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拥抱大数据的P2P

木马童年 2019-7-4 16:00 7 0

  2015年,以P2P、私募基金、股权众筹之名新增的非法集资风险隐患不在少数。涉嫌非法集资的案件无论是金额、波及人数还是辐射范围,都比往年严重,甚至进一步演化成社会群体性事件。目前高层已下令尽快完成全国性 ...

  2015年,以P2P、私募基金、股权众筹之名新增的非法集资风险隐患不在少数。涉嫌非法集资的案件无论是金额、波及人数还是辐射范围,都比往年严重,甚至进一步演化成社会群体性事件。目前高层已下令尽快完成全国性的风险排查。业内人士表示,P2P行业深陷舆论危机,但发展前景不可估量。目前最关键的是要做好网贷征信,恢复投资者信心。 中国论文网 https://www.xzbu.com/8/view-7208477.htm  曾有银监会相关人士表示,真正的P2P实际上很有发展前景,它解决了交易成本、信息对称的问题,但现在出了这么多事情,都不是真的P2P,这就把P2P行业毁了,大家都觉得P2P是坏蛋了。E租宝、大大集团这类问题平台,实质是打着P2P的名义诈骗,不能以行业的标签去定义,更不能因此否定P2P这种金融形态。

财火火CEO梁海龙指出,目前市面上诸如A2P、P2B、P2C、P2G等模式都不是真正的P2P。P2P的理念应该是对接老百姓的借贷需求,所以标的应是小额、分散的,而不是老百姓的钱给上亿元的大标,投向产能过剩的企业、政府等。“这不符合金融的逻辑,资金期限错配严重。”

业内人士对此表示,P2P行业现正处于舆论的风口浪尖,形势逼人,如果不尽快采取有效措施为平台增信,将流失大量用户。

大数据价值之辩:

不能过度解读其重要性

近几年,大数据概念开始大热,这在业内人士看来有些尴尬。大数据的应用,的确可以帮助网贷平台提炼出企业的经营状况和还款意愿、有效降低风险水平。但大数据征信的重要性不能被过度解读,因为现在很多P2P平台还停留在初级的数据搜集阶段,对数据的关联性不能完全把握,没能将其价值最大化。

信用评价是关于数字的艺术。哪些人应该获得贷款?这笔贷款额度应该有多少?利率又应是多少?这些问题的答案都能从银行现行的“了解你的客户(Knowing Your Client,以下简称KYC)”中梳理出来。

而这项业务依赖银行的信用评价和内部数据。客户信用记录征信部门持有,之后由主要的信用评级机构进行再加工,最后将评级结果卖给银行,同时银行的内部分析团队会进一步审核。在审核借款人的贷款申请时,银行会使用信用得分与其他从客户的银行账户和历史交易记录中的信息。因为这套体系在预测还款可能性方面的能力仍然是最强的,因而银行将其视为自己作为最领先的借贷机构的竞争优势。

然而,这确是改变的开始。KYC意味着从移动app、网络和客户购买与支付记录中获得大量的数字数据(Digital Data)。除了金融机构外,商家也开始使用大数据来寻找目标消费者,政府也利用它来寻找更有效的政策决策;研究人员想要衡量每个维度的变化,而大数据也能做到这一点。

P2P公司只代表了大数据运动的一小部分。P2P公司在争取将另类数据纳入信用评价。很多平台宣传已有自行开发的审贷方法。但事实上,在现阶段,信用得分仍然比大数据在预测能力上更有优势。

另类数据是指从社交网络、手机记录、水电账单、纳税申请单、零售和批发交易记录和心理测验(与还款能力有关的人格特质的测评,如可信赖度通常从调查中获得)中获得有关数据。其中,最重要的数据当属人们的上网记录,因为这部分数据极易得到,数据充足,且已被用于数字化分析中。

在征信信息和信用得分不可得的情况下,P2P公司具有利用大数据将业务伸向银行无法触及的地方的动力。同样的,P2P公司正从不同的层次试图击败银行。他们不仅想要为传统银行客户提供更好的利率,也想获得被银行拒绝的借款人。那些没有足够信用记录来通过传统方式获得贷款的借款人,现在可以通过其他方式证明自己良好的信用水平。

线上线下结合,全面优化风控体系

在大数据征信火起来之后,征信领域一直存在大数据征信与传统征信孰优孰劣的讨论。业内的普遍观点是认为双方更多的是优势互补的关系。

“搭建大数据信贷风控系统,通常要涉及大数据的采集和数学建模分析。抛开数学、经济模型层面的技术问题,单说征信数据源这块,是需要征信的公共产品供给的。

而国内的公民、企业信用评级没有历史传统,信用社会建设处于初始阶段。在这样的背景下,如果互联网金融公司宣称自己有多完善的信贷风控系统,让坏账率、逾期率降得多低,多半是用来增信、招揽投资客的,更不用说技术层面的问题。当然,也不能否认国内互联网金融公司,以及信贷控制技术公司正在做这件事,夯实金融基础设施,这点是值得肯定的。”Dvided说。

David是一家大数据信贷控制技术开发公司的创始人。回国之前,他在美国留学,获得了一所常青藤名校的统计学研究生学位。毕业后,他去了一家顶尖的消费信用评级公司工作。他参与研发了国家级信用评定测算标准参照系统,这种系统建立在大数据基础上,针对消费数据,集合上百个经济模型和近千个参考变量生成综合算法,实现对消费者未来6~12个月信用行为的测算。同时,系统会根据数据、权重和算法的优化每一年重置一次。

目前,在国内金融领域,用大数据做风控,成功的案例只有两家,一家是阿里小贷,另一家是证监会。阿里小贷通过卖家海量的交易信息和流水,在几秒钟内完成对商家的授信;证监会通过海量的交易信息挖掘出关联交易,捕捉老鼠仓的基金经理。也有其他一些电商平台号称利用大数据做风控审核,但是其模式的实质是应收账款质押融资(类似保理)或者是货物质押式融资。

其实阿里和证监会之所以成功,原因在于两点,一、数据可以做到即时更新,即数据是鲜活的;二是平台本身对用户有约束力。这两点也被人们称为闭环的数据。那么问题就来了,目前国内的P2P公司并没有闭环的交易数据,对用户的约束力也不够,那么又何来跟大数据结合一说呢?

据了解,目前大部分互联网金融企业都难以进入央行的征信系统,因此很难查询个人和企业的信用资质,一些P2P公司因此坏账率大涨,面临困局。

“大数据征信系统还不能完全指望,毕竟每个信息都有短板,网贷征信还是要靠传统征信,特别是实地调查为主。”梁海龙表示。

国际金融研究中心副主任黄恒学认为,在互联网金融背景下,对于征信的需求十分突出,这要求政府、行业、企业和个人都积极参与进来。相信随着中国在征信市场的逐步开放,企业征信和个人征信都有牌照发放,对于征信行业建设和互联网发展而言都是一大利好。

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