
解风控之渴:P2P引入大数据征信_数据分析师
P2P的竞争愈发激烈,银行系、国资系、上市公司系包括本土的风投机构都加入到这场没有硝烟的战争。但不论P2P如何发展,作为金融体系的有效补充,风控仍然是P2P平台的核心竞争力。在4月24日的“2015年互联网金融‘跨界与创新’高峰论坛暨首届卓越竞争力P2P评选颁奖典礼”上,多家P2P业界代表共同探讨了在监管趋严、去担保化已成大势的背景下,如何提升自身风控,打造平台信用体系。
担保模式对P2P的风险转嫁作用曾经受到P2P热捧,但是连续多家担保公司爆出问题,P2P开始尝试大数据等更保险的风控模式。
《中国经营报》记者了解到,元宝365、融金所等平台都开始进行基于自身平台的大数据收集,同时与外部征信机构合作,未来逐渐过渡到用大数据进行征信。
“结合平台自身特征,未来我们会立足汽车大数据和消费者大数据,建立完善的个人汽车消费周期数据库。”元宝365董事长周健对本报记者表示。
专注于以大数据技术进行小额信贷客户风险定价的共鸣时代科技CEO陆雨泉认为:“互联网大数据的积累已经让风控进入2.0时代。通过数据的积累,可以实现客户开发和数据采集,然后经过后台的风控模型运算得出结果,最终实现批量化放贷,提高放贷效率。”
风控2.0
尽管各家平台未来发展模式不同,但是都一致看好以个人消费贷为主的平台发展要结合大数据这一趋势。
元宝365于年初就与上海资信有限公司达成战略合作。“上海资信可以为平台提供网络征信查询服务,为我们提供可靠的借款人征信信息,有利于我们为广大投资人提供更加可靠的服务。”周健表示。
据了解,成立于1999年的上海资信有限公司,其控股股东为人民银行征信中心,主要从事个人、企业等征信业务。此外,业务范围中也包括互联网金融征信服务。
周健认为,元宝365平台在资产端可以通过大数据法则,用查询征信记录的方式解决很多问题。“所有的违约都是有迹可循的,都可以通过数据查询到。中国人民银行的征信数据可以看到很多东西,不仅是简单的看到是否有违约记录,还包括住房按揭、汽车按揭的情况,是否有外部担保,信用卡的消费习惯,是否有过民间融资的记录等数据,我们可以综合使用这些数据来判断是否放贷以及设定放贷的利率水平。”
除与外部机构合作进行大数据风控外,平台也在积极搜集自有平台的数据。
元宝365平台上以个人汽车消费贷为主,成立于2014年底,平台上线半年时间,累计交易额约1.9亿元,不良贷款率为零。目前平台借款人数为2400人左右,投资用户数为3万人左右,借款标的平均融资额度在8万元左右。
周健对记者表示,汽车消费金融是国外个人消费贷款中占比最高的一类,而在国内,汽车消费贷占比并不高,未来汽车消费贷仍有较大的发展空间。此外,根据银行和消费金融公司统计的数据显示,汽车消费金融的不良率只有0.76%,做此类贷款项目能够较好把握风控。
目前元宝365主要通过城市汽车展厅、二手车市场和4S店进行业务拓展,未来在渠道建设上将会立足农村,开拓四五线城市的个人用车需求。周健表示,自平台正式上线后,在以上渠道销售中,一直在收集新车和二手车的交易数据。“车辆的完整信息数据在二手车交易中非常重要,如车辆的购买时间、磨损程度、保险理赔以及发动车的维修历史等问题,这些数据在二手车的交易过程中就可以决定车辆的价格、借款利率等关键因素。”
目前元宝365的信审流程为三步,第一步业务员根据硬性规定的基本准入条件为客户打分。第二步是基层营业部的风险经理把关。第三步是在北京总部集中审批,审批通过率为75%~90%。
“以目前平台规模来说还可以通过信贷人员手工完成审批,但当规模快速扩大时,仅靠信贷员审批会限制项目放款效率,所以我们未来会更加倚重大数据风控来提高效率。”周健表示。
以个人贷为主的平台对大数据应用较为肯定,业内最早的个人贷平台宜信对大数据搜集应用更为广泛。宜信CEO唐宁对本报记者表示:“宜信9年积累起来的大数据,可以提高平台的放贷效率,在宜信平台上最直接的应用就是通过大数据进行信用风险实时判定,客户申请当天就可以获得放款,如果依靠信贷人员进行人工放贷是难以实现的。”
同时唐宁也认为:“基于互联网科技发展起来的大数据可以对信用决策起到重要补充,但是要注意互联网金融和互联网营销是两个概念,仅分析客户的消费习惯等数据是不够的,还要分析传统金融数据。”
“线上+线下”模式
尽管个人贷、企业贷平台都在积极引进大数据系统并发展大数据风控,但这种“线上模式”短期内难以完全实现,仍需要依靠“线下模式”——信审员对借款企业的各项财务信息进行人工考核。
融金所副董事长张东波对记者表示:“融金所在积极推进大数据应用的同时,目前仍以信贷员审批为主,客户数据查询为辅的方式作为风控审核的原则之一。”
成立于2010年的融金所,前身为深圳市快易信投资担保有限公司。截至目前,融金所累计交易额超过20亿元,其产品类型有汽车、房屋抵押产品、信用借款和公益性贷款产品等。张东波表示,目前平台服务用户数过万,单笔规模在8~10万元左右,额度较小,借款项目期限以6个月内居多,实践了普惠金融小而分散的原则。在融金所的各项业务中,小微贷占比为70%左右,个人贷业务占比在30%左右。
目前,融金所所做的项目大部分都是车辆抵押贷款,主要客户群体是小微企业主,为其提供期限不长的经营性贷款。
在信贷审批方面,融金所采用了中央集中审批、审贷分离的制度,即由分公司进行初步审核,总部集中审核,而总部审批中心又采用审批分级,权责匹配的审批权政策。张东波表示:“目前主要通过信贷员的当面审核,根据融金所的审批评分卡对照客户的各项指标进行打分,打分完成后也会进行征信核查。”
