京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
不设实体网点 微众银行探索人脸识别和大数据信用评级
“我们更像是一个金融系统的‘补充者’。”在深圳田厦国际中心A座37层,深圳前海微众银行(以下简称“微众银行”)总部所在地,行长曹彤对《经济日报》记者表示,小微业务在理念上、实践上均已受到银行业高度重视,微众银行希望做的,是如何在各家银行已经提供的基础上,以更低成本、更高效、便捷的方式提供更多服务,覆盖更多群体。
“现在正处于内部试营业阶段,主要测试3方面内容:跑通系统、设计更合理的产品、测试风控模型。”曹彤表示,目前这3方面进展均比较顺利,希望尽早正式对外营业。
深挖消费信用贷款
在微众银行希望提供的“更多服务”中,具有小额、无抵押担保特征的“消费信用贷款”是一大亮点。1月4日,李克强总理在此为卡车司机徐军发放的3.5万元贷款即属于这一服务的典型案例。
从客户定位上看,微众银行聚焦工薪阶层、自由职业者、进城务工人员,以及符合国家政策导向的小微企业和创业企业。
面对如此庞大的群体,微众银行将如何获客?如何发挥网络银行的优势?
据悉,该行目前采用主动授信模式,整个业务流程全部线上化处理,走轻资产路线。“比如卡车司机、保姆等,他们的单笔业务偏小,需要走量,这就要求银行的成本更低、效率更高,因此需要采取线上模式。”微众银行副行长黄黎明表示,暂时还没有设立实体网点、客户经理的打算。
为快速定位这部分群体,微众银行选择与APP平台合作。据了解,徐军就是该行通过“货车帮”平台搜索而来的客户,“货车帮”利用自身积累的司机、货车、物流等数据,筛选出符合放贷要求的司机,微众银行则为之提供金融模型。
一位业内人士表示,很多互联网平台对实体产业需求很敏感,早已通过网站、QQ群、APP等方式搭建了信息集成数据库。互联网银行的角色之一,是发挥线上优势与这些既有平台合作,挖掘实体产业中尚未被传统商业银行发现的金融需求。此外,由于目前受面签开户、弱实名电子账户等规则影响,网络银行必将依靠同业合作,由此实现了上述客户资源与传统商业银行交叉共享,进而拉动传统商业银行的互联网化步伐。
新的风控尝试
从徐军3.5万元贷款的发放流程来看,无抵押担保、线上化处理的背后,风控主要依靠的是人脸识别技术和大数据信用评级。
据黄黎明介绍,由于以小额、分散业务为主并采用线上模式,银行最关注的是伪贸欺诈风险和信用风险。人脸识别技术主要预防欺诈风险,即判断一个人的身份真实性、意愿真实性,了解账户的实际控制人和交易的实际受益人。
“从整个行业看,除了人脸识别,指纹、声波、虹膜等生物识别技术都已日渐成熟,并运用在很多场景和金融领域。”曹彤说,该行的人脸识别正处于内部测试阶段,能不能最终走向市场并得到各方认可,还需要不断与各方互动。
大数据信用评级则更多用于预防信用风险,即通过征信信息来判断客户的还款能力。目前,各家商业银行发放网络贷款时,授信审批的基础数据来源是央行征信系统,补充数据是银行自身数据库,即存量客户在该行的业务数据,如负债、资产、资金交易情况等。最终贷款额度确定、发放获批,则是内外部信息交叉审核的结果。
“未来会不断吸收多元数据加入,包括在客户同意的前提下从合作伙伴那里获得一些数据。”曹彤说,目前,人脸识别、大数据信用评级还只是微众银行做的相关设想和尝试,在线银行到底采用什么模式,上述风控模型能不能跑通,均有待实践。
对内开放的标杆意义
在微众银行内部试营业的同时,其他民营银行获批开业的进程也在加速。1月28日,上海华瑞银行成为第二家获批开业的民营银行。由此,在2014年批筹的5家民营银行中,还有浙江网商银行等3家尚在筹建中。
民营银行之所以广受关注,在于其标志着银行业对内开放扩大的标杆意义。
实际上,民营资本进入银行,法律上本身没有障碍,实践中也较为普遍,主要方式是通过兼并重组和在银行改制、改造的过程中进入银行业。
“真正由民营资本发起设立的还比较少,真正自担剩余风险的并不多。”中国银监会主席尚福林在试点启动之初曾表示,试点主要是试行自担风险的新机制。具体来讲,一是让资本说话的公司治理机制,二是让资本决策的经营管理机制,三是让资本所有者承担风险损失的市场约束机制。
