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银行传统信贷客群的大数据应用

来源:未知 作者:365备用网址 人气: 发布时间:2019-04-07
摘要:创办于2013年,新金融第一媒体,零壹财经是中国领先的新金融成长服务机构。 当世界在做加法时,我们为您做减法。金羊毛工作坊,扣动财富的扳手,投资者的私人定制。 零壹研究院旗

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  零壹新金融智库:探索最前沿的金融发展趋势,求解金融创新的方向。为新金融的发展提供学术支持和交流平台,为主管部门促进金融创新提供研究支持。

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  近两年,大数据技术和数字化驱动的发展和应用正方兴未艾,尤其是在伴随移动互联技术进步而兴起的新型零售信贷业务中的应用更是成果显著。与此同时传统银行也正在大力探索数字化转型,重点是在零售信贷业务条线上的数字化转型。在这个过程中,不少传统中小银行所采纳的发展战略是,首先推进大数据技术和数字化驱动在传统信贷客群上的发挥和应用,同时逐步推进向新零售信贷客群的发挥和应用。

  然而对于大多数传统中小银行来说,如何通过技术进步来实现这个战略目标,还是缺乏经验。而前两年一些互联网金融公司和近期具有互联网基因民营银行在大数据技术和数字化驱动方面的发展应用经验,也不见得适合于大多数传统中小银行,因为前者在信贷业务推进中的基本客群,都不是传统银行所习惯面对的传统信贷客群。为此,笔者愿就此题目在此抛砖引玉展开一些讨论。

  首先当我们讨论大数据技术在银行的传统信贷客群上应用,则主要还是针对零售信贷客群。此处我们讲的零售信贷客群,包括个人消费者和个人经营者。

  不同于现在我们常提到的互联网金融或新型零售金融的信贷客群,至今为止银行的传统零售信贷客群,基本上还是社会上一批资质较好的客群。这些客户的最大特点是一般都具有相对稳定的居住地点,和相对稳定的受雇或自雇工作职业及收入,且大多数具有人行征信中心的个人征信记录。

  银行对这群客户提供的传统型贷款产品,主要为消费类贷款有住房按揭贷款、汽车消费贷款、信用卡可用额度、各种场景下的信用消费分期等等,经营类贷款有各种抵押担保类的资金流动性支持等等。除信用卡及信用卡名下的消费分期之外,一般都不会是纯信用类的贷款服务。

  这些年,随着互联网金融的兴起,也有一些传统银行在尝试推广线上贷款,以满足客户日益增长的线上化需求和扩大零售服务覆盖范围。也因为线上化的客观环境,传统银行在业务推广中不得不更多地是提供信用类贷款。

  传统银行提供的线上信用类贷款,主要又可分为两类:一类是传统银行特地下沉客户层次去面向非传统型的长尾客户群体,这类客户对于传统银行则基本上都是新的客户,传统银行开展此类贷款服务也都常需与具有互联网基因的新兴民营银行等持牌机构进行合作采用联合出资的模式,或与大型互联网平台进行合作获得流量导入和风控支持的模式,而单户和单笔放贷的额度通常也很微小。

  另外一类则是传统银行针对自有的或合作获取的传统客户群体开展交叉销售,通常是以白名单预授信的模式进行推广,实现将原有的线下业务流程线上化和自动化。而笔者认为,在未来不远的时间段在市场上将会涌现的需求及挑战,应该就是以这类传统客户为主体、以自有客户挖掘兼有它行客户获取的、传统信贷业务线上化和自动化的要求下,如何更好更多地发挥大数据和数字化的作用。

  虽然当前市场上大数据的应用已经取得了很多进展,从事大数据应用业务的第三方服务商也已经有很多家,但笔者以为,365备用网址就针对传统银行传统零售信贷客群这个群体来看,当前大数据应用的面还是比较窄,大数据应用的影响力也是比较有限,市场上还是鲜有大数据服务商在为传统银行面向传统零售信贷客群发展线下业务线上化或自动化方面做出有很好口碑的业绩。

  首先一个最主要的点是,对于传统零售信贷业务的客群,银行要为其提供相应的信贷服务,那怕是包含了多项产品创新和服务创新的内容在其中,这类客群的特征本身决定了为其提供的信贷服务都不可能是微小额度的贷款服务。过分微小额度的信贷服务对于这群客户是没有吸引力。

