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P2P需大数据破征信“短板”

2016-6-23 17:33| 发布者: admin| 查看: 2137| 评论: 0

摘要:   当前,中国正处在消费井喷的前夜,而这一次与互联网息息相关。中国消费金融2014年达15.37万亿元,同比增长18.5%,2013到2014年增长了2.4万亿元。消费贷款中国人均1.12万元。依照同期美国消费贷规模3.32万亿美元 ...

  当前,中国正处在消费井喷的前夜,而这一次与互联网息息相关。中国消费金融2014年达15.37万亿元,同比增长18.5%,2013到2014年增长了2.4万亿元。消费贷款中国人均1.12万元。依照同期美国消费贷规模3.32万亿美元,人均6.5万人民币,中国消费金融应当还有2-4倍的增长空间,即十万亿以上的增量。假设每家贷款机构平均放贷1000亿,十万亿的增量也需100家新机构来满足。

  而与之对应的是,飞速发展的网贷和消费金融公司,正在极力争取扮演这样的角色。《2007-2014年中国P2P个人无抵押小额信贷市场发展报告》显示,以个人消费为目的的借贷在各项借贷需求中居首位,占到业务总份额的63.72%

  但他们面临的是同一个现实:截至2016年3月底,央行共收录8.85亿自然人及2139万户企业和其他组织信息,其中有信用记录的自然人和企业组织仅占三成多。有信贷数据的只有3亿多人,约5亿人除身份证号码外,几乎没有其他信用数据,还有5亿人的信息,根本就不在征信系统内。

  “在中国,极其强大的市场需求和目前比较落后的征信体系的反差,恰好给了机构彻底的利用科技、利用大数据在征信领域里面做一次真正的创新和变革。”曾参与美国信用局开发 FICO信用局评分的信用评级专家涂志云表示。

  “风控做得好的互联网金融公司,通常都会经过四道风控防线做出最终信用决策,第一道是身份验证,校验借款人身份的真实性;然后是反欺诈,识别借款人是否为诈骗或者在贷款黑名单里;第三道是偿还能力识别;最后是偿还意愿识别。” 在这个过程中,互联网金融公司的信审人员需要通过信用数据来做风险评估。最优先的仍旧是央行的征信报告。但是当借款人信用属性最强的数据缺失的时候,互联网金融机构就必须要借助其他信用属性数据来协助评估信用风险。

  对于大多数的互联网金融机构而言, 单一公司要完成包括:公安数据、工商数据、税务数据、司法数据、银联数据、电信运营商数据、各类金融机构的黑灰名单数据、历史消费数据、缴费数据、社交数据等的收集、处理有很大的难度。现实中这也导致了很多机构仅限于将此类数据做浅层的分析,很难提升数据在信用风险管理方面的分析价值。

  “而大数据征信的核心恰恰不是局限在对于已经发生的静态数据的分析,而是来自与客户的动态数据,以及如何发现和理解不同的行为数据之间的联系。事实证明,相关的维度越多, 就能越精准地勾勒出一个人的信用状况,而这个判断越精准,就越利于企业和商家以及信贷机构精准地为其进行风险定价。”

  大信用才有大市场

  将信用风险管理的所需的数据集纳、动态更新管理的过程在汇诚信用内部被视作”信用数据资产化“的过程。而如何应用这些数据针对小微企业和个人借款额度小、需求分散、个性化需求多的特性进行信用定价和风险评估,直接影响到机构经营的效率和成本。


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