之所以强调自担风险新机制,与银行的经营活动外溢性、风险外溢性有关。作为资金配置中枢,一家银行发生问题都会产生系统性影响。为此,银监会对试点民营银行提出3条监管思路:一是按属地原则监管,即在哪里试点,就由当地银监局负试点责任,守住不发生系统性和区域性金融风险的底线,让金融成为一池活水;二是按照统一标准实施审慎监管和行为监管,特别是强化对关联交易的监管;三是严格风险控制和处置,按照风险为本的原则,强化银行内控制度建设,防止风险外溢,确保存款人和相关债权人合法权益不受损失。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在业务数据分析中,按天拆分统计夜间时段的数据是高频需求——比如电商夜间订单监测、平台夜间用户活跃度分析、运维系统夜间异常 ...
2026-07-29在机器学习建模与特征工程实践中,判断不同特征对模型预测效果的贡献度,是特征筛选、模型解释、业务归因的核心环节。特征置换重 ...
2026-07-29 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-07-29【核心关键词】岗位、数字化、经验、课程、方法论、决策、企业、大方向、数据分析、销售管理、理论知识、思维方式、分析销售、 ...
2026-07-28在问卷调研、用户分群、效果对比等业务数据分析中,分类变量的关联性与差异性验证是高频需求。卡方检验作为针对离散分类数据的经 ...
2026-07-28 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-07-28在Excel数据分析与报表制作中,数据透视表是快速完成多维度汇总、分组统计的核心工具。很多从业者在得到透视表汇总结果后,为了 ...
2026-07-27 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-07-27当下,我们已然步入数据要素价值全面释放的智能时代。数据不再只是零散的数字记录,更是驱动新质生产力运转的核心动能、滋养人工 ...
2026-07-27【核心关键词】客户、数据分析、指标体系、数据采集、数据指标、业务数据、分析思路、业务需求、分析方法 【专访摘要】本次 CDA ...
2026-07-24在数据分析、业务建模与数字化运营体系中,原始业务数据普遍存在缺失、重复、异常、口径不一致等质量问题,直接用于分析与建模会 ...
2026-07-24 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-07-24在数据驱动的精细化运营体系中,指标是业务判断、效果复盘、策略优化的核心依据。随着企业数据化程度提升,指标数量持续膨胀,但 ...
2026-07-23在用户运营与产品增长体系中,留存是衡量产品真实价值与用户粘性的核心标尺,也是决定用户生命周期价值、获客投产比的底层因素。 ...
2026-07-23 很多数据分析师精通Excel、SQL、Python等工具,但当被问到“面对一个具体的业务问题,该用什么分析方法”“描述性分析和诊断 ...
2026-07-23【核心关键词】埋点、产品、互联网、数据库、决策、数据分析、产品经理、商业模式、移动互联网、指标体系、运营模块、大数据平 ...
2026-07-22在高并发、大数据量的业务系统中,单表数据量达到千万级甚至亿级后,会出现查询性能骤降、索引维护成本飙升、存储扩容困难等问题 ...
2026-07-22 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 ...
2026-07-22在金融风控、企业运营、行业研究等数据分析场景中,大量数据以面板数据形态存在:例如多家分支机构连续多个季度的风险指标、多位 ...
2026-07-21 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-07-21