  第二,那怕现在部分传统银行已经进行了很多的投入,开发和改进了相应的系统,但是大多数传统中小银行的流程、配套、管理和经验,都还一时不适合需要靠高频处理的批量化微小额度信贷服务,还一时很难达到通过技术进步发挥边际运营成本效应的水准。

  当一个信贷服务所提供的贷款额度不能为很小的话,在目前的技术手段、风控能力和监管要求下,不管是对于行内交叉销售客户的预授信,还是与合作机构的向面行外客户的合作贷款或批量名单,传统银行是很难放弃面签直接接受全线上的开户与授信。那怕委托由有持牌的合作金融机构进行对于新客户的开户面签,后继通过纯线上化的方式提供提款循环支用及还款服务等已经是步伐迈得很大了。而这类流程本身在很大程度上是可以将单个客户的直接身份欺诈和利用高科技的集团攻击欺诈排除了,在反欺诈方面则更多地是需要注重有内部配合或流程缺陷的开户和申请欺诈。

  反观这些年大数据技术的发展,因为很多第三方大数据服务商在起步阶段首先要从市场主流需求出发,因此大数据应用很大的一块目前尚在纯线上的身份核实和反欺诈方面,包括地理位置和恶意环境的判别和应用、设备痕迹和机器模拟申请的判别和应用、关系图谱及与确认欺诈者的关联度的应用、群体申请者身份关联集中度的判别和应用、以及本质上还是以大数据技术为底层基础的人脸识别和活体检测等等技术的发展,都是以针对纯线上身份欺诈和集团攻击为主。而一旦银行对于传统零售信贷客群依旧采纳首次申请需要线下面签和开户,则此类常规的大数据技术用武之地有限。

  在目前的大环境大趋势下,传统中小银行都明白,应用金融科技的数字化转型应是必由之路。数字化转型将涉及传统银行业务发展的方方面面,而在针对传统信贷客户提供贷款服务的线上化和自动化方面,数字化应用则将广泛涉及于场景化获客,智能化服务,精细化管理等各个方面。

  其实针对传统信贷客户和针对互联网类长尾信贷客户,在数字化应用的基本理念和基本方法方面,是没有本质性的区别。所具有的区别更多的则是在所应用的业务环节、数据资源和具体落实手段。

  对于传统中小银行的零售信贷数字化转型来说,其实重点并不在于是否信贷业务一定要线上化,而是首先要考虑如何尽可能地对传统线下信贷业务流程实现自动化。笔者一直认为通过实现自动化达到实现线上化或准线上化的思路,才是传统中小银行应有的发展思路。

  在系统技术层面,需要打通传统银行自有的分散的尚无标准化的各种客户数据,做好各个环节自动化的数据集成、匹配、解析和判断,做到数据资源的智能化管理,尽量充分发挥银行自有数据资源的价值,通过数字化智能化,提高服务质量和运营效率。

  在数据资源层面,除了要尽量利用银行自有的数据资源,包括银行传统一直依赖的人行征信数据资源之外,还需要尽量尝试连接和整合各种相关的外部数据资源,尤其是政府方面拥有的数据资源,并通过开发部署各种量化模型实现数字化驱动。

  在传统银行的量化模型开发应用中,习惯上强调信贷闭环数据。为了达到智能决策的效果,量化模型是必须需要信贷闭环数据的,而通常市场上的外部数据本身都不直接与信贷业务构成闭环,实践也证明了大多数外部数据对于信贷量化模型的健壮度贡献不大,但是这一切并不等于说外部数据对于传统中小银行的零售数字化转型没有多大用途。

  在当前技术进步的推动下,算法、算力和实时应用能力等都得到了很大提高。由此,与信贷结果弱相关的部分外部数据,在加强和提高量化模型时的微小作用,也是能够被挖掘出来利用。进一步,很多时候这些外部数据和手段,虽然没能直接提高风控效果,但是至少可以在不削弱风控水准的前提下,在业务流程中起到增强客户粘性并减少差错降低成本的作用,起到了首先带动管理效率和服务效率的提升,进而促进客户体验和服务质量的提升的作用。

