網(wǎng)貸缺依據(jù)，大數(shù)據(jù)征信如何做_數(shù)據(jù)分析師

可供銀行挖掘的信用數(shù)據(jù)包括內部、外部兩大部分，內部數(shù)據(jù)包括客戶信用卡、存款、理財、網(wǎng)銀、個貸、小企業(yè)貸等信息，外部數(shù)據(jù)包括專業(yè)市場數(shù)據(jù)庫、社區(qū)居民數(shù)據(jù)庫、各商會和產(chǎn)業(yè)鏈數(shù)據(jù)庫等，以及央行征信系統(tǒng)信息。

    目前數(shù)據(jù)的來源、精準性、應用場景等已成為商業(yè)銀行發(fā)展網(wǎng)貸亟需面對的問題

    從線下到線上的渠道轉換，正在為銀行信貸業(yè)務注入“互聯(lián)網(wǎng)基因”。日前，招商銀行的移動互聯(lián)網(wǎng)貸款產(chǎn)品“閃電貸”已完成前期的定向邀約測試，將于近期在全國大范圍推廣。此外，廣東已有多家商業(yè)銀行已率先針對小微、個人消費貸等零售信貸領域布局網(wǎng)絡貸款，并不斷向手機等移動端拓展。

    問題也隨之而來：少了線下審貸環(huán)節(jié)，網(wǎng)貸發(fā)放的依據(jù)——大數(shù)據(jù)征信如何做？其中，數(shù)據(jù)的來源、精準性、應用場景等，均成為商業(yè)銀行發(fā)展網(wǎng)貸亟需面對的問題。

    外部數(shù)據(jù)從哪兒來？

    目前，各家商業(yè)銀行的征信數(shù)據(jù)來源包括外源型和內源型兩部分。

    多家商業(yè)銀行負責人表示，外部數(shù)據(jù)主要來自央行征信系統(tǒng)、工商總局和專業(yè)的第三方數(shù)據(jù)機構及部分互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)；內部數(shù)據(jù)則包括客戶在銀行已有的資產(chǎn)、負債、交易等信息，銀行會對內部數(shù)據(jù)實時動態(tài)更新，以保證其有效性。

    “外部基礎數(shù)據(jù)來源還是央行的征信系統(tǒng)?！蔽⒈娿y行行長曹彤表示，貸款企業(yè)同意后，會授權銀行去抽取數(shù)據(jù)。據(jù)央行統(tǒng)計，截至2013年底，其征信系統(tǒng)收錄自然人8.3億，收錄企業(yè)及其他組織近2000萬戶。在8.3億自然人中，有財務信息的約5億人，有貸款信用記錄的約3.2億人。

    “對于在央行征信系統(tǒng)里沒有貸款信用記錄的人，銀行也能夠授信?！睆V發(fā)銀行首席信貸官林亞臣表示，比如銀行與商會、專業(yè)的第三方機構簽訂協(xié)議共享部分數(shù)據(jù)，或者用內部積累數(shù)據(jù)進行補充。

    “市場上已有很多機構，專門歸集企業(yè)商務行為中各個節(jié)點的數(shù)據(jù)，然后對其整理、分析，做出模型，輔助銀行對授信企業(yè)做貸前決策和貸后管理?！逼桨层y行網(wǎng)絡金融事業(yè)部副總裁梁超杰說，有些機構專門做企業(yè)上下游交易數(shù)據(jù)，比如通過訂單數(shù)據(jù)、運單數(shù)據(jù)、支付結算數(shù)據(jù)，分別判斷企業(yè)的商流、物流、資金流，形成了很多模型。

    此外，自央行放行民營機構涉足征信行業(yè)以來，芝麻信用、騰訊征信等8家民營機構已獲批開展準備工作。1月28日，阿里巴巴螞蟻金服旗下的芝麻信用已開始在支付寶錢包中公測。

    招商銀行小微企業(yè)業(yè)務室高級經(jīng)理公立認為，個人征信機構牌照逐步放開是社會分工專業(yè)化的結果，商業(yè)銀行今后的外部數(shù)據(jù)來源會更加豐富?！罢行胁慌懦馀c其合作，但目前還沒有開展。”

    內部數(shù)據(jù)如何深挖？

    “銀行擁有海量數(shù)據(jù)，但挖掘遠遠不夠?！惫⒈硎?，風控體系是傳統(tǒng)商業(yè)銀行經(jīng)營多年積累的優(yōu)勢，如果對內部既有的客戶信息、交易行為信息深挖，就有能力構建出一套較完整的信用評價體系。

