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大資料在銀行傳統信貸全流程中有哪些關鍵作用?
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  • 1 # 信貸圈

    近幾年,銀行開始借力“大資料”來作為風險控制的依據,其本質還是一種“瞭解你的客戶是否有還款能力”的手段,銀行希望透過“大資料”降低“瞭解你的客戶”這個過程所需要的成本同時提升判斷的準確度。以企業的納稅資料、銀行賬戶結算量等資料為基礎的貸款產品也確實降低了銀行貸款的准入“門檻”,幾十萬元甚至幾萬元的貸款也成為了可能,解決了一部分小企業的“融資難”問題。

    目前,銀行對“大資料”的應用情況還停留在非常初級的階段,只解決了“資料真實性”的問題。一直以來,銀行對風險的定價依賴於財務報表,但是因為大部分企業的報表,尤其是中小企業的報表“真實性”很低,所以我們只能依託真實程度更高的納稅資訊和銀行賬戶流水作為主要的風險定價依據。舉個極端的例子,如果所有的企業都“不做假賬”,其實現階段銀行的大資料產品是沒有存在的必要性的。

    真正有能體現“大資料”價值的銀行服務應該是目前以阿里的網商銀行和騰訊的微眾銀行為代表的網際網路銀行正在實踐的信貸模式,利用實時、動態、多維度、不斷積累和更新的資料去對風險進行定價。以阿里為代表的網際網路巨頭掌握了個人或者企業大量的交易資料(電商買賣、信用卡還款、話費充值),同時鼓勵客戶不斷的匯入外部資料(比如芝麻信用就鼓勵客戶新增擁有的車輛資訊),利用這些資料來判斷客戶的還款能力,並且因為資料是不斷實時更新的,風控模型也在不斷進行自我升級和修正來提升判斷的準確度。基於實時動態的“大資料”的風控模型能夠為每個客戶完成風險定價(傳統銀行的方式是將客戶進行分類,然後對每一類客戶進行定價),未來你下一分鐘能拿到的利率和上一分鐘就可能會不一樣(比如你剛好被發現闖了一個紅燈導致借款利率上升)。網際網路巨頭們這種“獲取資料”的能力也是銀行所垂涎的,這點從各大銀行紛紛推出自己的電商平臺(工行融e購、建行善融商務)的支付產品(建行龍支付、招商一網通)就可以看出。

    說一句更遠的話,現在的大資料模型還是一種“中心化”的定價方式,大家願意把資料交給阿里基於對阿里這個“中心”的信任,這種信任的成本還是很高的,比如一個美國的客戶就沒法透過阿里借到錢,因為阿里沒有這個客戶的資料。構建一個全球的區塊鏈或許是一種解決思路,尤其當“區塊鏈+物聯網”就可以解決“信任”的問題。

    設想一個場景,一名華人將自己家的房子註冊到這個全球的區塊鏈上並且這個房子安裝的是使用了物聯網技術的智慧門鎖。隨後,這名華人來到美國創業,需要一筆錢,他可以把中國的房子抵押給美國的銀行(區塊鏈證明了房子的權屬清晰),區塊鏈對這筆交易進行登記併產生一個智慧合約。一旦他還不出錢,智慧合約會將房子的所有權劃給美國的這家銀行同時修改門鎖中的金鑰資訊,哪怕他逃回中國也進不了家門了。

    這一幕可能並不遠了。

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