
BAT进军互联网金融 “大数据征信”受质疑
重磅炸弹在互联网金融行业这个刚成形的水潭中爆炸。
由腾讯建立的深圳前海微众银行(以下简称“微众银行”)于去年12月28日正式上线,今年1月18日将进行试运营,成为了“首家上线的互联网银行”。
“今年将是互联网金融的元年。”有业内人士认为,微众银行的成立是互联网金融业务探索的标志性事件。近年来,互联网金融发展虽然早已如火如荼,但专注于互联网银行业务的,微众银行是第一家。
值得注意的是,BAT之中,除了腾讯在互联网金融迈出了一大步以外,其余两家巨头也在跃跃欲试。虽然BAT向互联网金融大举进军,但是小微金融业务的难点依旧不可低估。易观国际分析师马韬在接受记者采访时介绍,小微金融业务面向的是无法从银行贷款的中小型企业,中小企业信贷的风险系数更高,信贷成本相对来说也比较高。
不过,业内人士对于大佬的进入还颇有期许。某金融CEO认为,腾讯的进入,不仅能促进市场发展,还有可能从技术和大数据上尝试解决小微金融业务的毛利问题,“但是能否解决这个问题,还需要时间验证”。
“大数据征信”受质疑
小微金融业务面向的是无法从银行贷款的中小型企业,由于中小企业信贷的风险系数更高,信贷成本相对来说也比较高。
虽然腾讯的“大数据征信”受人质疑,但其也向业内提供了另一种解决通道成本,尤其是征信成本的可能性。如何真的解决征信成本,提高互联网金融的毛利,是互联网金融步入春天之际的首要问题,也将是未来成为这片蓝海的胜者的重要因素。
微众银行的开业对于许多还处于筹备阶段的民营银行来说无疑是一个巨大的利好消息。而公开资料显示,BAT之中,除了腾讯在互联网金融迈出了一大步以外,其余两家巨头也在跃跃欲试。
去年9月,阿里巴巴旗下的浙江网商银行(以下简称“网商银行”)获批开始筹建,与此同时,尽管马云在公开场合一再表示“我们(支付宝)只是替银行做好他们应该做好的事情”,但随后却凭借吸金能力超强的余额宝打了个不小的胜仗。其推出的“招财宝”产品也开始抢垂直公司所在的P2P市场。
反观百度,虽然进军互联网金融行业的势头有些慢,但是其在2013年开始涉足互联网金融,连续推出了“百发”和“百赚”两个理财产品,并且大力推广百度第三方支付百付宝,并将百付宝升级为“百度钱包”。
但是小微金融业务的难点依旧不可低估。马韬在接受记者采访时介绍,小微金融业务面向的是无法从银行贷款的中小型企业,由于中小企业信贷的风险系数更高,信贷成本相对来说也比较高。
马韬在接受记者采访时透露,融资难的企业多是中小企业。由于中小企业借贷金额小,风险系数高,银行潜在的贷款收益就小,因此热度并不高。而这一情况也体现在小微金融业务之中。虽然互联网金融已经极大程度降低了门店成本、人力成本等通道成本,但是征信成本一直居高不下。
不过,这样的问题可能会由于巨头的进驻而有所解决。惠铁在接受记者采访时透露,目前互联网金融并没有清晰的盈利模式以及解决征信问题的方法,腾讯的进入以及阿里、百度的跟进,或许能在征信问题和盈利模式上有所创新,引领行业的发展。
“大数据征信”=征信准确?
“大数据能否解决征信问题”在世界范围内还是未被证明的。
根据微众银行提供给记者的资料显示,微众银行全名为深圳前海微众银行,是去年7月首批获得中国银监会批复成立的3家民营银行之一。其经营范围包括个人及小微企业存款,业务模式上定位于“个存小贷”,服务个人消费者和小微企业客户。
获批之后,微众银行的发展可谓迅速。仅5个月的时间,微众银行便正式获得中国银监会批准开业;2014年12月28日,微众银行官网面世,成为第一家上线的互联网银行。
据了解,目前微众银行仍处于内部测试阶段。腾讯方面透露,公司对外试营业将从本月18日开始。腾讯方面表示,试营业期间,微众银行将通过内部分析和信息筛选,小范围地邀请目标客户群体参与本行的试营业,并逐步增加受邀客户的数量。
微众银行进行的大数据征信的确能降低相应的通道成本,但值得注意的是,“大数据能否解决征信问题”在世界范围内还是未被证明的。
据了解,相比于传统银行,微众银行零柜台、没有信用审核,没有抵押贷款,而是“以信用作担保,用数据防风险”。据了解,正式营业后,个体创业者如果希望从微众银行获得贷款,其信用将由软件分析他的社交媒体等大数据,得出一个信用评定分数,授予相应金额的贷款。
据腾讯方表示,银行的征信问题会用大数据解决,由财付通负责,主要运用社交网络上海量信息,比如在线时长、登录行为、虚拟财产、支付频率、购物习惯、社交行为等,为用户建立基于线上行为的征信报告。具体说来,征信体系将利用其大数据平台TDBANK,在不同数据源中,采集并处理包括即时通信、SNS、电商交易、虚拟消费、关系链、游戏行为、媒体行为和基础画像等数据,并利用统计学、传统机器学习的方法,得出信用主体的信用得分。
不过,一位业内人士在接受记者采访时指出,大数据征信早已被传统的银行和金融机构所尝试,但效果并不理想。其表示,数据并不是越多越好,美国征信公司FICO通常只会收集个人的十几个传统基础数据,准确率就能达到95%。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
如何考取数据分析师证书:以 CDA 为例 在数字化浪潮席卷各行各业的当下,数据分析师已然成为企业挖掘数据价值、驱动决策的 ...
