上个月，监管部门提出了要求“银行业金融机构不得将风控、催收业务外包”的通知文件。从这些不断下发的监管类文件可以看出，如何自主地构建更加严谨、更加完善的风控系统将成为考验金融机构风险管理部门的重要指标，也是帮助平台提高运营效率，降低风险的核心竞争力之一。

那么如何才能做好主动防范去化解系统性风险？市场上那些为金融机构的风险控制部门提供“粮草”的大数据金融科技公司似乎可以给出部分解答。

他们通常为金融机构提供标准化或定制化的大数据风控解决方案，一方面输出自身的数据获取能力和对海量数据(35.62 -1.66%,诊股)的智能处理能力，另一方面提供基于机器学习、深度学习、人工智能等数据驱动的风控建模能力，致力于对其他传统或新型金融机构进行赋能，有效提高这些金融机构的服务效率与水平、降低他们的金融成本与风险。以富数科技为例，作为典型的金融科技公司，他们为互联网金融、消费金融、供应链金融、银行、保险等金融机构提供专业的大数据获取、分析、建模等技术能力和成熟的风控解决方案。他们的产品涵盖账联数据抓取系统、FBI反欺诈数据系统、信用魔盒数据系统、场景化风险模型评分四大板块。目前已经和上百家头部金融机构客户，包括四大行之一的某银行机构，建立了深度合作关系。其公积金、社保、网银，电商等产品以强大市场覆盖度、高效的服务质量、深厚的数据加工能力被广泛应用于金融机构的风控系统，通过非传统金融数据多维度地补充用户的信用画像，使得金融机构即能够服务更多有金融需求的人群，同时有效地提高他们的风险控制能力与预警能力。

提到公积金、社保的用途，大家首先可能想到就是贷款买房、贷款买车、提取公积金租房。但近两年来，部分银行开始出现公积金授信消费贷，即银行根据信贷申请人的公积金缴纳情况来评估申请人的消费贷款额度，逐渐发展到现在越来越多的消费金融、场景分期、现金贷公司也开始通过审核公积金、社保的数据来把控贷前的风控，降低坏账率。那么公积金、社保到底有什么重要的内容？为什么能够受到这么多金融机构的青睐呢？

“社保”又叫“社会保险”，是一种为丧失劳动能力、暂时失去劳动岗位或因健康原因造成损失的人口提供收入或补偿的一种社会和经济制度。是国家法律规定所有企业单位必须强制执行的一项员工保障制度，具有覆盖度高的特点。社会保险的主要项目包括养老保险、医疗保险、失业保险、工伤保险、生育保险。而社保在这几个板块所涵盖的信息除了参保人的个人基本信息(姓名，身份证号，通讯地址，联系电话等)外，还有参保时间、参保状态、参保单位、社保机构、缴存类别（例如医疗、失业、养老、工伤、生育等）、缴存金额（包括缴存基数、个人缴存金额、企业缴存金额）、账户余额、医保消费明细、报销金额等等。

住房公积金，是指国家机关、国有企业、城镇集体企业、外商投资企业、城镇私营企业及其他城镇企业、事业单位、民办非企业单位、社会团体及其在职职工缴存的长期住房储金。公积金数据除了个人基本信息、缴存状态、缴存单位、缴存金额，还提供了申请人当前和历史的贷款信息、还款流水等更多维度的信息说明。

相较于其他能获取到的行为数据，社保、公积金被认为是用户的信用强相关数据。用户的缴存单位、缴存金额、缴存流水等，能很好地反映出用户的工作稳定性、收入水平。而用户贷款信息、还款流水等，还能反映出用户是否有房，甄别用户的负债水平等，进而能有效的作为补充数据来评估用户的还款能力。

举例来说，如果申请者的社保或公积金缴纳金额多，连续缴纳时间长，缴纳单位是优质企业或是金融机构的白名单单位，缴纳单位变换不频繁，就能侧面说明申请者薪资丰厚、工作稳定、偿债能力强，对违约的隐性约束力强。对于这样的用户，金融机构更容易接受他们的信贷业务，和提供更高的授信额度。

