蚂蚁金服的竞争对手是谁蚂蚁金服的核心竞争力在哪( 二 )
就几个巨头来看，蚂蚁金服系的网商银行、腾讯系的微众银行以及苏宁金融等，公布或公开认可的不良率水平均在1%以下，其中，网商银行客户群体多为小微企业，是传统认为不良更高的群体，其仍能保持较低的不良率，单看数字，这些巨头的风控实力在行业内处于第一梯队。
二是自有场景和自有数据。如果说不良率是易被打扮的小姑娘，那么不妨把自有场景和自有数据作为衡量巨头风控实力的佐证。
大数据风控以场景和数据为基础，场景本身就是风控的一部分，而自有场景产生的自有数据也代表着差异化的风控能力。
说到场景和数据，几个巨头各有千秋。
蚂蚁金服胜在金融和交易场景，一面背靠阿里的电商场景（月活跃用户6.66亿），一面则坐拥支付宝这个优质的金融流量入口（年度活跃用户超过7亿），旗下信用产品——芝麻信用一度是个人征信领域最有力的竞争者；
腾讯则胜在社交流量，坐拥微信（月活跃用户超过10亿）和QQ两大社交流量入口，掌握了最丰富的社交数据；
百度占据搜索场景，以多元维度数据见长，旗下磐石一站式风控平台，据称建了一张170亿个顶点、700亿条边的关联网络；
此外，苏宁金融背靠苏宁易购线上线下的全渠道服务能力等，也有自己的优势。
其实，除了在风控层面的应用，在智能营销和智能运营等方面，多元的丰富数据也是核心竞争力。比如在客户营销过程中，面对海量、多维、异构的客户数据，金融机构自身缺乏完整的用户画像和标签建设能力，很难准确透视、评估和发掘用户数据价值，无法形成精准的用户洞察，此时就需要借助巨头们的多元数据补足短板，提升精准营销的效果。
三是欺诈风险防控能力。在互联网金融领域，从骗贷、账户盗、刷库攻击用到刷单、虚假申请、虚假注册等，欺诈风险是可以比肩信用风险的存在。据统计，当前黑产从业人员达到200多万，是国内第三大黑色产业，反欺诈能力也成为衡量机构金融风控实力的核心指标。
反欺诈第一道防线是基于名单过滤的身份认证，既包括黑灰名单，也需要可信设备、可信用户的白名单积累。黑名单通常可以通过行业共享数据库的方式获取，而白名单则涉及各家的商业机密，需要在业务中自行积累。一般情况下，业务场景越丰富、规模越大，白名单数据量越多，越有助于提升反欺诈效率。名单过滤后，反欺诈考验的是各方的实时风控和模型进化能力，反映的是金融科技综合实力。公开资料显示，蚂蚁金服此前凭借反欺诈能力成为获得国家科技奖的唯一互联网企业；腾讯云天御反欺诈累计发现恶意互联网金融行为超过四千万次，挽回损失超过一千亿元。
科技实力决定细节，细节决定成败B端赋能，本质上是一种服务，任何服务，都是细节决定成败，更何况是科技服务。在我看来，至少要做到以下几点：
一是在数据安全与用户隐私保护上，让B端客户放心。在金融科技赋能过程中，双方的数据共享是基础和前提，但数据是金融机构最宝贵的财富甚至涉及商业机密，能否做到数据共享与数据保护的兼顾，即实现数据可用不可见，成为考验B端赋能者服务能力的第一道门槛。
以联合营销为例，几乎每一步都涉及到数据共享与数据安全的两难选择。首先，需要双方进行用户ID碰撞确定交集用户，其次，需要结合双方的用户标签数据对交集用户进行模型训练，最后，将经过训练后的模型和策略在数据源方部署落地。在整个过程中，无论是用户ID数据、用户标签数据还是精准营销的策略，都是机构不愿意共享的信息，但为了联合营销的效果，又不得不分享出来。
在实践中，这考验的是巨头在区块链、加密技术、分布式架构等底层金融科技方面的实力。以蚂蚁金服为例，为解决上述难题，基于区块链、密码学等相关技术，打造蚂蚁摩斯安全计算平台，可以在数据合作各方数据不出库的前提下实现数据安全求交集，支持数据脱敏和匿名化操作，在应用过程中，确保数据最小化利用原则，以最大程度保障数据隐私安全。苏宁金融基于区块链的黑名单共享系统，在金融反欺诈方面，也实现了类似效果。
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