11月19日，2016外滩国际金融峰会在上海举行，阿里巴巴集团董事局主席马云、复星集团董事长郭广昌等业界知名人士围绕“全球城市与金融创新”这一主题展开深入交流。

互联网金融成为峰会热点话题，马云指出：数据、基于数据的信用体系以及基于大数据的风控体系是判断一家公司是否具备做互联网金融的三大要素。作为业界领袖人物，马云此番谈话也引发了行业内外对大数据风控的思考和讨论。

数据的广度、深度和实效性

马云认为：数据的关键在于丰富度、广度和厚度，而非单一的来自社交、电商或是O2O的就是好数据。

简单地说，判断一家互联网金融企业的数据能力取决于两点：企业有没有核心数据，收集到的数据量是否足够大?

阿里和腾讯分别以电商平台数据、社交数据打造出各具特点的数据体系。作为老牌互金企业，NONOBANK(诺诺镑客)亦走出特色的数据之路。依托7年多的运营经验，NONOBANK在借款端积累了海量的数据，从借款到还款的全周期用户行为数据，成为NONOBANK掌握的独有核心数据，这也是每家企业视若珍宝的资源。同时NONOBANK也不断拓展数据的丰富度，在自有核心数据的基础上，与第三方合作，大量获取用户在社交、电商、征信等方面的数据，最终打造出具有广度(数据的全面性)、深度(数据的强相关性)、实效性的数据库，为随后的信用体系和大数据风控奠定基础。

不惟NONOBANK(诺诺镑客)，国内互金企业多是循着这一思路建立数据库，不过受制于企业运营历史、业务规模以及核心数据获取能力，导致像NONOBANK这样真正建立起自身数据库的企业凤毛麟角。

基于数据的信用体系

当然，仅仅拥有数据还是不够的，众所周知，大数据不仅在于数据的丰富程度，同样取决于数据的分析和处理。在马云看来，要解决普惠的80%，要建立一个强大的信用体系，没有信用体系的建设，几乎没办法做到两三分钟放贷款。

信用体系的意义在于为用户信用“打分”，对风险量化管理。在美国，企业可以通过向三大征信机构购买信息而解决信贷中的征信问题。反观信用体系相对落后的中国，互金企业势必要建立起自身的征信体系，给予用户信用评分，以及决定是否核准贷款或信用额度。

在NONOBANK(诺诺镑客)信用体系建立思路中，主要解决两个诉求：找到合格的贷款人，识别出潜在风险。为此，NONOBANK信用体系模型通过对数据的加工处理，描绘出用户画像，并对其标签化处理，从而实现高效的对用户风险量化管控。

在此基础上，为了解决信用评估结果滞后性带来的不确定风险，NONOBANK(诺诺镑客)还实现了信用体系模型的动态变化，即通过数据及时录入更新，信用评估维度的调整来适时管理信用风险，以确保评估的客观性和及时性。

基于大数据的风控体系

所谓大数据风控，是在信用体系的基础上预测借款人的还款能力和还款意愿，以及欺诈风险。正如马云在谈话中所强调，要建立基于大数据的风控体系，而不是基于IT的风控体系。这意味着，大数据风控的核心是数据，互联网技术只是手段。

NONOBANK(诺诺镑客)的水滴风控系统与马云提出的观点不谋而合，水滴风控的基础是数据和由此而来的信用体系，同时结合金融科技领域的前沿技术提升效率，包括贷前的反欺诈、专家决策系统，以及贷后的风险预警等等。更具意义的是NONOBANK在大数据风控上的积极探索，比如，水滴风控系统自我学习能力，通过数据修正模型，能够适应外部因素的变化不断自我迭代提升。

从基础数据、到建立信用体系，再到大数据风控，NONOBANK(诺诺镑客)予以足够的重视，藉此提升企业的核心能力，保障用户投资安全。也许如马云所言，没有数据，做互联网金融是胡说八道。对于国内互金企业而言，真正实现互联网金融的便捷、高效和安全，大数据风控还有很长一段路要走。