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消费金融红海尚远 弯道超车在于智能应用


2016-09-29 991 1

      随着大数据、移动互联技术、人工智能的发展和商业应用,此前与互联网生活遥不可及的“金融”,也迅速进入互联网生态链。高新科技与大数据的融入,使得近几年消费金融呈现出极强的发展势头。与此同时,由于我国征信体系不完善,如何控制消费信贷风险,并运用金融科技手段抢占市场,成为了消费金融公司弯道超车的关键所在。

  消费金融受热捧

  据央行数据显示,消费信贷万亿市场规模在几年内将翻倍增长,巨大的市场、和高增长的未来预期吸引了银行、消费金融公司、互联网公司和小贷公司的加入。

  8月24日网贷行业监管细则正式出台,该细则明确提出网贷服务定位于小额、分散的要求,再次把消费金融推上风口。据悉,近期已有不少平台开始转型该领域,甚至有不少业内人士认为消费金融在巨头们进入后已杀成红海。

  对此,维信金科CEO廖世宏认为,目前整个消费金融行业还处于蓝海状态,毕竟14亿人口中还有10亿人口没有信用记录,因此消费金融怎么会变成红海呢?只不过消费金融服务的技术门槛相较之前提高了。“现在对任何有能力去挑选客户的行业竞争者来讲,那绝对是一个蓝海。但是对于一个没有风控能力的企业,他就会觉得是红海,因为他没有能力去选好客户,没有办法去管控好风险。”

  在2016消费金融高峰论坛上,上海市互联网金融行业协会秘书长王喆也表示,2016年或成为消费金融爆发的一年,以中国的人口基数和消费需求,消费金融是一个足够大的市场,到2017年互联网金融消费市场将增加到2万亿。

  王喆指出,随着互联网信息技术的发展,人们的消费习惯随之改变,整个消费金融正不断做大做强。各类消费场景对接到消费金融,已成为推动互联网金融发展的重要载体。未来围绕金融消费将成为市场的主导,而消费金融市场的火爆势必会引发整个金融市场的变革。

  此外,廖世宏还认为,无论是做消费金融还是普惠金融,核心点是风险量化的问题。风险量化是取决于两个因素。一是数据源头,即数据是不是够丰富;二是时间积累,模型的建立和校验需要时间。而这两个关键因素是无法取巧的,都需要俯下身去积累和沉淀。

  智能金融创新

  在激烈的竞争中,各家金融科技创新产品也在层出不穷的推出。据悉,由麦子金服和新诤信联手打造的科来贷于近日正式推出,主要面向拥有知识产权的个人和中小微企业,旨在为他们解决融资难、融资慢等问题,并帮助他们通过运作知识产权获得发展资金和机遇。其合作模式是麦子金服为科来贷提供风控技术和资金支持,新诤信则为科来贷提供知识产权评估和处置变现等服务。

  而主打智能金融的维信金科也推出旗下智能机器人(Lending Robot )。据介绍,维信的智能机器人依靠自主研发的拦截、评分、决策、机器学习等八大风控引擎,实现智能化风控的四个模块功能。第一个就是用户身份的确认;第二个就是整个网络用户的反欺诈;第三个是做风险的量化;第四个是收入负债测算,测算用户的风险承受能力。

  核心的风险量化和风险定价,维信金科是用多维度评分卡组合的模式来实现。首先,维信用两个不同维度评分卡A和B,比如,一个是基于征信,另一个则基于手机,交叉后把的用户群体做二维切分,区分高风险人群和低风险人群。

  “我们的低风险人群违约率可能是只有万分之几,就是非常优质的客户,这种人群就可以放心给他发放贷款。由于国内征信数据的不规范性,在高风险和低风险人群中间会有一个灰色人群。这个灰色的人群是因为他总是有一些参数是落在中位值,也就是说区分度不是那么明显。此时,我们会引进一张新维度评分卡,把这部分模糊人群做三维切分,挑出低风险人群。以此,在保证风控的前提下,提升获客效率,降低获客成本。”

  廖世宏认为,智能金融的机器学习功能,让产品背后的逻辑系统可以快速适应场景数据,建立合适的评分规则、决策体系,真正给现在的互联网金融带来颠覆性的变化。此外,消费金融行业是中国普惠金融最重要的一块版图,而智能化的实现将有助于行业高效的覆盖最大化的服务群体,降低整体融资时间、成本,真正实现金融普惠的作用,为社会提供更大的价值。

  值得注意的是,近期维信公司旗下小贷公司资产证券化(ABS)得到相关监管部门核准批复,拟于证券交易所发行。

  可以肯定的是,金融科技的运用离不开对大数据的依靠,而关于大数据风控的发展,捷信事业部部长Martin也表示,目前使用的大数据评分卡将是今后发展的趋势,用户只需提供少量的信息,其他信息都可以在用户允许下,从其他渠道获得进而实现综合评估。

  对于大数据风控而言,最关键的亮点就是大数据应用人才不仅要懂数据,还要懂产品,懂场景,懂用户的需求和痛点;其次,就是风控的准确性,即如何做到不冤枉一个好人,也不放过一个坏人。Martin进一步指出,今后最理想的模式将是,用户只要提供身份证号码,其他一切信息都可以从后台自动匹配。“一个公司要想在大数据风控上胜出,要从质量上取胜,而不是数量。”

  就机器审核与人工审核之间的比较,廖世宏对记者表示,结合一些具体指标来看,从实践的样板具体分析,从今年5月份开始两者就已经持平,甚至从总体效果来讲,机器是可以取代传统的人工审核的。

  “我们可以从三个维度去观照,首先是整体信用风险上,机器信贷已经逐步超过人工审贷;在防范欺诈风险方面,人工审贷还有一定的优势,但是未来随着征信体系的健全,机器势必会战胜人工;而从效率上讲,机器信贷全自动化、7*24小时的海量陌生人群瞬间授信则不是人工可以比拟的。”廖世宏说。

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