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主題:大數(shù)據(jù)征信成撬動消費金融的支點?

劉曠

積分:2362  聯(lián)商幣:1202
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如果要說近日整個互聯(lián)網(wǎng)金融領域什么最火,相信必然非消費金融莫屬。但是消費金融更多建立的是一種信用消費,而這個核心和根本就在于個人征信。但是看看目前國內(nèi)整體的互聯(lián)網(wǎng)金融個人征信,卻仍然存在許多不足之處。

1、目前整個國內(nèi)的央行征信系統(tǒng)雖然覆蓋到了8億人,但是真正和銀行有信貸關(guān)系的只有3億人。尤其是央行的征信目前尚沒有介入到任何非銀行類機構(gòu),客戶的信用分析也不能僅僅依靠央行的征信報告就能夠完全判斷準確。對于大部分的傳統(tǒng)機構(gòu)來說,他們掌握的數(shù)據(jù)更是有限,電商的消費數(shù)據(jù)并不能完全反映出用戶所有的信用體系和畫像。往往是那些收入比較高的人群,他們反倒很少在電商平臺上購買各種商品。

2、對于大多數(shù)的消費金融公司來說,要建立一套完善的大數(shù)據(jù)風控體系也是相當困難。僅僅是收集整合如此龐大的數(shù)據(jù)源就需要耗費相當?shù)娜肆Α⑽锪Γ螞r還需要把這些數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化。最后才是最關(guān)鍵的,建立一套完善的大數(shù)據(jù)風控體系需要具備一流的算法和搭建風控模型的能力,如果不具備這些,一切都是白談。

3、互聯(lián)網(wǎng)金融征信與傳統(tǒng)征信又存在著些許的不同點,很多平臺都不愿意分享自己的數(shù)據(jù)信息,尤其是一些用戶量龐大的平臺,征信機構(gòu)所能搜集到的只是一些碎片化的信息,這就導致了征信將面臨著重重障礙。也就是說,對于很多征信機構(gòu)來說,他們要想獲取更多的有價值信息就必須擴大與其他金融平臺的合作。

不過大數(shù)據(jù)征信的出現(xiàn),卻改變了這一難題。于是,在國內(nèi)開始掀起一股大數(shù)據(jù)征信之風,他們紛紛開始借助大數(shù)據(jù)征信來撬動整個消費金融市場。

Wecash閃銀率先向大數(shù)據(jù)征信發(fā)起進攻

Wecash閃銀作為國內(nèi)首個大數(shù)據(jù)征信平臺,從一開始就為個人和機構(gòu)用戶提供全方位的信用服務。很多人把閃銀看作是中國版的Zestfinace,通過基于互聯(lián)網(wǎng)的海量信息,然后借助大數(shù)據(jù)技術(shù)更快更精準地完成信用決策。目前,閃銀已經(jīng)得到國內(nèi)眾多互聯(lián)網(wǎng)金融尤其是P2P平臺的認可,并為他們提供大數(shù)據(jù)征信服務,那么閃銀是如何能夠獲取他們的信任?

首先,過去傳統(tǒng)的個人征信機構(gòu)數(shù)據(jù)來源非常有限,甚至很多用戶沒有任何信用記錄,對于互聯(lián)網(wǎng)金融的征信實際上幫助并不大。而閃銀通過與各大金融機構(gòu)以及淘寶、京東、微博等眾多網(wǎng)絡平臺達成合作,獲取的數(shù)據(jù)來源相當廣泛。與此同時,閃銀還能夠得到用戶注冊后授權(quán)的數(shù)據(jù),通過這些數(shù)據(jù)的綜合分析之后,能夠得到更精準的個人征信,為互聯(lián)網(wǎng)金融平臺提供更好的征信服務,從而降低他們的金融風險。

其次,我們從數(shù)據(jù)挖掘的成本和效率上來看,傳統(tǒng)的征信方式由于各個機構(gòu)的信息十分孤立,要收集到一些非常有價值的用戶數(shù)據(jù)相當困難,往往需要付出更高的資金成本,同時效率也非常低。但是閃銀通過基于用戶的授權(quán)數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡大數(shù)據(jù)的采集與分析,卻能很快地得到用戶眾多相關(guān)數(shù)據(jù),不僅成本大大降低,而且效率提升更快。

