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看数据工厂如何批量生产小微信贷?

2016-05-13 09:11:00 来源: 钛媒体 举报
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(原标题:看数据工厂如何批量生产小微信贷?)

摘要: 和金融数据平台的合作,直接为平安银行增加了1000万中小客户。

近100年来金融创新的历史,可以归为两条线:一是金融产品的创新,比如信用卡的出现,推动整个消费信贷市场的快速发展;二是金融科技的创新,比如支付领域的一些技术,让资金高效地在全球流动。

而近几年金融科技创新主要集中在渠道、技术和数据这三个领域,补充着传统金融机构的业务。借用美国银行协会在4月份拉斯维加斯会议上的话来说,“交易市场和传统银行是互补的”,如今这个趋势已经开始:

  • 2015年12月,JP Morgan投资入股Prosper,同时宣布和网络借贷平台Ondeck在小企业贷款方面进行合作——银行希望通过网络借贷平台低成本获取客户;
  • 2015年8月,渣打银行投资中国P2P平台点融网2亿美元,并且在注资后的半年里,先后调动几名高管进入点融网,帮助其规范管理——大银行通过资本来扩大客户群体,也开始考虑中小借款者(网贷平台的主要用户群)这块不太肥但量大的肉。

再来看平安银行选择和金融大数据平台元宝铺合作,逻辑就非常清晰了。

后者元宝铺的模式,相当于“中国版Ondeck”,开发信贷基础设施,辅助银行等金融机构拓展小贷业务,不直接对接资金端和资产端,这家公司不久前刚刚完成1亿元B轮融资,由腾讯领投、高榕跟投。

据钛媒体了解,元宝铺已经帮助平安银行增加了1000万中小客户。

“经济下滑的形势下,我们要去寻求更优质的资产,必须要朝小微跟个人的方向去发展,因为这个领域负债率相对偏低。而一旦往下沉,优质资产是分散的、额度小的,所以需要寻找到一个运营效率更高的方法。”陈瑞贵这样分析未来银行的趋势。

元宝铺CEO陈瑞贵

元宝铺CEO陈瑞贵

建立数据工厂

不良贷款、利率市场化、金融脱媒现象等等,正在让中国的中小银行陷入困境。国家的监管政策和宏观政策,尽管整体处于弱势,但国家对中小银行的风险容忍度与大银行没有太多差异。

因此,具备区域性、平民化两大优势的中小银行,纷纷开始寻找普惠金融领域的机会,需求日益旺盛的小微信贷是他们力所能及的新市场。但小微信贷营销成本、风险成本、运营成本偏高,是中小银行的硬伤。

金融科技公司就是为辅助银行解决这些问题而生。从JP Morgan与Prosper、Ondeck的合作来看,往往在风险控制层面采取的是混合模式,即平台投资者和银行可以自己设计风险区间。

银行根据金融科技公司提供的技术,进行信贷审核,再自主设定风险区间。“银行的考虑主要在于风险,其次才是收益,流动性、项目的成长性。元宝铺定位于第三方金融数据服务商,就是把数据做成工厂模式,形成一个一个车间,银行和金融机构各取所需,借此缓解对风险的把控。”平安银行杭州分行小企业金融部杜志良告诉钛媒体记者。

显然,风险控制是和银行合作首要的前提,其次才是信息对称性。

元宝铺在小微资产领域的探索长达十年,他们发现,电商是整个小微客户领域当中数据化程度最高的一个行业,在电商领域积累了50多万客户和大量数据。元宝铺的CEO陈瑞贵还投资了电商产业链内的将近20家公司,包括贝贝网等母婴、美妆、女装、食品类电商平台。元宝铺平台对这些中小商户的数据进行二次利用,把商户发展为中小银行的潜在信贷对象。

数据化的信贷怎样完成?

电商行业的典型中小企业客户,大量的交易都是在线上完成,而线上平台的刷单、刷赚、好评、差评等现象繁杂,中小型企业大多没有完整的财务报表,没有完整的会计出纳。

对这一类客户,传统银行的做法是派客户经理专门调查、收集大量资料,然后回来做评级、分析、审批,再通知客户来面签。元宝铺怎样服务商户?