值得注意的是,融金所的审核通过率在92%~95%之间。“确实有一部分客户在信贷员面审过后,通过查询一些信用记录后发现并不符合我们平台的放款要求。”
在张东波看来,融金所主要的风控手段仍是汽车抵押:“由于汽车价格基本全国统一,所以风控审核上可以做到全国统一操作。在汽车被抵押后,汽车使用权与所有权分离,使用权归车主,所有权归融金所。”
事实上,传统金融机构通过应用大数据进行资产端风险防控的推进更早。
星展银行星展中国个人银行及财富管理部总经理顾家祥对本报记者表示:“新加坡星展银行的大数据系统至今有10年时间,到目前仍在进行不断创新,和各种外部的机构也有合作,在进行贷款的时候,根据大数据打分系统可能会对贷款企业的放款情况进行调整。”顾家祥强调,这样的系统是风险管理上的突破,保证银行可以有很低的坏账率。
陆雨泉对记者表示:“目前平台对大数据应用主要在个人贷业务上,企业贷放贷涉及到财务状况、资产情况、行业发展前景等内容,和个人贷需要前期调研的内容完全不同,目前大数据对于企业贷的应用上还较为少见。”
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
前台流量与后台流量:数据链路中的双重镜像 在商业数据分析体系中,流量数据是洞察用户行为与系统效能的核心依据。前台流量与 ...
2025-08-13商业数据分析体系构建与 CDA 数据分析师的协同赋能 在企业数字化转型的浪潮中,商业数据分析已从 “可选工具” 升级为 “核 ...
2025-08-13解析 CDA 数据分析师:数据时代的价值挖掘者 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产,而将数据转化为商业价值的 ...
2025-08-13解析 response.text 与 response.content 的核心区别 在网络数据请求与处理的场景中,开发者经常需要从服务器返回的响应中提取数 ...
2025-08-12MySQL 统计连续每天数据:从业务需求到技术实现 在数据分析场景中,连续日期的数据统计是衡量业务连续性的重要手段 —— 无论是 ...
2025-08-12PyTorch 中 Shuffle 机制:数据打乱的艺术与实践 在深度学习模型训练过程中,数据的呈现顺序往往对模型性能有着微妙却关键的影响 ...
2025-08-12Pandas 多列条件筛选:从基础语法到实战应用 在数据分析工作中,基于多列条件筛选数据是高频需求。无论是提取满足特定业务规则的 ...
2025-08-12人工智能重塑 CDA 数据分析领域:从工具革新到能力重构 在数字经济浪潮与人工智能技术共振的 2025 年,数据分析行业正经历着前所 ...
2025-08-12游戏流水衰退率:计算方法与实践意义 在游戏行业中,流水(即游戏收入)是衡量一款游戏商业表现的核心指标之一。而游戏流水衰退 ...
2025-08-12CDA 一级:数据分析入门的基石 在当今数据驱动的时代,数据分析能力已成为职场中的一项重要技能。CDA(Certified Data Anal ...
2025-08-12破解游戏用户流失困局:从数据洞察到留存策略 在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失率已成为衡量产品健康度的核心指标。一款游 ...
2025-08-11数据时代的黄金入场券:CDA 认证解锁职业新蓝海 一、万亿级市场需求下的数据分析人才缺口 在数字化转型浪潮中,数据已成为企业核 ...
2025-08-11DBeaver 实战:实现两个库表结构同步的高效路径 在数据库管理与开发工作中,保持不同环境(如开发库与生产库、主库与从库)的表 ...
2025-08-08t 检验与卡方检验:数据分析中的两大统计利器 在数据分析领域,统计检验是验证假设、挖掘数据规律的重要手段。其中,t 检验和卡 ...
2025-08-08CDA 数据分析师:解锁数据价值的专业力量 在当今这个数据爆炸的时代,数据已成为像石油一样珍贵的战略资源。而 CDA 数据分析师, ...
2025-08-08SPSS 语法使用详解 在当今数据驱动的时代,SPSS( Statistical Package for the Social Sciences)作为一款功能强大的统计分析软 ...
2025-08-07SASEM 决策树:理论与实践应用 在复杂的决策场景中,如何从海量数据中提取有效信息并制定科学决策,是各界关注的焦点。SASEM 决 ...
2025-08-07CDA含金量分析 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据驱动决策已成为企业核心竞争力的关键要素。CDA(Certified Data Analys ...
2025-08-07大数据时代对定性分析的影响 在大数据时代,海量、多样、高速且低价值密度的数据充斥着我们的生活与工作。而定性分析作为一 ...
2025-08-07K-S 曲线、回归与分类:数据分析中的重要工具 在数据分析与机器学习领域,K-S 曲线、回归和分类是三个核心概念与工具,它们各 ...
2025-08-07