京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
为中小网店解决资金难题 商派携手平安银行试水大数据信贷
线下的中小品牌在电商平台上的交易大数据,将成为它们降低银行贷款门槛的重要筹码,这种“数据贷”模式正在随着商派与平安银行的合作浮出水面。
“我们统计过,这些中小企业每年至少有4次大额用款需求,但以它们的规模在银行贷款又很难。”27日下午,在平安银行与商派战略合作探索大数据贷款的会议上,商派首席运营官李治银对《第一财经日报》记者说。
他提到的这些中小企业是目前商派所服务的380万家品牌商,涉及服装鞋帽(如UGG、百丽、南极人、)、3C数码(如TCL、美的、绿森数码)、食品生鲜(如来伊份、五芳斋)等23个行业,它们在淘宝、天猫、京东、苏宁、1号店等各个电商平台上开设网店,商派的作用是为这些网店提供从前端到后台的各种技术服务。
为何至少4次?李治银举例说,马上到来的6·18年中大促,下半年的双十一、双十二,再加上各品牌自己的促销节日,每次大促之前的两个月,都是这些商户筹集大量资金备货的时候。但以它们的规模体量,很难在传统金融机构中融到满意的资金,商派后台的交易大数据与平安银行自身数据的结合,将给这些中小企业贷款找到一条捷径。
放贷不超过24小时
目前,活跃在各电商平台上的快消品、3C数码等品牌商,其融资需求非常旺盛,普遍面临着用钱难的问题。
国家工商总局的统计数据显示,截至2013年底,全国小微企业总数为5606.16万户,平均每家企业资金缺口约为70.5万元。据此推算,全国小微企业的融资需求总额为39.52万亿元。而根据银监会的数据,截至2013年底,全国用于小微企业的贷款余额为17.76万亿元,这意味着,对小微企业而言,仍有22万亿的资金缺口未能通过有效融资渠道解决。
平安银行总行副行长赵继臣介绍,传统的信用贷款模式是分析贷款方的资产负债表等各种财务信息,结合银行客户经理日常积累的信息,以此对客户评级,评估客户风险。一般100万元以内的信用房贷是依靠模型完成,超过100万就要结合专家判断。
“中小企业在银行贷一次款的周期可能长达半年到一年,即使有了钱也不想还,因为贷款一次不容易,非常不经济。”赵继臣对《第一财经日报》记者说,现在和商派携手探索的方向是,将以往的关系型融资变成交易型融资,无需担保抵押,电商的交易记录是评估其风险的重要参照。“数据贷”模式理论上放贷流程不超过24小时。
拿单个品牌商户来说,它在网上的开店时间长短、交易情况是否稳定、有无刷单造假行为,甚至经营者是否有稳定的婚姻等,这些都将成为数据维度,被纳入到贷款模型算法中。
对于银行来说,网上数据的真实性至关重要。赵继臣说,商派的客户产生的交易流水、快递背后的门牌号码等都是真实的,且是实名制用户,这对银行决策具有很高的价值。
每年,像平安银行这类股份制金融机构会花钱购买BAT互联网公司平台上的大数据,同时也在和公安、海关等政府部门合作,商派的交易数据在经过有贷款需求的客户授权使用后,被汇总到平安银行,结合银行自有和购买到的数据,一起进行模型测算,评估风险。至于双方数据的评估权重问题,双方均未透露,称只是模型算法上的技术问题。
数据的价值
事实上,对于大数据贷款模式,在互联网金融领域一家独大的蚂蚁金服也在尝试,像不久前由阿里巴巴集团划拨至蚂蚁金服集团旗下的小贷业务,也是通过电商大数据对商户的风险进行评估,用技术手段在不到1秒的时间内测算其贷款资质。
此外,像八家首批开放的民间个人征信机构之一的芝麻信用等,也在收集用户的各种维度的大数据,并积极探索其线下应用场景,比如信用分数高的人住酒店或租车可以不付押金,在婚恋网站上交友更有信赖度等,核心理念是让(大数据积累的)信用等于财富。
从本质上说,商派与平安银行合作推出的这个数据分析平台,和蚂蚁金服的小贷业务模式类似,只不过后者服务的更多是阿里巴巴平台上的商户,而商派针对的是全网数据,阿里巴巴平台只是其中之一,这能更全面地反映某个商户的线上经营状况。
据李治银介绍,商派的技术和服务目前已大量运用到电商的PC端、移动端和线下门店,当前每天服务380万订单和5.7亿元的GMV(交易总额),“数据贷”就是要挖掘这些真实交易数据的衍生价值。
《第一财经日报》记者从阿里巴巴方面了解到,目前仅服务于阿里平台上的第三方ISV(独立软件开发商)就有1.5万家,它们为商户提供从店铺管理、营销推广,到数据分析、客户关系等一系列服务,这中间会有海量的数据。数据贷刚好可以让交易产生的大数据流动起来,发挥大数据的价值。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
写在开头 老板在微信上甩来一句: "帮我看下为什么销量跌了。" ” 你回工位,打开 SQL,开始写。查订单表、拉近三个月、按 ...
2026-10-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 事实表 vs 维度表 对比维度 事实表 维度表 核心问题 记录“业务发生了什么事” 描述 ...
2026-10-02做数据聚合时,PySpark的groupBy()确实能完成统计,这也是它的本职工作。但它有一个根本性局限:每一组数据,最终只能返回一行 ...
2026-10-01热力地图是数据可视化中极具辨识度与实用性的空间分析图表,结合地理空间维度与数据密度特征,通过颜色深浅、色阶渐变直观展示数 ...
2026-09-30 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-09-30同样是“银行数据岗”,在国有大行总行数据中心、在一家城商行的零售部、在银行系金融科技子公司、在保险公司,工作内容、成长节 ...
2026-09-29在数据分析与统计学研究中,数据往往不是独立存在的,不同变量之间普遍存在相互关联、相互影响的关系。相关性统计分析是挖掘变量 ...
2026-09-29 导读:大多数人只把 dataclasses 当成偷懒工具,用来少写 __init__、__repr__ 这类魔法方法。但它的能力远不止于此。本文带 ...
2026-09-29 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-09-29在MySQL数据库运维与业务开发中,行业普遍存在“数据达到千万级就必须分表”的说法。但在实际生产环境中,千万条数据并不是强制 ...
2026-09-28CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 5W1H 分析法 定义:经典系统性思维框架,通过六个核心维度对问题进行全方位拆解与剖析,确 ...
2026-09-28 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-09-28CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 用户标签体系 定义: 通过一系列高度精炼的特征标识,对用户属性、行为与偏好进行量化刻画 ...
2026-09-24Pandas是Python生态中用于表格数据处理的核心库,广泛应用于数据清洗、统计运算、报表输出、数据分析建模等场景。在处理极大数值 ...
2026-09-24随着数字经济快速发展,数据已成为核心生产要素,各行各业的业务沉淀、用户行为、设备运行、市场交易均产生海量数据。数据处理作 ...
2026-09-24 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-09-24在时序数据分析中,大部分业务数据并非持续平稳变化,而是会在某些时间节点出现突然抬升、断崖下跌、趋势反转、波动异变等现象, ...
2026-09-23在统计学与数据分析中,研究多组数据差异最常用的方法为单因素方差分析与事后多重比较。很多数据分析初学者容易混淆两者功能,认 ...
2026-09-23 很多数据分析师每天都在写 SQL,但当被问到“DQL 的本质是什么”“SELECT 子句的书写顺序与执行顺序为何不同”“INNER JOIN ...
2026-09-23 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 ...
2026-09-22