互联网+推动金融转型 大数据破冰无抵押担保

  大数据给金融行业带来的变革，正在不断深化。围绕着数据资源和数据行业的立法规范，在互联网金融业态里，地方政府机构、互联网巨头、传统金融企业、中小创业企业，数方角力，正在构成一个全新的生态系统。

    信用数据代替抵押担保

    大数据时代，每一次生活缴费和打车记录，都可以构成个人信用记录。

    不管是传统金融行业，还是近两年很热闹的互联网金融行业，大数据在其中的应用已经越来越广泛。目前金融机构已经在尝试的应用，包括客户画像、精准营销、风控管控，以及识别欺诈和股价预测等。

    “大数据这三个字，已经高频率到让一些人反感，但是我们的很多业务，确实都是依托大数据展开的。”蚂蚁金融服务集团（下称“蚂蚁金服”）公关部张道生告诉21世纪经济报道记者。

    蚂蚁金服是金融大数据应用探路较早的互联网金融公司，其旗下的支付宝、余额宝、招财宝、蚂蚁小贷及网商银行等，均对相关业务有所尝试。另外，作为“允许进行个人征信业务准备工作”的八家机构之一，蚂蚁金服旗下的芝麻信用，开始测试使用个人征信系统，至今已摸索大半年。

    用户打开支付宝，其中“财富”栏中可看到芝麻信用，点击即可以看到自己的信用分。芝麻信用分最低350分、最高950分，分数越高代表信用程度越好。分数高到相应的程度，用户用芝麻分和芝麻信用报告就可申请新加坡和卢森堡签证，不用再提交资产证明、在职证明或者户口本等复杂资料

    其他互联网金融公司，包括大批的P2P模式的网络借贷平台，第三方支付平台，以及京东白条和微众银行等，都或多或少地用到了大数据。

    伴随互联网金融纵深发展，大数据优势越加凸显。作为互联网金融创新的驱动力，大数据金融带来的制度变革与技术颠覆，将会决定着互联网金融未来的走向和趋势。

    张道生表示，对于蚂蚁金服来说，大数据在征信方面起到了关键作用。比如网店业主，可能并没有健全的财务制度，也没有很多的抵押物，蚂蚁小贷不需要抵押物和担保，而是通过店主的订单数据、店铺行业及行业排名等综合分析，来决定店主的信用额度。

    据介绍，2010年至今年7月，蚂蚁小贷公司贷款额度为4500亿，为超过170万家小微企业贷款，不良贷款率约为1.5%。张表示，这个模式证明，可以通过大数据分析小微企业的信用。

    张道生补充说，与传统风控体系需要“层层岗哨”、反复排查不同，互联网金融高效很多，通过对用户以往的购物消费时间、地点数据，可以很快做出判断，未来完善到一定程度，可能支付密码都会消失。

    在传统金融行业，比如银行、保险等领域，大数据也早已成为金融业重要支撑。工商银行、中国银行、农业银行、建设银行等都有自己的大数据分析系统。

    TalkingData董事长崔晓波告诉21世纪经济报道记者，早在三年前，他们就与银行合作做大数据开发，招商银行是他们的第一家银行客户。

    目前TalkingData为招行信用卡中心提供移动统计分析平台和App运营咨询服务，信用卡中心可以了解用户App的访问行为，量化产品转化率，为产品运营和市场营销提供数据支持。据介绍，他们的客户还包括中国银联、中信银行、平安保险、国信证券等。

    信用数据率先开放

    金融机构使用大数据，最直接面临的就是数据源问题。

    某银行负责小微贷款风控业务的人士告诉21世纪经济报道记者，相比传统的企业贷款，小微贷款更适合互联网时代的金融概念。同时，由于数据源和信息源的缺乏，对放款的要求会比传统企业贷款稍微放松，更强调变通，也更强调深入接触相关贷款企业和人员，“但随着数据的不断开放和共享，未来肯定会更系统化和模式化，尽量减少人的主观参与和判断。”

    而对于野蛮生长的P2P领域，数据源缺乏更严重。一位P2P行内人士向21世纪经济报道记者透露，除了购买征信企业的数据服务、建立自己的征信系统之外，很多P2P小贷公司之间通过QQ、微信群等方式交流，共享贷款人的信息。

    张道生表示，对于互联网金融企业来说，发展的关键一是要有数据，二是懂得如何应用数据，三是有大数据的思维。

    目前对于掌握大量数据的互联网金融公司来说，优势明显。以芝麻信用为例，其数据源三分之一为阿里巴巴的电商和蚂蚁金服的电商数据；另外还包括政府、法院等公共机构的数据和合作商户的回流数据，蚂蚁金服与神州租车和酒店合作，这些商家会向芝麻信用反馈用户信用信息；此外，还有部分是用户自己提交的数据。

    崔晓波介绍，他们获取数据的来源，主要是通过提供SDK插件，从合作应用和游戏的客户端直接掌握数据；此外，和安卓类应用商店合作，获取数据。最后，在合规、合法，不侵犯任何合作方利益的情况下，采用数据交换和合作的方式，获取更多元的数据。

    一家互联网金融企业负责人表示，推动数据源的开发，首先应该是政府开放数据，同时尽快完善大数据相关的规范和立法；跟金融相关的数据，85%以上掌握在政府手里；目前市面上的很多数据交易，包括企业和政府间的数据交易，也都处于灰色地带。

    在9月份发布的《促进大数据产业发展纲要》里，信用领域的政府数据被列在政府数据需要率先开放的首位。

    文件还提到要加快建立公民、法人和其他组织统一社会信用代码制度，依托全国统一的信用信息共享交换平台，建设企业信用信息公示系统和“信用中国”网站，共享整合各地区、各领域信用信息，为社会公众提供查询注册登记、行政许可、行政处罚等各类信用信息的一站式服务。

    这对于类似蚂蚁金服等互联网金融公司来说，无疑是一个好消息。

    推动大数据共享

    业界构想的大数据金融应用发展蓝图，在实际操作过程中，最现实的就是数据的准确性和及时性，个人数据隐私规范以及数据的产权界定等问题。

    中部某银行负责风控的人士表示，从风控的角度来说，银行对贷款人的信息建立在多方验证和实地了解的基础上，对于一些机构提供的大数据，他表示，“只能作为参考”。他认为，单靠依赖数据放款的贷款类型很少，而且金融机构对数据的要求很高，需要数据具有及时性、有效性和全面性，这些数据还需要不断地更新和管理。

    在数据的准确性方面，由于现在没有统一的数据标准和完善的行业监管，再加上数据挖掘和分析技术的水平不一，部分企业数据造假的新闻一直时有传出。而由于大数据权属不清晰，也带来了数据获取方面的灰色地带。

    在数据分析方面，业界人才资源严重紧缺。21世纪经济报道记者采访的大数据企业，几乎时刻都在满世界寻找数据分析人才。

    近期的一场国际大数据论坛上，有业界人士称，如何变数据竞争为数据合作，也是实现大数据在金融行业深度应用的一个难题。微金所副总裁张继业认为，互联网金融现有两三千家平台，平台之间的数据都是相互隔离的。应该把这些数据整合起来，实现行业共享，把征信机构与互联网金融企业之间的数据壁垒打通，在数据问题上从竞争走向合作。

    不仅仅是在金融大数据方面，其他诸多行业的大数据共享合作，一直也是业界呼吁的重点。目前有不少企业正在筹建大数据企业行业联盟，试图增进数据流动和共享。