大数据征信 是伪命题?还是金融行业的救世主?

http://www.weiyangx.com/207257.html

2016年,互金圈遭遇冰火两重天:一边是P2P的倒闭潮,一边是,新模式的全面崛起。

进入涅槃期的P2P,为新崛起的互金圈,上了最为昂贵的一课:风控之痛,恐怕是扼住互金咽喉的那只手。

没有征信体系的中国,互金的发展,就如沙漠中迷途的旅人,饥渴难耐,却又茫然无措。

政府也意识到这个问题, 在万众期待中,八家征信机构拿着央行的“介绍信”,开始蹒跚学步。

不管是阿里的“芝麻信用”,还是腾讯的社交数据,这些所谓的“大数据征信”,真的能成为中国互金的救世主吗?

1、风控之痛

“中国的互金产业发展慢,成本高,很重要的原因,是因为中国没有自己的征信体系,导致每个互金公司,都得自建风控系统”,某业内专家指出。

一家P2P平台的老总在同行间的饭局上醉后沉吟:“现在是在刀尖上跳舞啊,我明天就可能要在被围堵和跑路之间做选择。我宁愿一下砸几个亿下去,把风控做起来。”而“风控专家”,也是互金圈的香馍馍。国内主要的招聘网站上,这个职位大多都是50万以上的年薪。

风控之痛,每个互金从业者都感同身受。

目前,市场上有近百家公司从事个人征信业务,主要玩法是黑名单识别,灰名单识别,以及客户征信评分。一些大数据风控公司,号称拥有将近1000万的黑名单。黑名单来源于民间借贷、线上P2P、信用卡公司、小额借贷等公司的历史违约用户,其中很大一部分不再有借贷行为。另一个主要来源是催收公司,“黑户”的催收成功率一般小于30%。也就是说,目前只有200万左右的黑户仍旧活跃。基数有点小,对于互金平台来说,只是杯水车薪。所谓的“灰名单识别”,是逾期低于3个月、但还没有达到违约的客户,灰名单通常意味申请人在多个贷款平台进行借贷,总借款数目远超过其还款能力。

从征信公司来说,每家拥有的名单相比市场总量都是沧海一粟。按照道理来说,如果互金公司抱团,数据互通有无,也可以大幅度降低风控成本。但互金平台都不太愿意贡献自家的名单,一来自己真金白银换的教训不甘心拿去“资敌”,二来名单太长影响公司声誉,降低公司估值。

这就形成了第三条路——客户征信评分。玩法就是,互金公司们把用户数据统一交给第三方征信机构,第三方机构建立统计模型,代入数据,最终得出信用评分。但由于每家机构聚集的用户基数不大,评分的可信多高,也有待商榷。黑灰名单作车轮,一份评分作车架,互金公司如此抖抖霍霍上路。

“互金公司的数据现状就是,没有好的征信机构,也没用好的数据源,相当于,既没有发动机,也没用柴油”,业内专家称,这也导致了互金行业一个不可言说的秘密——坏账率已高达12%。

2、巨头的掣肘

2015年,央行发布《关于做好个人征信业务准备工作的通知》,要求8家市场化机构做好个人征信业务的准备工作。其中三家仍以信贷数据为重点,前海征信、芝麻信用、腾讯征信等五家则另辟蹊径,根据各自的数据优势,探索新的征信评价体系。

布局最早的,无疑是阿里系的芝麻信用。

“阿里巴巴并非是一家互联网公司,本质上是一家数据公司。”马云从一开始就定下基调。信用卡还款、网购、转账、理财、水电煤缴费、租房信息、住址搬迁历史、社交关系……阿里在每个布局都做数据沉淀。去年1月央行上述通知下发后仅仅23天,芝麻信用上线测试,阿里不过是拿出了一个早有准备的成品罢了。芝麻信用分考虑用户的信用历史、行为偏好、履约能力、身份特质、人脉关系五个维度的信息。

数据来源呈三足鼎立,其中来自淘宝、天猫、蚂蚁金服等电商和互联网金融平台的数据占一半以上,公安、工商、税务、电信等政府部门数据和金融机构、同业征信数据完成补全。据了解,去年某银行信用卡中心与芝麻信用开展合作,将信用卡审批通过率提高2-3%。能反哺传统金融机构,芝麻信用的实用性初步证实。然后,芝麻信用分就一定公正吗?不是,甚至可以刷。在网络上,刷芝麻信用分已形成一个产业链条。相互转账可以提升分数,因此,在网上形成一些QQ群,专门操作转款业务,相互打款,然后原封不动转回;同时,还可以找开店的卖家,虚假购买,刷单,来积累交易数据等。

