京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
利用大数据发展小微贷业务
大数据最早由麦肯锡公司提出,麦肯锡认为,数据,已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用,预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。随着互联网产生的大数据,各种基于互联网的小微贷不断涌现并在互联网金融中展现出巨大影响力,农信社应积极挖掘、利用大数据来促进小微贷业务的发展,使自身在愈加激烈的竞争中立于有利之地。
大数据带来小微贷发展机遇
大数据降低了信息搜寻成本。银行在搜寻小微企业信息、审核贷款时需要投入较高的人力和物力成本,付出较高的边际成本。而在信贷业务中运用大数据的核心优势恰好在于解决信息不对称,降低信贷业务成本。社交化网络和电子商务平台在发展中积累了大量数据,对数据进行挖掘、分析得出的企业信息,比企业在现实中发布的信息更具有可信度,也具有更大的经济价值。以阿里小贷为例,阿里小贷公司利用淘宝、天猫平台的商户历史交易、客户评价、信用记录等数据,进行统一评估计算分析,作为客户贷款的标准。这样既有效解决了信息不对称问题,同时也降低了信息搜寻成本。互联网环境下产生的大数据,有效降低银行与小微企业之间信息不对称的问题,为小微贷业务的发展带来了机遇。
大数据提供有效的风险管理方法,推动风险管理理念的根本性改变。在传统的信贷模式下,企业可用于抵押的资产与企业信贷可获得性成正比,但是贷后持续监管不足、贷款损失后抵押品变现难度大与变现价值低,这种模式并不能有效为金融机构避免损失。况且对小微企业而言,足值担保和抵押是很难达到的。大数据时代的风险管理从依靠人力转为依靠电子系统,重点监控企业的持续经营、现金流量、考察企业的交易数据、客户信用评价记录等。大数据提供了有效的风险管理办法,与解决小微企业融资难的思路相契合。如阿里小贷基于大数据平台推出的“按日计息、随借随还”的小额信贷产品,不仅解决了客户短期资金需求,而且不良贷款率远远低于银行传统模式下的小微企业贷款。
大数据环境下农信社小微贷的发展对策
深挖数据、加强信贷链条与大数据的融合。农信社应全面树立“数据立行”的理念,积极开发、建立数据平台、深挖数据,将大数据融入农信社信贷业务链条,以数据分析结果为依据,全面实现小微企业业务流程、风险管理的标准化。农信社可以深耕供应链金融领域,建立供应链数据平台,通过与本地核心企业合作,获取核心企业的上下游企业的相关数据,以数据处理分析结果为依据,向上下游小微企业提供信贷服务。同时,电商、社交网络平台沉淀大量的客户信息,这些信息都从不同角度反应客户的资金、信用状况,农信社应积极与电商、社交网络平台进行合作,共享客户信息,促进小微企业贷款链条与数据的融合。
构建O2O电商平台,培育农信社服务生态圈。虽然农信社在发展过程中积累了一定的结构化金融数据,但这些数据在小微贷业务中是远远不够的,相反互联网发展所产生的大量电子商务、社交、生活数据便可实现小微贷业务的快速、精准定位。所以,从获取数据是未来银行发展的第一要务来讲,农信社构建自身的电子商务平台是必走的道路。拥有自身电子商务平台,既可以使农信社获取客户第一手数据、增加自身客户粘性;又可以获取客户信用记录,构建自身信用体系;最重要的是可以积极、精准、快速的为客户提供综合化金融服务。
农信社可以通过O2O平台充当支付担保角色,促进交易的完成。同时,通过O2O电商平台,农信社可以积累用户的消费数据、信用记录,以此构建自身客户的信用体系。农信社可以构建打通农户和城乡居民,社区居民和城市商户的O2O电商平台,例如,农信社建立自身电商服务平台,将农户的绿色农产品放在电商平台上销售,通过与社区便利店、居委会合作,组织居民线上购买绿色农产品,在社区便利店即可提取已购买的产品。在交易过程中,农信社全程充当支付担保,既促进农户农产品的销售,又保证了社区居民的资金安全。同时,农信社可根据O2O电商平台构建的信用体系,实现精准、快速的小微贷款。农信社如果能把握发展O2O的机会,培育服务生态圈,可以使自身在激烈的竞争中获得进一步的发展。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【核心关键词】转化率、企业、策略、岗位、互联网、拆分、产品、运营、分析师、指标体系、数据分析、用户画像、数据诊断、产品 ...
2026-07-06在数据分析工作中,文本数据处理是高频刚需场景,用户评论、客服工单、日志信息、调研问卷、商品文案等数据都包含大量文本内容。 ...
2026-07-06 很多数据分析师写过无数个SELECT查询,但当被问到“如何新建一张表来固化中间数据”“创建视图和创建物理表有什么区别”“视 ...
2026-07-06在 CDA 数据分析师能力体系中,透视分析是数据探索、多维度汇总、业务复盘的核心基础技能。无论是 Excel 数据透视表,还是 Power ...
2026-07-03在市场竞争日趋激烈、获客成本持续攀升的当下,企业粗放式的“广撒网”获客模式早已无法适配经营需求。企业经营的核心逻辑,已经 ...
2026-07-03 很多数据分析师精通Excel函数和数据透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么 ...
2026-07-03【核心关键词】运营、企业、核心、客户、新技术、数字化运营、数据分析、传统企业、人工录入、生产系统、技术人员、数据安全、 ...
2026-07-02在产品开发、项目立项、业务拓展、运营优化的工作中,市场调查、竞品分析、需求调研是三大核心基础工作。很多从业者容易将三者混 ...
2026-07-02 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-07-02在MySQL数据库运维与开发工作中,当单表数据量达到千万级、亿级后,会出现查询卡顿、索引失效、写入性能下降等问题。为优化性能 ...
2026-07-01在信息化建设、系统开发、数据分析、需求梳理的工作场景中,业务模型与逻辑模型是两个最基础、也最容易混淆的核心概念。很多项目 ...
2026-07-01 很多数据分析师能熟练计算各种指标,但当被问到“这些指标之间是什么关系”“为什么要选这个指标而不是那个”“指标体系的整 ...
2026-07-01【核心关键词】报表、数据源、客户、营销、业绩、销售、时效性、函数、可视化、运营、数据分析、数据报表、业务部门、数据运营 ...
2026-06-30在数据分析、商业预测、经济统计、运维监控等领域中,绝大多数业务数据都具备时间连续性特征,例如月度销售额、日度客流量、季度 ...
2026-06-30 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标在所有行业都适用”“哪些指标只对电商有意义”“二者如何搭 ...
2026-06-30在 SQL Server 安装、服务启动、数据库文件操作等场景中,经常会遇到 “实例已在使用” 类报错,不同触发场景的原因与处理方式差 ...
2026-06-29在Excel数据统计、财务核算、销售复盘、库存盘点等办公场景中,经常需要在数据透视表中实现一列数据乘以另一列数据的计算需求, ...
2026-06-29在数据分析中,指标是连接业务与数据的核心语言。它并非一个简单的数字,而是一个将模糊的业务需求(如“提升用户粘性”)转化为 ...
2026-06-29【核心关键词】大数据、零售商、消费者、供应链、运营、企业、产品、客户、数据模型、大数据平台、数据开发、系统运维、业务逻 ...
2026-06-26在物流配送、供应链履约、终端供货等业务场景中,送货率是衡量企业履约能力、服务质量、供应链稳定性的核心业务指标,直接关联客 ...
2026-06-26