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大数据在信贷风险管理中的作用

发布日期:2016-05-12 15:15:01  网络  

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  东汇征信讯:什么是大数据?简单来说,大数据指的应该是数据很多,但为什么不叫“多数据”而叫做“大数据”?因为这个名称来自英文翻译“Big Data”。
 

  对于开展信贷业务的机构来讲,央行征信系统收录的个人信贷相关的数据,在判断一个人信用状况时有非常大的价值,能够获知借款客户的“还款意愿、还款能力、还款的稳定性”。而社交网络数据、电商交易等数据只能作为补充,辅助P2P机构的风控人员判定“客户是谁,即他是不是他所声称的那个人、他的工作生活是不是他声称的环境”,以此用来防止身份欺诈。
 

  但是采用这些数据(社交网络数据、电商交易等数据)还不能直接预测和推断出他将来及时还款的可能性。要利用其进行信贷风险评估工作,还有很长的路要走。


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  大数据在信贷风险管理中的作用
 

  首先,大数据解决现状分析,即发生了什么。这个客户的生活方式、喜好,比如说移动电话上装了可定位的设备。移动公司可以根据定位信息知道,恰好有一批人在同一个时间点出现在一起了。它会聚类这一批人的信息,搜索你平时发表什么言论,写了什么样的微信,据此判定你的职业,你的任务是什么,这也就是发生了什么。
 

  第二,大数据解决会发生什么的问题。从信贷关系角度上看,知道你今天下午要干什么几乎没有意义。信贷分析、风险管理所关心的问题是,给你一笔钱有多大的概率会不会还,如果给你1万块钱会怎么样,如果给你10万块会怎么样。有些人给他一个小额度的钱他会还,但给加大额度的就不一定了。这个大和小的区别每个人的理解是不一样的,这是大数据所需要分析的。
 

  基于当今的互动网络数据,个人资料其实很难被掩饰,这恰恰是说很多互联网公司或者大数据的机构试图说用“知道你是谁”来做从事商业模式的主要考虑。这样的方法可以勾勒出一个图形,包括你的生活方式、职业偏好、交友圈子、性格偏好、消费品位、消费尺度、人生态度、哲学理念,甚至你的隐私和秘密。
 

  在“你是谁、你是做什么”这些问题得到答案之后,这时候能不能做一个信贷决策呢?这要画一个巨大的问号!答案是不一定的。
 

  大数据在这个领域当中回答的问题跟征信局可以回答的问题是不同的。传统的征信局可以回答的是三个问题——你的还款意愿、还款能力和稳定性,这是信贷授信过程中最重要的三个问题,可是大数据回答不了。
 

  交易数据和社交网络数据不能直接转换为信贷决策,这个在历史上有很多著名的案例可以证明。美国运通曾试图通过交易数据发行信用卡业务,基于这种方式提供信贷产品,这造成了巨大的失败。美国著名P2P公司Lending Club,利用Facebook的社交网络数据来确定客户的信用度,在遭受巨大的损失之后改用了征信局的数据,导致了后来业务发生巨大的变化,坏账率下降很多。
 

  所以大数据有用,但是跟征信数据不一样,它们回答的问题是不同的。在国际上,美国和英国的征信体系相对比较完善,互联网金融机构可以向征信局购买数据发起客户营销。但在中国大陆,征信局的覆盖是比较局限的。中国人民银行征信数据覆盖8亿人,但是只有2.9亿人有信贷记录。由于目前征信体系尚不健全,且不对P2P机构开放报送和查询数据,行业首要的是解决征信覆盖的问题。


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  这些数据的收集有几种方式。一是通过互联网技术这一低成本、高效率的方法;但是在中国的二三线城市甚至是偏远地区的客户,他们一是没有信贷记录,二是缺少使用互联网和智能手机的技能,身份信息的真实有效性需要鉴别。
 

  对于这部分客户,P2P机构出于风控的考虑,还是要根据要采取线下征信的措施。因此,我们坚持对借款人客户进行实地亲核亲访,进行资质和信息复核。明确客户是谁,他是不是他所声称的那个人,以及他的工作生活是不是他声称的环境,以此用来防止欺诈风险。
 

  坦白地说,实地征信比纯粹依靠网络信息的方式成本要高。但唯有这样,才使得我们的风险水平降低,通过降低风险损失使得整个借贷费率降低。
 

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