公积金、社保目前在不同领域金融风控中的应用情况：

一、信用贷款、消费金融：

目前个人信用贷款和消费金融公司的风控除了必不可少的身份认证以外，最重要的就是贷前对个人还款能力和还款意愿的授信评估。很多机构会在央行征信、运营商、电商、网银流水、公积金、社保、学历、学籍、设备等方面，选取多个维度对申请人做综合的评估。而相较于运营商、电商、设备这类信用弱相关行为数据，公积金和社保的缴存流水、贷款信息则能够更加准确的评估用户的收入水平和偿债能力。

从申请人的公积金社保缴存的连续状态、缴存金额、缴存机构、贷款情况基本就可以判断申请者的工作状态和还款能力。而虽然全国各地的公积金社保缴存比例、数据的完整度均不一样，但部分技术能力较强的金融科技公司通过深度的数据加工，可以直接通过缴存流水推断出用户的月工资收入，而工资收入不管是对于传统风控系统还是新型数据驱动的风控系统，均是判断用户还款能力最重要的条件之一。

二、银行：

早期的银行在信贷业务方面涉及到公积金社保的主要是房贷、车贷业务，随着居民消费习惯和生活水平的不断改变，线上授信的消费场景在获客、盈利方面的优势越来越明显，各大银行也开始着手布局线上直销银行，通过公积金、社保授信消费贷和场景贷。像平安银行(14.03 -0.14%,诊股)的“薪易通”、民生银行(9.22 +1.77%,诊股)“公喜贷”等，只要达到连续缴存时间要求，且信用良好即可申请消费贷。头部银行的入局，也带动了更多的中小银行和城商行加入到公积金贷的抢滩大战中。

三、车贷：

车贷业务因其自身特性及政策利好，这几年被网贷行业青睐。目前市场上的车贷除了包括传统的银行的新车按揭，还包括下面2种：一种是申请人已经拥有车，通过车辆抵押的方式来获得消费性贷款（个人）或经营性贷款（小微企业）；另外一种是申请人购买二手车进行的贷款，由于二手车普遍估计不透明、贬值快、残值不确定，所以很多银行并不开展二手车信贷业务，而消费金融公司则成为了主力军。相较于其他的消费金融场景，车贷的优势在于有抵押品，使得安全性相对较高。据网贷之家不完全统计，涉及车贷的网贷平台在高峰时有超过1000家，如今虽有所减少，但目前正常运营的平台中含车贷业务的仍有近500家。

车贷行业中最为普遍的是“典当模式”，即将车辆质押。这种模式要面临巨大的储存成本和储存风险，且安装GPS也没法避免南车北卖、整车零卖、重复抵押等问题。“典当模式”实际上将风控后置，放在贷后催收、车辆处置等环节，导致贷后管理费用高，和容易出现流动性风险。如何能超越其他车贷平台降低运营成本，减小坏账率，是未来车贷平台的核心竞争力之一。

现在有些机构开始选择回归传统的“银行授信模式”，就是说平台不光看抵押物，更强化看人，用多维度的数据和风控模型对“人”的资信进行评估，筛选优质客户。这就需要增加用户的信用数据，工作或经营状况，家庭稳定性，负债情况，还款约束力，身体情况，有无恶习等方面的核心信用管理维度数据，比如用户的征信、社保、公积金、企业工商信息等方面的数据，并利用人工审核+AI筛选的方式来构建流程化、标准化、规范化的风控管理系统。这种模式将风控重点放在贷前，同时通过科技扶持减少风险，有利于降低平台的逾期率和不良率，很大程度上减少了贷后管理成本。

随着监管落地，各领域金融机构对风控能力的要求不断提升，如何在多种场景迅速开展业务、服务更多有金融需求的人群、筛选出优质的客户、稳定精准的识别用户的偿债能力、做好贷前风险控制、贷中预警、贷后管理，必将成为金融机构风控部门工作的重中之重。通过采用社保、公积金，网银等信用强相关数据，补充运营商、电商、设备等信用弱相关数据，实现全维度的深度用户画像，构建基于大数据的风控模型与系统，能极大程度提升金融机构的风控效率，降低金融风险与成本，加快金融行业的优化升级。