与之相比,腾讯征信的数据来源则更边缘化。

社交是腾讯的立身之本,腾讯的数据,更多使用社交信息完成用户画像。微信支付、手机QQ支付和微信中内嵌的理财服务也是数据来源。但首先腾讯系支付产品大多用于小额结算,互金中的借贷通常是大额的,场景并不匹配。其次腾讯金融体量无疑远远低于阿里系,纵向来比,沉淀不够,横向来比,数据量小。“社交信息有多大作用,这还是一个未知说”,业内专家称,人都具有多面性,社交时通常都带着面具,就算是一个老赖,也有自己完整的生活,很难从平时社交中鉴别。

至于微信支付,几乎都是小额场景。

一个用户每天在便利店消费10块钱,连续一年的数据,远没有一张1万元的车险保单数据有价值。社交和支付,腾讯征信的两门大炮,似乎都很难打响。芝麻信用扩展到有网购记录的人;腾讯征信则进一步扩展到有网络社交的人,大家各自在自己的一亩三分地,对自身数据进行挖掘,就如一个个数据孤岛,各有掣肘。

3、征信体系之难

“解决数据孤岛问题,政府是唯一正解”,金电联行的CEO范晓忻称,政府的数据维度最高,税收、社保、水电、民政等,几乎涵盖了生活的方方面面。

因此,第一步,是先公开政府的数据。“因为数据庞大,如果政府不是用出洪荒之力的话,数据推进会很慢”,范晓忻称,从2014年开始,政府在不停推进政府数据的开放。但根据区域的不同,进程速度也不同。在今年,江苏省就公开表示,将在2020年前,将政府的数据对公众开放。

在政府数据的基础上,范晓忻认为第二步,是需要第三方公司介入,对数据进行分析处理。“政府是管理部门,不能让他做技术的事情,所谓术业有专攻”,范晓忻称,现在大家都翘首以盼,政府可以推进发行“数据处理牌照”,“相当于,政府搭建一个数据生态,类似政府开发一个苹果系统,制定谁可以开发APP的规则”。如此,中国大数据的征信系统,才可呈现雏形。但一些核心的交易数据,还是会处在孤岛里。范晓忻认为,企业的数据孤岛很难打破,“让BAT去贡献数据,可能性都不大,因为这是他们的核心资源”。

大数据征信,我们已经迈出了第一步。但我们离西方的信用体系,还有一个漫长的旅程。“西方几百年经济发展的历程,我们只走了几十年。信用这个事,时间是刚性的,需要慢慢积累”,范晓忻称,除了时间上对数据积累,还有一个至关重要的原因,是西方的违约成本,太高。他举例称,你开一家公司,如果欠了银行20万美金,那以后你就坐不了飞机、出不了国,几乎驱逐了金融圈,寸步难行。“西方的征信体系,除了个人信用、商业信用,更重要的,是背后的社会信用和司法信用”,范晓忻称,所谓社会信用,就是政府眼中的信用值,司法信用,就是制度和法律的约束力。为了20万,你可能要付出200万的代价,这个时候,才能治标治本。

大数据征信,确实能缓解中国互联网金融的风控之痛。但却不是这个行业的救世主。恐怕不能把所有的希望,都寄托在技术上。建立完整的信用体系,除了刚性的时间,还需制度的推力。

时间: 2024-09-30 20:56:07

大数据征信 是伪命题?还是金融行业的救世主?的相关文章

《OD大数据实战》hadoop伪分布式环境搭建

一.安装并配置Linux 8. 使用当前root用户创建文件夹,并给/opt/下的所有文件夹及文件赋予775权限,修改用户组为当前用户 mkdir -p /opt/modules mkdir -p /opt/software mkdir -p /opt/datas mkdir -p /opt/tools chmod 775 /opt/* chown beifeng:beifeng /opt/* 最终效果如下: [[email protected]02 opt]$ pwd /opt [[email

大数据生态圈 —— 单节点伪分布式环境搭建

本文参考 关于环境搭建,imooc上关于Hadoop.hbase.spark等课程上有很多环境搭建的例子,但是有些并没有说明为什么选择这个的版本,我们知道这些开源的技术发展很快,所以有必要搞清楚如何对它们进行版本选择 环境 centos7.7(主机名hadoop0001,用户名hadoop) + spark 2.2.0 + scala 2.11.8 + hbase1.3.6 + Hadoop 2.6.5 + zookeeper 3.4.14 + kafka 0.8.2.1 + flume 1.6

