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零壹智库闭门会第13期:“智能信贷变革信贷产业链,大数据风控是否有效?助贷模式前景几何?”

消费金融 钰洁,士小文 零壹财经 2017-07-25

关键词:大数据风控助贷模式智能信贷文化差异

所属专题:零壹智库新金融闭门会系列
基于传统文化,国人诚信度与借贷双方互动关系长期化高度相关,还款意愿和还款能力高度混杂,恐怕无法通过大数据度量和解决。


 

编者按:

我们暂且将新兴助贷机构界定为在互联网金融行业中专注资产开发(包括企业与个人借贷资产),擅长风险管控,并将资产与其他各类资金供给机构(包括银行、消费金融公司、P2P网贷平台、信托、保险等)进行对接的平台。

这类机构的兴起是多方面原因造成的:一方面,互联网金融监管规定逐渐明确,尤其是网贷监管已经落定,基于合规或市场转型需求,平台开始转型;另一方面,这是行业竞争的合理结果,随着竞争及格局演变,行业产业链条形成,各个专注借贷流程全链条不同环节业务的平台出现,其主攻某个方向,尤其是资产开发及风险管控,而不是提供全链条的服务。

目前,这种操作模式的机构在市场较为常见。

这种方式的特点之一是操作过程中分割了已有市场主体的既得利润,前期存在市场扩张的困难,更重要的是,增加了民间金融服务机构与正规金融服务机构之间的关联性,从而导致风险的传导性提升,因此存在较大的政策风险,对于平台来说,最好的方式是争取获得一些金融牌照或资质,主动将自己纳入到监管范围中,以避免风险;但与此同时,这种模式也将业务及服务延伸至庞大的正规金融体系及市场中,如果未来发展得好,前景也很广阔。

这种判断适用于小微企业信贷服务,也同样适用于个人消费信贷服务。



7月14日,零壹智库举办了第13期闭门会议,与会嘉宾就“智能信贷变革信贷产业链”主题展开了交流探讨,尤其讨论了目前大数据风控运用相对较为成熟的互联网消费信贷业务。关于大数据分析挖掘等在行业中的效用及目前市场较为主流的助贷模式等,与会人士纷纷给出了自己的观点看法。以下整理精华内容,以飨读者。

李英浩:大数据风控可以从个人业务延伸至小微企业业务,只是时间问题

明特量化定位为互联网小额信贷服务商,在今年4月获得1亿元B轮融资,其在中外都有开展在线贷款业务,在中国市场上,目前以典型的助贷模式为主,即明特量化负责获客、风控等,并对接放贷机构的资金给到借款人;联合创始人李英浩此前曾担任融360的首席风控官。

闭门会上,李英浩从从业者的角度分析了在线贷款业务的市场前景及业务逻辑。他认为,随着互联网和手机覆盖率的提升,人们的消费信贷等行为开始由线下转为线上,而通过线上放贷不仅能够解决困扰线下贷款机构的道德风险问题,降低运营成本,还能够收集到非常多的客户数据,并可以利用所搜集的数据,经过模型和算法帮助金融机构判别客户的风险;也能非常精准的定位客户的需求。这正是大数据的优势之处。

同时,我国的智能信贷技术也在不断的发展并趋于成熟,比如身份识别方面涉及到身份证的核实已经很容易实现、用户工作学历等信息可以通过学历网查询、征信数据也有大量第三方公司如运营商、电商公司在抓取。整个行业其实已经形成了一个较为完善的数据生态环境。

这种生态环境为智能信贷业务的发展提供了基础条件。

此外,以大数据分析挖掘而进行风险管控的理念也可以从个人业务延伸到小微企业信贷业务。由于小微企业的业务开展,在技术难度上要大于个人信贷,因此这种延伸需要一定的时间。但就市场实践情况来看,例如,美国已有上市公司Ondeck,其就专门针对小微企业开展在线小额信贷业务,这在某种程度上说明了这种理念的可适用性。

