互联网金融风控人员再不努力，饭碗可能就会被抢了。

11月3日，一家名为ZRobot的公司宣布开业。这是京东金融与美国大数据公司ZestFinance联合发起的合资公司。尽管ZestFinance对于大多数人略显陌生，但2015年6月和2016年7月，京东和百度先后投资这家数据挖掘技术公司，以加强自身对大数据的挖掘能力，提升风控水平。

京东金融方面介绍，ZRobot定位于数据技术公司，专注于提供包括数据建模、信用评分、资产定价、欺诈识别、精准营销等能力在内的数据增值与技术应用服务。其将扎根中国本土市场，面向银行、汽车金融、消费金融、小贷公司等各类金融及非金机构，在信贷领域为机构提供数据技术服务，提升机构的大数据分析应用能力，提升防控风险能力。

对于当前快速发展同时风险又不断暴露的互联网金融领域，风控缺位已成为行业发展的主要障碍。由于风控人才缺口巨大，许多并无经验的风控人员也被市场热抢。

近日，一篇“风控之乱：零经验者，跳槽3次，年薪50万”的文章在互联网金融圈内疯传。多位互联网金融平台高管表示，这基本属实。互联网金融领域的乱象包括风控模型不合格、违规获取用户个人数据等。

京东金融人士介绍，当前数据的获取成本和储存成本都显著降低，互联网领域、线下交易、电信数据等各个领域的数据量都在不断扩张，但由于国内拥有建模技术并能充分挖掘解读数据的专业人士有限，大量数据不能低成本地直接应用。

ZRobot CEO乔杨表示，在众多公司标榜自己拥有大数据的时代，数据的累积与沉淀并不能直接为企业带来价值。ZRobot在数据挖掘和模型开发方面具备技术优势，从海量金融弱相关数据中发现与信贷表现相关的变量，利用机器学习技术，评估用户的信用风险。例如数据类型包括文本、声音、图像等多个类型。对于数据质量的依赖度也较低，针对有效数据记录较少的用户，利用授权用户的订单、浏览、通讯等互联网行为数据充分挖掘价值，建立的信用模型具有普适性及稳定性，能覆盖大多数缺乏信用记录的年轻人群。

成立之际，ZRobot两款产品“漫网”和“盘古信用模型”也同步亮相，“漫网”专注挖掘用户的高危特征、降低欺诈风险；盘古信用模型”则利用多维度贷前数据，预测客户的综合预期风险。

许凌曾对21世纪经济报道记者介绍，京东金融的白条逾期率大幅低于行业平均水平，其风控有效性归功于大数据风控模型，基于用户消费、浏览以及操作中的各项行为数据，有上千个变量共同刻画用户的信用画像。

一位消费金融行业人士对21世纪经济报道记者表示，互联网金融第一阶段靠销售、流量驱动的野蛮成长已经结束。下一个阶段，靠数据、风控驱动。有数据能力的公司很多，但当前具备数据技术的公司还不太多。

【记者】王晓