最后,我們從安全的角度來看,對于大多數(shù)的互聯(lián)網(wǎng)金融尤其是消費金融平臺來說,欺詐現(xiàn)象很常見。閃銀作為第三方征信平臺,整合了包括銀行、P2P、電商等眾多行業(yè)的黑名單數(shù)據(jù),然后通過大數(shù)據(jù)和機器學習技術(shù)關(guān)聯(lián)分析、計算,能夠為各企業(yè)提供很好的反欺詐服務,這一點也深受到合作伙伴的肯定。

作為一家創(chuàng)業(yè)公司,同時也是國內(nèi)第一個開啟大數(shù)據(jù)征信的平臺,這兩年wecash閃銀的發(fā)展相當迅猛,通過提供大數(shù)據(jù)征信服務,正在有越來越多的消費金融平臺在開始接入wecash閃銀,涉及的方面也非常之廣,包括租車、租房、旅游等生活的方方面面。從某種角度上來說,wecash閃銀已經(jīng)成為了各大互聯(lián)網(wǎng)金融平臺撬動消費金融的支點。

但是劉曠認為未來wecash閃銀要想稱霸整個消費金融的征信市場也不太現(xiàn)實。事實上,從今年開始,依托于阿里電商系的阿里芝麻信用、依托于騰訊京東電商系的騰訊征信正在向大數(shù)據(jù)征信發(fā)起猛烈進攻,未來wecash閃銀在大數(shù)據(jù)征信領域?qū)⒚媾R著巨大的競爭壓力。

此外,wecash閃銀要想獲取更精準的個人征信,在用戶的數(shù)據(jù)采集來源方面也還需要加強。我們對于任何一個用戶了解的信息越多、越全面,就越有助于平臺大數(shù)據(jù)征信的精準度,比如騰訊的微信、QQ等社交數(shù)據(jù)、個人的信用貸款等數(shù)據(jù)的收集方面都是wecash閃銀還需要所有加強的。

阿里芝麻信用依托電商和金融數(shù)據(jù)迅速崛起

今年1月底,就在央行下發(fā)征信牌照后不久,阿里旗下芝麻信用便推出了芝麻信用分數(shù),從個人用戶的信用歷史、行為偏好、履約能力、身份特質(zhì)和人脈關(guān)系五個維度,對個人信用予以評價。

數(shù)據(jù)來源方面,芝麻信用除了強大的淘寶、天貓電商數(shù)據(jù)以及支付寶金融數(shù)據(jù)之外,還涵蓋了信用卡還款、網(wǎng)購、轉(zhuǎn)賬、理財、水電煤繳費、租房信息、住址搬遷歷史、社交關(guān)系等。用戶信用分的高低與網(wǎng)購多少、財產(chǎn)多少沒有直接聯(lián)系,而是與他平時的守信程度有關(guān)。此外,芝麻信用還與公安網(wǎng)等眾多公共機構(gòu)有深入的數(shù)據(jù)合作關(guān)系,同時也將開辟各類渠道允許用戶主動提交各類信用相關(guān)信息。

數(shù)據(jù)算法方面,很多人認為大數(shù)據(jù)的核心在于數(shù)據(jù),其實不然,而是在于算法。芝麻信用體系將包括芝麻分、芝麻認證、風險名單庫、芝麻信用報告、芝麻評級等一系列信用產(chǎn)品,背后則是依托阿里云的技術(shù)力量,對3億多實名個人、3700多萬戶中小微企業(yè)數(shù)據(jù)進行整合。借助阿里云,不論是從算法準確率上來說還是從安全、穩(wěn)定等多個方面來講,芝麻信用都具有非常優(yōu)越的領先條件。