大数据 Hadoop2.6.5 伪分布式搭建

1.安装jdk rpm -i jdk-8u231-linux-x64.rpm 2.配置java环境变量 vi /etc/profile export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_231-amd64 PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin source /etc/profile 3.配置ssh免密钥登陆 ssh localhost ssh-keygen -t dsa -P '' -f ~/.ssh/id_dsa cat ~/.ssh/id_dsa.pub

基于大数据技术的手机用户画像与征信研究

内容提要:手机用户画像是电信运营商实现“数据驱动业务与运营”的重要举措.首先,介绍了手机用户画像过程中对个人隐私保护的方法,然后分析手机用户画像的数据来源与大数据实现技术,最后,通过数据样本实例分析手机用户画像在个人征信中的应用. 引言 随着计算机网络技术的不断发展,“数据即资源”的大数据时代已经来临.用户画像是电信运营商为了避免管道化风险,实现“数据驱动业务与运营”的重要举措.用户画像与应用大数据技术对客户分类密切相关,是单个客户的众多属性标签的累积:另一方面,在运营商涉足的消费金融领域,对手

大数据时代征信业发展探析

近年来,随着互联网技术的发展,大数据越来越受到关注,其应用逐步渗透至多个行业,开启了全新的数据时代.数据是征信业务开展的基础资料,征信活动主要是围绕数据进行采集.整理.保存.加工,并最终向信息使用者提供.大数据不仅为征信业发展提供了极为丰富的数据信息资源,也改变了征信产品设计和生产理念,成为了未来征信业发展最重要的基石.我国征信业发展尚处于起步阶段,在大数据时代存在征信法律制度和业务规则不够完善.征信机构数据处理能力有待提高等问题.未来征信业面临的机遇和挑战并存,研究大数据时代征信业的发展具有重

BDFF 2017大数据金融论坛8月23-24日上海举行!

大数据金融论坛BDFF2017 BIG DATA FINANCE FORUM 2017|Shanghai·8.23-24 活动主题 塑造数据生态·引领金融科技·聚焦数据未来 Shape Data Ecology·Lead Fintech·Focus on Data Future 活动日期.地点 2017年8月23-24日 上海 2017.08.23-24 Shanghai 活动规模.性质 覆盖专业人群400+crowd 400+论坛&开放&非盈利Forum&Open&Non

第二期:关于十大数据相关问答汇总,关注持续更新中哦~

NO.1 学大数据如何零基础入门? 答:学习任何东西都一样,一开始就是一道坎,我很喜欢看书,特别是容易入门的书.对于大数据,我的具体研究方向是大规模数据的机器学习应用,所以首先要掌握以下基本概念.微积分(求导,极值,极限)线性代数(矩阵表示.矩阵计算.特征根.特征向量)概率论+统计(很多数据分析建模基于统计模型).统计推断.随机过程线性规划+凸优化.非线性规划等*数值计算.数值线代等当然一开始只要有微积分.线代以及概率论基本上就可以入门机器学习,我强烈推荐几本书,这几本书不需要看完,只需要对其中

第四期:有关大数据相关问答汇总,持续更新哦~

NO.1 大数据为什么这么"火"?为什么那么多人转型学大数据? 回答一:身为数据极客,在2017年应该能感觉很幸福. 去年,我们曾经问过大家"大数据还是个值得关注的大事吗?",并注意到由于大数据更像是一种"系统化工程",因此在企业的接受速度方面要落后于整个业界的炒作.大数据技术用了多年时间进行演化,才从一种看起来很酷的新技术变成企业在生产环境中实际部署的核心企业级系统. 2017年,我们已经很适应这样的部署阶段."大数据"这个

【揭秘】大数据程序员这9大行业上班最赚钱!

总是听说大数据就业前景最好,那么大数据学完后到底做啥呢,应该把自己放在哪个位置最合适. 在大数据成为趋势,成为国家战略的今天,如何最大限度发挥大数据的价值成为人们思考的问题.无论是对于互联网企业.电信运营商还是数量众多的初创企业而言,大数据的变现显得尤为重要.谁最先一步找到密码,谁就能够抢占市场,赢得发展.大数据变现,这里有9种商业模式,大数据程序员可以来看看自己更适合哪些行业? 前几年,国内大数据产业讨论较多.落地较少,商业模式处于初探期,行业处于两种极端: 一种是过热的浮躁带来了一定的泡沫和