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数据金融!大数据征信助力消费金融

导读:此文是一篇数据金融论文范文,为你的毕业论文写作提供有价值的参考。

数据金融 150718 视频 : 金融 1、★金砖国家对外贸易的比较2、★电商平台为核心下的互联网金融3、★陆宏翔:实现中国工业制造业的全球梦4、★智慧金融深谙大数据之道

文/肖黎鸥

征信行业进入快车道“互联网+”时代,互联网的触角正在延伸到征信行业,为征信行业提供了更为丰富、多维的数据资源,也在变革着传统征信行业的业态及其生产方式和理念.征信是指为个人或企业建立信用档案,依法采集、整理、加工、保存其信用信息,并依法对外提供信用信息服务的一种活动.征信对消费金融各主体至关重要.首先,对提供金融消费的金融机构而言,征信机构为其信用风险管理提供了基础数据,当金融机构掌握了信用主体的特征与信息后,才能在各类测试和分析基础上做出信贷决策,并实现有效风险管控.其次,对申请金融消费的信用主体而言,一方面征信系统的存在能够对其形成无形的监督,提高偿还意愿;另一方面当其信息为金融机构全面掌握并评估后,有望降低借贷成本.最后,对监管部门而言,征信系统能够辅助对金融市场的监督管理.

如今,从国家政策到社会实践都在力推征信行业发展,我国征信行业迎来了春天.2014 年6 月14 日, 国务院印发《社会信用体系建设规划纲要(2014—2020年)》, 提出到2020 年基本建成以信用信息资源共享为基础的覆盖全社会的征信系统.2015 年1 月5 日人民银行印发《关于做好个人征信业务准备工作的通知》,要求芝麻信用管理有限公司等八家机构做好个人征信业务准备工作.当前以芝麻信用、腾讯征信、前海征信、鹏元征信、中诚信、中智诚、拉卡拉、北京华道等为代表的互联网公司正加大对征信的布局,纷纷将信用评分作为首推产品,并快速拓展应用场景.如芝麻征信的“芝麻分”、考拉征信的“考拉分”已经应用到酒店、租车、旅游等多个场景;前海征信的“好信度”服务于金融信贷,华道征信的“猪猪分”提供租房者的信用状况,中诚信的“万象分”则用于医疗、保险领域.征信行业百花齐放,全面进入快车道,推动着诚信社会的形成.

大数据征信优势凸显

征信分为金融征信、社会征信和商业征信,其中金融征信由金融主管部门主导建设.目前,央行征信中心的金融信用信息基础数据库是其征信体系的数据核心,数据主要来源于全国各商业银行报送的信贷信息,也包括社保、公积金、环保、欠税、民事裁决与执行等贡献比例较小的数据.过去20 多年里, 我国征信行业发展缓慢,无论是业务的普及度、商业模式的成熟度还是征信系统的完善度都较国外有很大差距.主要问题包括:覆盖率低(比如个人信贷数据的覆盖率不足27%)、数据来源单一(以信贷信息为主,缺少多维度信息)、平台上传数据积极性差、更新不及时、接入门槛高等,且传统征信体系只涵盖与银行有关的数据,还有海量用户的信用状况无法被有效评估等.当前全国8000 多家小额贷款公司、2000 多家P2P和其他民间贷款机构尚未接入央行征信系统, 并且国内有10 亿以上用户游离于央行征信体系之外,已然不适应互联网飞速发展和互联网金融爆发的现状.

而大数据征信在信用体系建设和风险防控方面有较大施展空间.大数据征信数据,其来源是互联网日积月累的海量消费、阅读、社交、旅游、娱乐等信息,通过数据建模最终输出每个人的诚信模型,它深度分析消费行为和消费者本身,可以较易判断借款主体是否有偿还能力和还款意愿.大数据征信特点包括:1. 征信人群覆盖广.我国拥有近7 亿的网民数量,通过对他们在互联网上留下的痕迹进行深度挖掘和分析,能够对目前的征信模型进行有效补充.2. 征信信息维度多.传统征信记录主要是个人信息加信贷记录,而互联网上的行为记录非常多,利用大数据的方法计算上万个变量,将更多信贷记录以外的信息纳入征信体系.3. 征信数据时效性高.它是在线实时的互动数据,如果某个人有违约行为记录,会立即被纳入进来,使当前业务的快速决策更加有效.4. 应用场景更丰富.大数据征信已经覆盖租房、租车、签证、婚恋、就业等多方面,并不断拓宽其应用场景,逐步丰富着人们的生活.大数据征信对于完善征信产业链,消除金融领域的违约、坏账等不良现象意义重大.