獲取用戶入口方面,阿里芝麻信用通過依托于支付寶平臺,很快就獲得了快速穩(wěn)定的用戶增長,這個優(yōu)勢是其他平臺所不具備的。依托于支付寶,凌駕于淘寶、天貓等購物商城之上,芝麻信用很快就推出了螞蟻花唄、螞蟻借唄等信用產(chǎn)品,并與招聯(lián)金融旗下的“好期貸”達成了戰(zhàn)略合作,全面進軍消費金融。螞蟻借唄3秒鐘便可完成放貸,最高可以獲得5萬元的消費貸款,錢直接從余額寶余額轉(zhuǎn)出,用途不限,非常方便。

當然,芝麻信用除了在消費金融上發(fā)力之外,也與一些P2P平臺達成了合作。大家都知道,P2P平臺最缺乏的就是信用評價,借助大數(shù)據(jù)征信,可以幫助他們更健康穩(wěn)定的發(fā)展。可以看出,阿里借助芝麻信用打開消費金融市場的確有著非常明顯的優(yōu)勢,但是阿里芝麻信用本身也還是存在一些不足。

不足一:阿里芝麻信用推出的時間并不是很長,其中還設計到數(shù)據(jù)評估模型的優(yōu)化問題。也就是說阿里芝麻信用依托自家的支付寶、淘寶等平臺具備龐大的用戶數(shù)據(jù)優(yōu)勢,但是如何更好的優(yōu)化這些數(shù)據(jù),并正確地進行評估,在這方面阿里芝麻信用還需要提升。這一點,阿里芝麻信用興許還需要向wecash閃銀取取經(jīng)。

不足二:阿里芝麻信用具有數(shù)據(jù)優(yōu)勢不假,但同樣還是存在不足。比如用戶的房貸、車貸、銀行存款信息等,芝麻信用能看到嗎?要想獲取這些有價值的數(shù)據(jù),并非那么輕松,畢竟銀行和銀聯(lián)的人都精明的狠,把數(shù)據(jù)都給你阿里了,讓你來革我的命?同時在線下消費數(shù)據(jù)、社交數(shù)據(jù)等方面,阿里芝麻信用也還需要加強。

騰訊征信第一個出來挑戰(zhàn)芝麻信用

不管在任何場合,我們可以看到阿里巴巴與騰訊兩大巨頭之間的針鋒相對。在芝麻信用推出來之后,隨后不久騰訊征信也高調(diào)地對外亮相,同樣是擁有龐大數(shù)據(jù)量基因的騰訊征信也受到了業(yè)界的廣泛關(guān)注。

數(shù)據(jù)來源上,騰訊征信擁有8億QQ用戶、6億微信用戶等龐大的社交用戶數(shù)據(jù),這個是阿里芝麻信用最缺失的一部分。而在金融數(shù)據(jù)方面,騰訊也擁有財付通、微信支付、手Q錢包、理財通等超過3億的龐大用戶數(shù)據(jù)。騰訊征信優(yōu)勢在于是社交數(shù)據(jù),騰訊信用會根據(jù)用戶的守約、安全、消費、財富四個維度進行綜合評估,在對個人的等級表現(xiàn)上,分數(shù)體現(xiàn)為7顆星星,星星等級越高,表示評級分數(shù)越高。

從數(shù)據(jù)的算法上來看,騰訊同樣也不弱于阿里云,騰訊同樣擁有比較強大的騰訊云。騰訊征信體系將利用其大數(shù)據(jù)平臺TDBANK,在不同數(shù)據(jù)源中,采集處理相關(guān)行為和基礎畫像等數(shù)據(jù),并利用統(tǒng)計學、傳統(tǒng)機器學習的方法,得出用戶信用得分,形成個人征信報告。

安全方面,騰訊征信也做了很多研究與技術(shù)投入,核心的技術(shù)有兩個,一個是人臉識別技術(shù),可以更好地識別風險;另一個則是反欺詐系統(tǒng),它能幫助企業(yè)識別用戶身份,防范涉黑賬戶或有組織欺詐,避免資金損失。騰訊征信有非常豐富的數(shù)據(jù)緯度,這在反欺詐的策略上將是多維度的,包括通過方法、探測信號等多個維度進行比較,能夠有效地杜絕風險。