  大数据技术和数字化驱动应用于传统中小银行传统信贷客群的必要性是很明显的,对于大多数传统银行来说,这一块的应用几乎就是传统银行数字化转型的核心。然而大多数人可能尚未意识到这个事情的迫切性,或者是因为在业界对于怎样应用尚未有较为完整的可参考案例,或者是因为第三方大数据服务商尚未拿出相对周全的方案,或者是因为国内最大的数据资源方即政府方面尚未能够有效开放资源等各种原因。

  我们要理解,将外部数据有效地应用在传统中小银行的传统信贷客群上,从市场上解决方案的角度来讲,最终状态很可能是很分散化很多样性的,而不是像今天我们常见的在互联网类长尾信贷客群上的大数据应用解决方案那样比较统一化。

  其实这个背景也是与开展信贷服务的主流模式相关的。在面对互联网类长尾信贷客群提供信贷产品方面,目前市场上多以微小额度的现金贷为主,产品同质化程度高并且业务流程和底层系统建设都颇为相似,因此大数据应用解决方案也都颇为相似。

  而对于广大传统中小银行在发掘自有信贷存量客户、自有信贷获客渠道和自有系统资源的过程中,充分发挥大数据技术和数字化驱动的应用,则很有可能是带来五花八门各显神通的解决方案和实施经验。传统中小银行所面对的可以批量化处理的传统信贷客群,往往是带有地方性的特征或行业性的特征,比如工会客户、社保客户、保险客户、房产客户等等。

  在面对具有地方性特色的传统信贷客群的时候,相关地方政府方面拥有的大数据资源是可以大有作为的,包括社保数据、税务数据、劳动数据、房产数据等。然而目前在政府拥有的大数据资源方面,首先是尚未有效打通,其次是各个地方对于各类数据资源为持牌金融机构的开放使用的政策和方法都很不一致。

  根据与业界的交流,我们还可以看到,外部大数据对传统信贷客群的获客场景、客户面签之前的初选过程、客户还款意愿的补充判断、信贷服务的补充增信、真实消费场景和实际消费用途的判定,贷后资金流向和反洗钱鉴定,欠款客户的有效联系等多个环节,在传统业务流程进行改造实现数字化驱动的过程中,都可以有着直接或间接的作用。

  各家传统地方性中小银行的所有这些在客群、业务和技术方面已经存在的差异化因素,都将导致大数据技术在针对银行的传统信贷客群的应用解决方案方面的差异化。

  对于传统信贷客群的贷款流程,虽然对于单个客户的直接身份欺诈和利用高科技的集团线上攻击欺诈可以规避,但是为了提高运营效率和加大批量审核审批,大数据资源依旧可以在线上线下结合的业务环境中发挥很多作用。

  利用外部大数据资源,在各类证明证件的文本录像传递和解析方面,在身份、消费、收支、经营、发票、合同证据的真实性和有效性检验方面,在合作消费场景中的消费申请撤销和受托支付放款返回方面,在自主支付放款款项是否流向股市债市投资方面,都有可能通过一系列的数据归集和交叉检验以支持业务流程自动化。

  利用外部大数据资源,在开发和部署客户层面的量化模型方面,可以针对信贷流程中多个环节,逐步建立起诸如客户全景图像模型、交叉销售模型、客户预授信模型、消费真实性评估模型、贷款中介鉴别模型、个体经营评估模型、个人信用与还款能力评估模型、额度匹配模型、风险定价模型、资金流向检测模型、贷后预警模型、催收策略模型、回收评估模型、客户生命周期模型等一系列的量化评分和策略模型。

  利用大数据资源,在开发和部署信贷业务管理层面的量化模型方面,可以逐步建立渠道效益评估模型、远程营销管理模型、产品盈亏评估模型、平台系统稳定性评估模型、合作头寸评估模型、外部数据资源质量监控和优化选择模型等一系列量化管理手段,将对客户的经营和业务的管理有机地灵活地协调好。

  总之,大数据应用在传统信贷客群上,应有着广泛的前景。传统中小银行方面和第三方大数据服务商方面,则第一要树立信心,相信大数据技术和数字化驱动最终一定会给业务的纵深健康长期发展带来巨大效应;第二要充分注意到在大数据应用方面,解决方案的多样性和复杂性,要从自己拥有的场景和资源特点出发,不要盲目照搬别人的解决方案;第三要理解大数据在传统信贷客群这一块上应用的收益会来得稍微慢一些,要稳步推进并有耐心做好这件事情,要在宏观层面有整体设计但是具体开发则从单个具体环节做起,逐步形成和完善。

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