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证大财富受邀参加2017数博会

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2017年5月25-28日,由国家发改委、工信部、国家互联网信息办公室、贵州省人民政府共同主办,以“数字经济引领新增长”为主题的2017中国国际大数据产业博览会(以下简称“数博会”)在贵阳举行。中共中央政治局委员、国务院副总理马凯出席开幕式并致辞。

证大集团董事长助理、证大财富执行副总裁朱钰受邀参加“大数据+互联网金融——风控与创新”分论坛,并就“互金行业个人信用价值发掘”作主旨演讲。

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“大数据+互联网金融——风控与创新”论坛由数博会组委会主办,财经网、中国大数据产业应用协同创新联盟承办,中央网信办指导,北京大学数字金融研究中心、证大财富、贵州财经大学为支持单位。出席此次论坛的发言嘉宾还有北京大学国家发展研究院副院长、北京大学数字金融研究中心主任黄益平,中科院计算所研究员、博导、中国大数据产业应用协同创新联盟常务副理事长张云泉,贵州财经大学大数据金融学院院长邓明森,北京大学数字金融研究中心副主任沈艳,数联铭品科技首席风险官袁先智等。

以下为朱钰在论坛上的演讲全文:

尊敬的各位来宾,大家上午好。

刚才黄益平院长做了非常专业的全景描述,我这边将基于公司自身的细分领域谈一下我们在个人信用价值挖掘方面的探索。我来自上海证大财富,目前公司主营业务是P2P网贷,已经在小额信贷领域运营了六年,我们对于大数据风控也有一些自身的积累,特别荣幸能够在本次数博会这个大平台上和大家作一些分享。

刚才黄益平院长提出了一些问题很尖锐,也让我作为从业者非常有感触。互联网金融行业在这两三年间,就迅速经历了野蛮生长期、风险事件频发期和整改转型期,这是一个大浪淘沙的过程,给行业里的企业和监管层都带来不少经验和教训。中国的互金行业发展到今天,已经具备了不可忽视的地位和趋势,这和我国整体的背景环境是密不可分的。主要体现在:我国金融环境高度管制,国内金融体系不完善,使个人和小微企业的信贷需求得不到充分满足。因为民间金融规模巨大并且需求一直存在,互联网创新的模式成为了一个突破口。但由于征信体系还不完善,监管也没有及时到位,出现了整个行业良莠不齐的情况。反过来说,这些情况,也成为互金创新的推动力。新生的互金企业从客户群体、产品属性、申请渠道、风控维度、服务便利性等多个领域,进行了和银行等传统金融机构的差异化经营。

那么互金创新体现在哪里?主要是这三个方面:第一、服务广度。即服务于传统金融体系覆盖不到或服务不够的客户群体。第二、服务深度。通过产品、流程、技术、服务细节创新,为客户提供差异化、精益化、更高效的产品服务。第三、风险管理能力,利用大数据等科技创新手段更好的解决信息不对称问题。

但无论什么样的创新,其基础仍是金融,避不开金融的本质,即风险管理。无论传统金融机构,还是互联网金融企业,成本构成是一样的,主要是资金成本、运营成本和风险成本。而持续性盈利能力,主要取决于风险成本的高低。大数据风控的关键,就在于如何更有效的利用各类网络数据、搜索引擎技术、移动通信技术、云计算等手段,挖掘有价值的客户信息,来更有效率的管理风险,降低风险成本。

我经常会遇到一些朋友问我,什么样的人会通过我们的平台借钱?为什么他们不去银行?毕竟通过我们平台借钱,服务费用和利息加起来的综合费用要比银行高。相信问我问题的这些朋友和今天在座绝大多数人一样,都是没有在信贷市场碰过钉子的。对你们而言,填一张申请表,就可以拿到信用卡,甚至你的银行APP,还会不时提醒你有几万或几十万的无抵押信用贷款额度。但是中国现在有大量的个人和小微企业是在银行等传统金融机构借不到钱的,因为缺少抵押物和规范的财务报表,金融机构很难通过获取传统资信信息对它们进行风险评估。在不能全面获知借款人风险水平的情况下,传统金融机构会采取一些风险缓释的手段,比如要求提供抵押、担保、联保、保险等手段,或者就干脆拒绝发放贷款。当然,还有些客户是因为有更高的贷款服务要求,无法从银行那里得到满足,比如资金需求短平快的小企业主。