    招行的“閃電貸”首先選擇了零售業(yè)務的存量客戶。具體來看，對于已開通招行一卡通個人賬戶的存量客戶，招行首先分析其存留在該行的負債、資產(chǎn)、資金交易等業(yè)務數(shù)據(jù)，根據(jù)信用情況確定1000元至50萬元的授信額度?！跋乱徊?，招行將在此基礎上進一步深入挖掘大數(shù)據(jù)的價值?！惫⒄f。

    由于發(fā)放網(wǎng)絡貸款需依靠精準、動態(tài)的實時數(shù)據(jù)，因此，在內部評價體系的基礎上，各家銀行還嘗試建立“全景式”的即刻數(shù)據(jù)搜索平臺。

    廣發(fā)銀行行長利明獻介紹說，該行大數(shù)據(jù)零售商業(yè)智能決策平臺已上線半年，可劃分為3部分：該平臺首先整合了銀行內部數(shù)據(jù)，將客戶信用卡、存款、理財、網(wǎng)銀、個貸、小企業(yè)貸等信息進行歸集；同時自建外部信息數(shù)據(jù)庫，包括專業(yè)市場數(shù)據(jù)庫、社區(qū)居民數(shù)據(jù)庫、各商會和產(chǎn)業(yè)鏈數(shù)據(jù)庫等；在兩者基礎上，整合央行征信系統(tǒng)，并與工商總局個體戶等小微企業(yè)信息聯(lián)網(wǎng)。

    “由于企業(yè)運轉處在動態(tài)變化中，為保證實時監(jiān)測效果，平臺十分注重非財務性指標的評價體系?！崩鳙I說，非財務性指標具體包括客戶的納稅、結算、水電繳費、代發(fā)工資等，這些數(shù)據(jù)更能反映企業(yè)現(xiàn)金流的運作情況。

    場景入口將成新戰(zhàn)場

    作為眾多商業(yè)銀行戰(zhàn)略創(chuàng)新的主要抓手，大數(shù)據(jù)征信對銀行線上業(yè)務的重要性毋庸置疑。但值得注意的是，真正有效的是落在場景上的數(shù)據(jù)。此外，銀行自身并不缺數(shù)據(jù)。缺少的是對數(shù)據(jù)維度和關聯(lián)度的挖掘。有關專家表示，在銀行授信評估中，最核心的金融智慧是通過數(shù)據(jù)和算法模型，在客戶與風險中建立一個量化關系。較之寬泛數(shù)據(jù)，落在場景上的數(shù)據(jù)更加“有效果”和“有效率”。

    因此，業(yè)內人士預計，場景入口將會是大數(shù)據(jù)的下一個爭奪戰(zhàn)場。通過特定場景，平臺能夠從企業(yè)的經(jīng)營過程推測經(jīng)營結果，從個人的交易過程推測資信狀況。商業(yè)銀行之所以搭建B2B電商平臺、發(fā)力供應鏈金融，大多是希望獲取平臺企業(yè)的經(jīng)營軌跡、交易數(shù)據(jù)、賬戶資金進出沉淀等情況，進而為企業(yè)提供交易、支付、融資等綜合金融服務。

    “芝麻分”是怎么算出來的？

    阿里巴巴螞蟻金服旗下的芝麻信用管理有限公司（下稱“芝麻信用”），日前開始在支付寶定向公測，對用戶的信用狀況打出“芝麻分”，分值范圍從350到950。其中，350至550屬于較差，550至600屬于中等，600至650屬于良好，650至700屬于優(yōu)秀，700至950則被列入極好等級。

    目前，支付寶實名用戶憑借600以上的芝麻分，就可以享受“信用住”，即入住芝麻信用合作酒店可以不再交付押金。螞蟻金服表示，目前，芝麻信用已和租車、租房、婚戀、簽證等多個領域的合作伙伴談定合作，將很快試驗性地對外提供服務。

“芝麻分”是怎么算出來的？芝麻信用內部資料顯示，信用評級根據(jù)身份特質、信用歷史、行為偏好、履約能力、人脈關系5個維度綜合計算，前4個維度權重占95%，人脈關系這一社交維度僅占5%。

    從數(shù)據(jù)來源看，芝麻信用的電商數(shù)據(jù)來自阿里巴巴，互聯(lián)網(wǎng)金融數(shù)據(jù)來自螞蟻金服，此外，還和多方公共機構合作，同時開辟各類渠道，允許用戶主動提交各類信用相關信息，涵蓋了信用卡還款、網(wǎng)購、轉賬、理財、水電煤繳費、租房信息、住址搬遷歷史、社交關系等。