元宝铺开发了一款金融数据引擎 FIDE,将法院、公积金、银行流水、POS数据、社交媒体、移动运营商等渠道获得的数据源,开发成行业、经营主体、借款人、防欺诈及贷后预警5大模型,包含40多个子模型。

以往银行人工审批的经验标准,在 FIDE 系统里被演变成各项规则,包括银行卡的流水、公积金、社保,甚至包括POS机数据、支付宝账单。在银行借款的整个业务当中需要用到的数据,都已经直接切到申请的流程当中,FIDE 通过用户授权的借口,自动获取这些数据。

FIDE 几乎把非金融体系的,散布在网络、市场上的数据都集成完全,这些数据分成四个大类:

  1. 基础信息,比如身份证、工商、法院、结婚等;
  2. 财务类的信息,比如支付宝或银行卡的消费信息,小微企业在POS机、淘宝、美团上的经营类信息;
  3. 强社交及通讯类的信息,用户网络浏览的行为习惯,是可以被捕捉到的,比如在过去的一个月,借款申请人给一些网贷打过5次以上的电话,可能风险会比较高。
  4. 互联网征信类的信息,在央行体系之外,慢慢形成一个网贷运营中的一个联盟。用户在各种网贷的通道上面,所有的一些坏账记录都可以查到。

“金融科技公司不应持有过多风险的资产,而是应该把优势放在渠道、技术、数据上面,为金融行业创造更多获客通道。”元宝铺CEO陈瑞贵将 FIDE 看成是信贷基础设施,从贷前的营销风控,到贷中的管理、贷后的预警和催收,帮助金融机构提升效率。

FIDE图示

元宝铺FIDE图示

每个细分行业都可以设计出信贷产品

元宝铺和金融机构的合作被分为5个部分:

第一,为合作的金融机构提供小微企业在金融、行为、收费方面的数据,通过这些数据,辅助判断借款客户的资质。

第二,在工具层面建立引擎系统,包括资金、方法论,对数据进行大量分析,包括借款客户有没有工作满两年、有没有在本地交社保等评价标准,进而形成复杂模型。

第三,策略,包括定价、压力测试、资产配置等方面的策略。

第四,产品,与金融机构定向开发产品,早期元宝铺和银行合作开发电商客户,逐步延展到O2O等其它领域,用数据来判断各个借款群体。

第五,流程,经营、消费、增信等各类数据进入模型计算后,元宝铺根据数据源、功能进行配置,针对金融机构不同的需求,来对应不同模块设置。

不久前,元宝铺针对滴滴出行平台上的司机用户推出了一款信贷产品——“滴滴贷”,司机通过扫二维码下载APP,直接提交申请资料,通过APP做数据的授权,元宝铺后台可以直接看到司机的银行卡流水,司机的数据自动形成一份报告,获得预授额度。

基于数据设计的产品还有很多种类:电商、POS,以及自主人群的信贷。比如“滴滴贷”,未来会推出“网咖贷”,现在市面上网吧的数据化程度已经很高,基于网咖的经营水平推出信贷,也是银行和元宝铺可以涉足的领域。陈瑞贵说:“不管哪个行业,只要被互联网涉入地足够深,数据结构化足够完善,存储率足够,都可以基于数据来设计各种各样的信贷产品。”

以往银行每3个月需要到现场去巡查一圈,如果小微信贷的每一个客户都要去巡查,项目效率太低。FIDE积累的数据在整个新一代的营销环节,在贷前、贷后、续贷过程中,都可以用到,比如一家小餐馆在贷后管理的过程中,元宝铺会持续跟踪,如果出现业务异常的情况,“FIDE”贷后体系会做报警,把有问题的信息揭示出来,让银行的客户经理有针对性地去拜访。

netease 本文来源:钛媒体 责任编辑:王晓易_NE0011
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