因此,如果能够对这些个体和小微企业进行全面、准确的风险评估,就可以提供更广泛更好的普惠金融服务,获取更大的市场空间。

这是我们公司目前从事的网贷服务模式图,一端是借款人,一端是分别来自我们自有平台捞财宝、我们合作的信托机构及互联网金融理财平台的出借人,我们作为平台方提供撮合服务,其中包括对借款人的信用评估、出借人推荐、贷后管理等。目前,我们针对不同的客户群有多样化的信贷服务产品。我们通过借款人的“消费行为+个人特质”来评估借款人的信用价值,相对传统金融机构对于借款人“物”的价值评估,形成差异化的信用评估体系,我们称之为“个人行为属性”信用识别体系。

举两个例子,网购达人贷和保单贷都是我们在行业里率先推出的产品。

网购达人贷2014年6月推出,目前占贷款推荐业务的10%,且还款表现优异。为什么推出这个产品呢?中国网络购物经过十多年的发展,用户网购的习惯已经逐渐养成,不同人群的网购行为也显现出了不同的特点。网购爱好者中以年轻、高等学历人群为主,这类人群具有高成长性。我们从网购行为属性入手,根据网购行为历史时间、单笔消费金额、消费频率、消费品类、收货地址等特征信息设计出网购达人贷产品,致力于为具有稳定的网络购物行为,持续购买力的高成长人群提供借款咨询服务。

保单贷2014年3月推出,目前占贷款推荐业务的30%,还款表现也很优异。随着中国保险行业的发展,人们的保险意识越来越强,险购买行为越来越频繁发生。通过“购买保险”这一行为,我们分析出此类人群特点:家庭责任感强、具有较强风险意识、具有较强财务规划能力、有较强购买力、家庭结构完整,通过保单交费时间、交费额度、保险类型入手设计出保单贷,致力于为这类稳定性人群提更为便捷的借款咨询服务。

随着我们“个人行为属性”信用识别体系的不断完善和稳定,在2015年3月我们积极尝试为人民银行征信记录空白客户提供借款咨询服务,通过个人网购(比如淘宝、京东等)消费行为、商业保险购买行为、银行卡消费记录、时间、地点等行为数据结合其学历水平、年龄、工作属性等维度,对信用记录空白人群进行信用价值评估,首批挑选出500位信用记录空白者进行信用贷款服务测试,通过对这500位客户一年的还款数据跟踪,修正完善该信用价值评估体系。2016年3月25日,我们正式在全国范围内为人行征信记录空白的客户提供借款咨询服务,截止目前我们已经累计为近4400位征信记录空白的借款人成功提供借款服务,累计借款服务金额近2.9亿元。这个“个人行为属性”信用识别体系已经获选上海十大信用案例。

当然,一个好的信用评估体系,需要结合从贷前到贷后完善的组合风险管理,才能有效降低风险成本。对于大数据的应用,细化到整个风控流程来说,主要有几点:

一、在客户准入阶段,可以帮助互金企业进行更清晰的客户群定位,并基于客户群特征,从客户出发,开发针对性的、认可度更高的产品。比如我们的网购达人贷和保单贷产品。

二、在欺诈监测方面,可以更好的应对信息不对称问题,以大量外部数据来进行反欺诈。比如在骗贷出现中介化和组织化的情况下,可以根据一些客户申请借款服务的IP地址和地理信息相同或相似来判断是否属于欺诈行为。

三、在信用风险评估方面,通过多维度的数据来衡量客户风险水平,进行全面评估。比如客户的银行卡流水、电商消费记录、房车信息、兴趣爱好等都可以作为参考数据。

四、基于大数据风控支持,互金企业可以适当提高风险容忍度。一个成熟的信贷市场应该逐步接纳高风险人群,这对于整个国家的完善征信体系也是有帮助的。对于金融服务机构来说,风险管理的最终目的不在于把风险最小化,而在于把整体利益的最大化,在允许某种程度损失的同时,获得更多市场份额和更高资产回报,在风险和收益之间更好的找到平衡点。