消费金融亟须征信“助推器”

消费金融是向社会各阶层消费者提供小额消费贷款的金融服务,具有单笔授信额度小、审批速度快、无抵押担保、服务方式灵活、贷款期限短等优势.近几年,由于政策利好不断,市场需求巨大以及互联网技术有效提升资金对接效率,消费金融表现出了惊人的成长力.

当前消费金融主要业务模式分为三类:一是大型电商平台或O2O 平台,代表有京东白条、淘宝花呗、苏宁任性购等.其作用一方面可以提升交易额,增加用户黏性,另一方面还能完善征信数据库,跟踪用户分期之后的还款行为,评定用户支付能力和诚信水平.二是垂直细分领域的公司,如装修分期的土巴兔和家分期、校园分期的趣分期、教育分期的爱学贷、租房分期的房司令和自如白条等,通过深入细分垂直市场,围绕产业链上下游构建“消费场景大生态”.三是提供第三方信贷服务的金融平台,以闪银、量化派为例,通过与电商平台合作,由电商提供用户和数据,金融平台负责资金、数据挖掘、风控建模,双方采取利益分成模式.

受益于我国经济结构调整和人群结构变化,消费金融市场潜力巨大.艾瑞咨询数据显示,2014 年中国消费信贷规模达到15.4 万亿元, 同比增长18.4%, 预计未来五年将维持19.5% 的复合增长率.以2015 年“ 双11” 为例, 作为信用支付类消费金融产品, 蚂蚁花呗共发放6048 万笔消费信贷,占支付宝交易总量的8.5%;京东白条同比增长800%,占商城交易额比例同比增长500%;苏宁任性付分期消费金额则增长836%.同时,消费金融覆盖购物、租房、购车、旅游、教育、酒店等多领域.积木盒子、小牛在线、拍拍贷、惠人贷、银客网等多家P2P 平台也加入消费金融的竞争之中.

但是消费金融市场交易规模逐年上涨的同时,面临的挑战短期内仍难以解决,信贷风险日益积聚.由于信用体系不完善、信息不对称、信息分散、采集困难等因素,消费金融一直处在野蛮生长状态.业内人士指出,消费金融最大难点就在于如何有效控制日益积聚的信贷风险.截止到2015年10 月底, 国内出现问题的互联网金融平台已达1078 家, 多数消费金融违约数据没有计入央行征信体系,这对消费金融的风险管控提出了挑战.目前国内征信尚不健全,所积累数据不足以建立一个完善的大数据模型,无论是P2P 还是电商平台,其积累的数据都不能完全反映出用户的整个信用体系和画像,依据不健全的数据对客户进行信用评级和授信进而控制不良率并非易事.此外,资金渠道窄、外来资金有限、资金成本高等问题为消费者带来了较高的借贷费用,制约了消费金融的发展.

大数据征信促进消费金融发展消费金融规模不断增长

对于消费金融而言,征信完善了对风险的识别、判断、评估和管理,有利于加快授信过程,降低优质用户的审核成本,大幅提高效率.传统征信虽然数据来源比较单一,多采用信贷数据和公共机构数据作为数据源,但记录的都是比较核心的金融数据;互联网征信拓宽了数据采集维度,包括电商数据、社交数据等等,能更加全面地反映信用主体的情况.未来应该是传统征信数据和互联网数据结合起来,共同为消费金融提供信用数据分析,提供其风控能力,实现消费金融的飞跃式发展.当然,消费金融公司也须强化信息披露,包括对监管部门的报告和对社会公众的信息披露,进一步健全失信惩罚机制,积极推动社会信用体系的建设.

应用场景将日益丰富

随着大数据征信的进一步累积和发展,消费金融将接入更多应用场景,并实现交易规模的快速增长.大数据征信在建立个人信用评估的同时,通过数据挖掘等技术收集到用户的大量消费信息如需求、爱好、习惯等,分析研判用户的可信程度,使征信可以应用于更多场景.除去在金融、购物、酒店、租房、租车、社交婚恋、校园信贷、签证等领域,还将涉及到医疗、养老、健康、培训、生活缴费、餐饮等与生活紧密联系的方面,信用程度越高的用户将享受到更加丰富的场景服务和体验.总之,大数据征信是消费金融体系的关键一环,对于野蛮生长的消费金融来说可有效应对信贷风险,是提升互联网金融服务能力和普惠水平,改善优化消费环境,促进行业规范化健康发展的重要力量.

2016-08-06美国7月非农靓丽数据金融市场回顾A 视频时长:15:10 2016-08-06美国7月非农靓丽数据金融市场回顾A 播放:44775次 评论:7738人

大数据金融:"淘金100"开启大数据金融新篇章 150422

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