2025-07-15CDA 精益业务数据分析:驱动企业高效决策的核心引擎 在数字经济时代,企业面临着前所未有的数据洪流,如何从海量数据中提取有 ...
2025-07-15MySQL 无外键关联表的 JOIN 实战:数据整合的灵活之道 在 MySQL 数据库的日常操作中,我们经常会遇到需要整合多张表数据的场景 ...
2025-07-15Python Pandas:数据科学的瑞士军刀 在数据驱动的时代,面对海量、复杂的数据,如何高效地进行处理、分析和挖掘成为关键。 ...
2025-07-15用 SQL 生成逆向回滚 SQL:数据操作的 “后悔药” 指南 在数据库操作中,误删数据、错改字段或误执行批量更新等问题时有发生。 ...
2025-07-14t检验与Wilcoxon检验的选择:何时用t.test,何时用wilcox.test? t 检验与 Wilcoxon 检验的选择:何时用 t.test,何时用 wilcox. ...
2025-07-14AI 浪潮下的生存与进阶: CDA数据分析师—开启新时代职业生涯的钥匙(深度研究报告、发展指导白皮书) 发布机构:CDA数据科 ...
2025-07-13LSTM 模型输入长度选择技巧:提升序列建模效能的关键 在循环神经网络(RNN)家族中,长短期记忆网络(LSTM)凭借其解决长序列 ...
2025-07-11CDA 数据分析师报考条件详解与准备指南 在数据驱动决策的时代浪潮下,CDA 数据分析师认证愈发受到瞩目,成为众多有志投身数 ...
2025-07-11数据透视表中两列相乘合计的实用指南 在数据分析的日常工作中,数据透视表凭借其强大的数据汇总和分析功能,成为了 Excel 用户 ...
2025-07-11尊敬的考生: 您好! 我们诚挚通知您,CDA Level I和 Level II考试大纲将于 2025年7月25日 实施重大更新。 此次更新旨在确保认 ...
2025-07-10BI 大数据分析师:连接数据与业务的价值转化者 在大数据与商业智能(Business Intelligence,简称 BI)深度融合的时代,BI ...
2025-07-10SQL 在预测分析中的应用:从数据查询到趋势预判 在数据驱动决策的时代,预测分析作为挖掘数据潜在价值的核心手段,正被广泛 ...
2025-07-10数据查询结束后:分析师的收尾工作与价值深化 在数据分析的全流程中,“query end”(查询结束)并非工作的终点,而是将数 ...
2025-07-10CDA 数据分析师考试:从报考到取证的全攻略 在数字经济蓬勃发展的今天,数据分析师已成为各行业争抢的核心人才,而 CDA(Certi ...
2025-07-09【CDA干货】单样本趋势性检验:捕捉数据背后的时间轨迹 在数据分析的版图中,单样本趋势性检验如同一位耐心的侦探,专注于从单 ...
2025-07-09year_month数据类型:时间维度的精准切片 在数据的世界里,时间是最不可或缺的维度之一,而year_month数据类型就像一把精准 ...
2025-07-09CDA 备考干货:Python 在数据分析中的核心应用与实战技巧 在 CDA 数据分析师认证考试中,Python 作为数据处理与分析的核心 ...
2025-07-08SPSS 中的 Mann-Kendall 检验:数据趋势与突变分析的有力工具 在数据分析的广袤领域中,准确捕捉数据的趋势变化以及识别 ...
2025-07-08备战 CDA 数据分析师考试:需要多久?如何规划? CDA(Certified Data Analyst)数据分析师认证作为国内权威的数据分析能力认证 ...
2025-07-08