五、存量客户管理过程中发挥风险预警作用,发现数据异动,及时排查处理。比如对于小微企业客户,互金平台可以通过数据合作方获取商户交易流水,如果监测到资金不符合正常经营规律的动向,可以及时采取管理措施。另外,互金企业也可以通过多维数据分析,完善存量客户的服务维度,促进交易与循环。

六、在逾期客户管理方面,大数据可以帮助优化催收策略、实现客户信息丰富化、触达方式多样化。比如客户是微博控,那么微博私信催收要比手机短信效果更好。

七、帮助持续优化流程和策略,进行全流程指标监测,建立各环节间的问题追溯机制,实现产品表现的持续跟踪、度量、测试与优化过程。

从2011年成立到现在6年的时间里,我们基于以上风控理念,已经为全国各地百万级客户提供借款咨询服务,帮助其中20多万信用优质者凭借其信用价值获得金融服务,总额达200多亿元。除了自身网贷平台之外,我们还联合国内多家信托公司、小额贷款公司及其他知名互联网金融平台等共同开展信贷业务,未来我们将继续在完善社会信用体系建设以及个人信用价值服务领域贡献力量。谢谢!

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中国大数据产业应用协同创新联盟常务副理事长张云泉(左一),贵州财经大学大数据金融学院院长邓明森(左二),北京大学数字金融研究中心副主任沈艳(右二),证大财富执行副总裁朱钰(右一)

在随后的圆桌对话环节,证大财富执行副总裁朱钰与中国大数据产业应用协同创新联盟常务副理事长张云泉、北京大学数字金融研究中心副主任沈艳、贵州财经大学大数据金融学院院长邓明森一起就大数据与金融结合的热点、难点以及价值展开探讨。

以下是朱钰在圆桌对话上的观点摘要:

Q1、互联网金融在与大数据的融合创新中,各位认为最大的难点或者关键点体现在哪里?

关于大数据本身,行业面临的是两个问题,一是数据量不足,二是数据质量的问题,不足是指能接入的有价值的数据还不够,虽然互联网时代有海量数据,但数据复杂度越来越高,数据的真伪辨识越来越难,因此对于数据的分析和处理、进而研发产品的能力要求就更高。对企业而言,首先要积累自己的数据,提高数据分析和处理能力,同时要注重对数据发掘人才的培养。

要清醒认识到大数据风控不能解决所有问题,其作用主要体现在两方面,如何将机构内部的自有数据,和外部有价值的数据有机结合,更准确、更全面的评估客户风险情况;第二、利用大数据减少一些线下调查环节,可以提高风控效率。

Q2、面对当前大数据金融产业的蓬勃发展,如何处理金融创新和风险防范之间的关系?

金融创新和风险防范两者之间不是矛盾的关系,而应该是因果关系。任何一种金融创新的基本出发点,就应该是防范风险。解决信息不对称问题,是风险管理的根本。而包括大数据手段在内的金融创新模式,都是为了更好的解决信息不对称,降低风控成本,提高金融服务效率。

Q3、鉴于金融领域的特殊型,如何合法合规的应用大数据、标准化应用也是问题,对于这个问题,各位如何看待?

这个主要涉及个人信息安全,这个问题主要体现在三个方面:一、未经授权采集客户信息;二、未经授权向第三方提供征信信息;三、数据采集范围涉及敏感信息。对大数据合法合规运用,一方面要有相应的法律法规来制约,同时企业本身的自律也是非常重要的,跟数据方合作的时候,要确保合作方信息采集是否合法,互金企业自身做一些共享的时候,输出的信息要得到借款客户的授权。最近我们在接入中国互联网金融协会的信用信息共享系统,协会对于我们借款客户的授权条款是非常严格的。包括在各地监管摸底调查中,相关监管部门要求我们提供非常完整的投资人跟借款人的信息情况,一般来说我们还是会尽量去做脱敏的处理,对方实在要求非常完全的时候,我们也会在提供的信息上打一个水印说明仅供某某监管部门调查,我们要保护客户的隐私权,我觉得这是企业必须坚持的操守。

 

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