至于在打通消費金融方面,目前微眾銀行已經(jīng)推出了“微粒貸”業(yè)務,目前正在試測中,額度在20萬元以下,具有“無抵押”、“無擔保”、“隨借隨還”、“按日計息”的特點。劉曠個人認為未來騰訊征信很可能將會與京東白條達成緊密合作,騰訊既然把電商全部交給了京東,那么消費金融與京東合作的可能性就會存在。至于騰訊征信能否真正打通消費金融,也還有幾個點需要加強。

第一個點,騰訊微信支付這兩年的發(fā)展確實非常迅猛,同時微信支付也接入了美麗說、京東商城、大眾點評等眾多消費類的平臺,但是通過微信支付到這些平臺的消費頻率卻并不高,用戶在微信支付的消費習慣還沒有培養(yǎng)起來,這一點還比不上支付寶。要想在消費金融上獲得突破,無論是QQ錢包還是微信支付,都需要加強用戶消費習慣上的培養(yǎng)。

第二個點,目前騰訊征信在消費金融的進展實際上是非常緩慢的,此前曾與中信銀行聯(lián)合推出“虛擬信用卡”,但后來遭到了央行的叫停。相比阿里花唄、借唄的快速發(fā)展而言,騰訊征信系的“微粒貸”尚且處于測試當中,并沒有接入到微信支付當中。在消費金融的發(fā)展速度上,騰訊征信不得不加快進度了。

大數(shù)據(jù)征信必成撬動消費金融的支點

此外還有平安前海征信、鵬元征信、中誠信征信等一些傳統(tǒng)的傳統(tǒng)的金融機構(gòu)也在開始謀劃進軍大數(shù)據(jù)征信,他們都在試圖借助大數(shù)據(jù)征信,而后進軍到整個消費金融領域。不得不說,大數(shù)據(jù)征信對于用戶的個人征信的確起到了非常大的作用,這為建立消費金融打下了一個堅實的基礎。

其一,對于消費金融來說,最大的一個風險就是個人信用風險。我國的個人征信的確剛剛起步不久,個人信貸也不夠普遍,需要正確的引導和教育來讓消費者意識到信用的價值。大數(shù)據(jù)征信的興起,則很好地解決了這個問題,對于個人信用起到了一個非常好的評估作用,能夠大幅降低個人信用消費所帶來的壞賬、預期不還等風險。

其二,消費金融還有一個比較大的風險就是欺詐風險。大家都知道,很多不法分子就是利用信用透支來騙取用戶賬戶的金錢,不論是閃銀、阿里芝麻信用、騰訊征信,他們通過利用大數(shù)據(jù)和機器學習技術(shù)關(guān)聯(lián)分析、計算,能夠為自家以及其他平臺提供非常強大的反欺詐服務。

其三,大數(shù)據(jù)征信在建立個人信用評估的同時,也能夠收集到用戶的大量消費數(shù)據(jù)信息,他們能夠通過大數(shù)據(jù)分析出用戶的需求、消費愛好、節(jié)日消費等各方面特點,并建立消費模型整合數(shù)據(jù),在打造智能消費金融方面具有無可替代的作用。比如在用戶生日的時候,該用戶會需要蛋糕、鮮花等方面的禮品,大數(shù)據(jù)征信未來近能夠?qū)崿F(xiàn)智能推動。

總體看來,目前我國的大數(shù)據(jù)征信尚處于剛剛起步的階段,除了Wecash閃銀發(fā)展較早之外,阿里芝麻信用、騰訊征信等巨頭也都是在今年才剛剛正式啟動,大數(shù)據(jù)征信還有較遠的一段路程需要走。但是從整個互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展來看,大數(shù)據(jù)征信卻具有無可替代的作用,尤其是在消費金融方面,它必將成為撬動整個消費金融市場的支點。

作者:劉曠,以禪道參悟互聯(lián)網(wǎng)、微信公眾號:liukuang110,QQ公眾號:liukuang

- 該帖于 2015/11/25 14:00:00 被修改過

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