数据是金融业务的基石，监管集中清查大数据公司，很多东西在发生根本性改变，资金方做“甩手掌柜”的好日子不会重现。那些缺乏自主风控能力的金融机构，在未来的行业竞争中，恐无以立足了。近日，星盟全球投资公司的Kyle Tedford分享了他对银行大数据风控的观点，Kyle Tedford精通风控建模，大数据AI，风控产品等，具备较强的管理经验，20年金融证券从业经验，具有丰富的投资、基金管理、银行风险控制经验。曾任美国知名资产管理公司与证券公司投资银行部风控部长。
大数据风控，该从何抓起？
银行金融科技转型，方向很多，但最紧要可行的，还是大数据风控。万事开头难，从传统风控到大数据风控，银行做得怎样呢？
Kyle表示，大银行相对容易，不缺用户，不缺数据，也不缺人才。传统零售业务足够强势，有足够的空间和时间推新产品、小步快跑做实验，模型先跑起来，慢慢完善，自主风控能力就算有了。
Kyle认为，难的是小银行，这类银行的科技转型往往陷入两个误区：
一是做助贷和联合贷款的资金方，虽独立决策却无力决策，至多花钱请人搭一套模型做做样子，缺乏数据输入，也没有模型迭代，只为满足合规要求；
二是被风控外包厂商的一站式方案吸引，“三天对接、一周上线”，上线后却不管不问，做了甩手掌柜。
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Kyle还分享了银行在建立自主风控时应把握的几个原则
在建设自主风控能力的过程中，中小银行还应注意几个原则：
（1）因地制宜，构建差异化能力，不求大求全
在新的行业环境和监管环境下，无差异化大干快上的时代已经过去。中小银行在战略层面必须聚焦差异化，业务差异化，必然要求风控能力差异化。
Kyle认为，在业务层面，要聚焦场景金融，关注消费用途；相应地，在风控层面，要夯实场景风控。从过往教育分期、租房分期等场景贷风波看，场景方的欺诈、乱收费、跑路往往是乱象之源。
（2）急用先行，重视反欺诈能力建设
业务上线后，信用风控模型可以慢慢迭代优化，反欺诈能却等不得，所以Kyle认为，一开始就要用最好的，否则根本吃不消。这个时候，就必须借助第三方反欺诈公司的力量，融合到自主风控的建设能力中。
（3）构建敏捷组织，打破部门银行藩篱
建设风控模型，可归为风控部门的事，但激活内部数据，则是全行的事，需打破部门壁垒，确保战略落地。这背后，涉及到部门利益协调、考核体系梳理、组织惰性激活、包容文化构建等一系列大问题。