李英浩的核心观点是,从美国和中国的实践来看,目前的大数据应用还是有效果的,就明特量化来看,平台在中国所服务的人群和开展的业务符合中国本土特色,大数据风控目前也在稳步发展当中。

徐华:我目前对大数据风控整体持悲观态度

徐华老师目前在中央财经大学经济学院任教,主要研究方向是制度经济学,已经从事经济制度与文化关系研究多年。

闭门会上,徐华老师表达了自己对大数据风控方式的一种否定态度。尽管徐华老师距离一线市场较远,但他从不同角度及方向的分析,为与会嘉宾提供了一些对行业新的思考与借鉴。

他认为,首先,大数据风控目前主要运用在消费信贷上。而且越是在一线城市,在中下层收入人口(打工者)中,需求最大。【按:三四线城市是熟人社会,消费信贷主要来自于亲友;一线城市中的中上层,也有稳定的收入和社会关系网,小额消费信贷对他们来说,不痛不痒,解决不了问题。所以,对小额消费信贷需求最大的是一线城市的打工者人群。】但是,这些人群,在一线城市的生存很不稳定,如同孟子所说“民无恒产,则无恒心。苟无恒心,则放僻邪淫,无不为已。”参照这个古理,他提出质疑:“想想一线城市的打工者人群,面对他们这样的高度不确定性人群放贷的话,大数据风控会有多大胜算?

其次,大数据风控起源于美国,主要针对正规征信系统覆盖不到的人群的小额消费信贷。所谓的大数据,实际上是垃圾里面挑食。而在中国,由于造假成风,正规征信系统的数据都千疮百孔,可信度不高,中国业者寄望于大数据来解决正规征信系统解决不了的问题。这是大数据在中国和美国的一个重要差异。这个差异背后的一个隐含暗示是:中国的正规征信数据质量差,大数据的质量能好到哪里去?!

第三,大数据的风控机理,和中国文化存在冲突。一个是大数据风控原理所依赖的理性主义文化不接地气。大数据隐含的假设是,人们的行为具有理性化得规律可循。而中国文化下的思维方式,走的不是这个路子。这就很可能导致,大数据风控所开发的预测模型,不具有普适性。极端的情况下,需要针对每个人都建立一个模型,这在成本上来说显然是无法忍受的。

第四,西方的理性主义文化的另一个外在体现是讲法律重契约。而中国人没有这个文化基础,中国人的社交关系建立在差序格局和一种恩-报互动模式上,人们的诚信度与借贷双方互动关系的长期化高度相关,而且还款意愿和还款能力高度混杂,这些都是通过大数据无法度量和解决的。

(关于徐华老师系统、详细地有关信贷风控的理论研究内容,读者有兴趣可以阅读书籍《从传统到现代:中国信贷风控的制度与文化》,社科文献出版社,2016年。)

郭大刚:民间借贷,从业需要合规,能力需要市场验证

北京市网贷行业协会秘书长郭大刚在闭门会上也表达了自己对行业的观察和思考。

关于大数据风控的有效性,他强调实践,市场的验证。他认为从实践效率上来看,大数据更强调相关性。当前的数据分析、业务开展中,并没有解决多头借贷、过度负债及高息转贷等核心问题。同时,互联网带来的数据膨胀,并没有因为信息处理效率的提高而改变信息不对称,反而会造成新的信息不对称,这用大数据根本解决不了,反而会强化原来的不对称,使得有效的信息更容易被噪音淹灭,从而更加不透明。

大数据对于数据源的依赖,在目前有关信息隐私保护强化的方向下,数据的合法性使用改变了以往的局面。

他指出,民间金融市场化程度高,发展阶段中出现了普遍的监管套利,因此,在此后的监管环境强化及市场竞争现状下,将更能体现平台能力,市场会出现机构聚合、规模聚合现象,在各项能力建设和市场营销能力建设上有足够投资强度的平台会步入持续发展阶段。后续,民间金融作为补充,还将与传统持牌机构进行广泛的业务融合。

 

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