信用飞：航空大数据在金融领域的应用与趋势

“在消费金融业务风险管理上，航空数据对基于其他数据源的模型具有明显的提升效果。” 7月26日，信用飞在2018中国航空营销峰会上发布了《航空数据在消费金融领域的价值研究白皮书》（以下简称《白皮书》），阐述了航空数据在消费金融业务场景中的价值和作用。

《白皮书》显示，航空数据作为一种全新的数据源，近年来伴随着中国民航业的发展而壮大起来，目前覆盖超过3亿人，以其数据真实、特征全面的特点，运用在消费金融领域，可以有效提升消费金融风险管理水平和业务经营能力。

航空场景大数据 真实全面

当前消费金融大数据风控主要依据互联网企业在核心业务的开发过程中逐渐积累的用户行为数据，以此反映用户的社会关系和经济行为特征。但在其运用过程中，依然缺乏一些关键性补充，这些海量的互联网行为轨迹记录、社交平台和用户评价关系型数据等信用弱相关的数据，因为与金融行为的直接关系不大，因而能否作为判断信用主体信用状况的主要指标尚待验证。

《白皮书》研究显示，2017年中国旅客运输量超过5.5亿人次，过去五年，全行业旅客运输量年均增长11.5%，中国民航业的持续稳健发展，积累了海量的航空数据。相较于电商等由用户自主填写、且缺乏验证环节的数据源而言，航空数据作为场景化的数据，具备亿级数据量，特征值丰富等优势，给消费金融大数据提供了全新的维度和有力的支持。更为重要的是，航空数据经过实名检验，真实可靠，且关系到用户的消费能力、活动半径等特征信息，可以有效刻画用户人群画像，识别和预测用户风险。

贯穿消费金融业务全流程

大数据风控并非一个新事物，金融机构通过大数据打造系统风控模型, 建立“防、控、补”一体的金融业务全流程反欺诈体系, 从贷前、贷中和贷后主动加强金融风险管理, 利用大数据技术起到了对金融风险保驾护航的作用。

特别是以消费金融为代表的大量线上信贷业务平台，大数据风控的有效性是决定其经营状况的重要因素，如果大数据风控有效性较差，则面临较大坏账压力。

《白皮书》研究认为，航空数据对风控模型的提升效果实际运用价值体现在，控制风险水平时可以帮助提升通过率，反过来在控制通过率时可以帮助降低风险。例如，针对现金分期产品，同样根据模型评分拒绝得分最差的10%的用户，如果使用加入了航空数据的模型评分，机构能额外拒绝28%的不良用户。

不仅仅在于大数据风控，航空数据还可以贯穿消费金融业务的全流程，在用户画像、精准营销、反欺诈、信用风险管理等方面均有优质的数据表现，对业务运营能力的提升明显。航空出行作为一个典型的大数据来源场景，其所积累的海量数据具备在金融全领域拓展的可能性，未来可应用在银行、保险、理财、证券等多种传统金融机构。

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