上就有所欠缺，这反而会成为各风控服务公司的竞争点。
这与国内个人信用体系覆盖率低、评分系统和数据不健全有关，也就要求先有消费场景等方式获取数据，再进行信贷。
罗皓告诉雷锋网，聚信立的优势也是在此。一方面在数据来源渠道上，通过工具和用户授权的方式帮客户收集互联网信息，毕竟风控“无非是用信息判断借款人的风险”。另一方面对信贷行业的风险控制有较深的理解，在数据加工上有很多经验；因为每一种贷款或借款人是不一样的，不同的行业不同的区域，风险都不一样，需要针对行业做合适的数据加工，把原始数据经过分析变成互联网信用报告，帮助理解与甄别好坏客户。
不过在以分析工具作为切入点后，聚信立的策略也会不断调整。他认为这是个动态的过程：
起初会是一家工具型公司，竞争力更偏IT，比如数据后台，及数据获取的系统等。
但第二阶段会成为一家数据公司，处理过的借款人既有数据（包括查询数据）会带来先发优势，再结合现有数据的分析，会形成未来的优势。
第三阶段则会因为与客户的连接，产生新的竞争点。具体而言，未来还会在资产端给客户提供风控以外的应用层面产品，比如不完全是解决风控问题，还可能是资金、流量互换的问题。
罗皓也认为，未来做风控的公司竞争点更多是在数据源和数据加工这方面，因为分析和建模会越来越标准化及开源化。很多公司也会切入到交易里去，而不是只提供数据或风控的解决方案给客户，这应该会是最大的变化。
目前市面上聚信立的竞品公司还不多，更多是互补的关系，比如用设备指纹反欺诈，基于消费标签的风险数据、风险建模，这些领域都有对应的公司。在基于互联网账户类的风险控制中，各家专注的领域不太一样，没有直接竞争关系，很多用户会同时使用几家公司的数据和反欺诈方案。
推荐阅读：
用机器学习做风控的氪信，凭什么获金牌投资人章苏阳数千万融资？
正在生成分享图...
Nemo