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降成本控坏账 大数据驱动移动金融进2.0时代
随着大数据技术的深入发展,在传统的互联网金融之外,在移动端出现了更多的金融创新,如移动端自动化授信,利用微信发放贷款等,移动金融也从简单的支付、理财的“1.0时代”进入“2.0时代”。
“移动金融在大数据征信、风控以及创新等方面将出现重大的变化,通过大数据驱动实现自动化、智能化,才能有效降低获客成本,推动互联网金融持续发展。”维信理财总裁廖世宏说。
维信理财是国内第一家做小额无抵押贷款的金融服务公司,专注于消费金融,10年来发展了20余万线下客户,目前贷款余额40多亿元,每月放贷规模约4亿元左右。
“互联网金融的本质是普惠金融。它将长期以来处于金字塔基的人群以及因群体分散而导致交易成本过高的人群有效覆盖,弥补了传统金融的缺失。”廖世宏说。
在廖世宏看来,互联网与金融的本质属性有部分是存在天然冲突的——金融的本质是杠杆和风险管理,这就意味着借钱业务一定要挣钱;而互联网的主要模式是“烧钱”“圈人”,如果主体业务不赚钱,怎么能放杠杆?
据业内人士测算,目前P2P等小微贷款机构的平均获客成本约为3-4个百分点,而资金成本普遍在年化10%左右,即使不考虑坏账备付金,这类机构的贷款利息必须达到15%左右才能实现盈亏平衡。
“数据驱动模型的最大作用,就是让机构基于海量客户还贷动态数据分析,优化某些放贷审核规则,一方面降低获客成本,一方面又能有效控制坏账风险。”廖世宏说。
基于大数据模型,维信目前推出了中位数5万元系列的丽人贷、高薪贷、本科贷等,中位数5000元系列的卡卡贷等,以及中位数500元系列的星星钱袋等,单笔最高贷款额仅20万元,最低只有200元。
以信用卡余额代偿产品“卡卡贷”为例,用户只要关注微信公众号,通过简单填写资料,便可以在1分钟内获得授信,最快15分钟内放款,整个过程没有任何人工参与。
这一全自动风控审批操作流程的背后,是维信8年累积数据和用户建立的“评分卡”。除了自身客户积累和筛选,维信还跟银联、电商、电信等部门合作,利用征信及消费记录、话费流量等指标来给客户评分。风险量化使得自动化审批和降低风险成为可能。目前,维信4000多名员工中,只有几百人负责审批,且主要是通过电话核对贷款人基本信息。
数据模型有时比主观判断更可靠。此前,维信理财开发了一款为小微企业主提供消费信贷的产品。最初研发团队认为,小微企业主有房有车,还款风险理应不高。但产品运营数据却意外发现,没有房产的企业主坏账率要低于有房产的。
“我们一时也想不通,但数据模型就得出这样的结果。”廖世宏说,最终整个产品团队重新去分析这些企业主的个人信息,发现他们偏向于拿房产去银行、民间借贷机构申请抵押贷款,导致隐性负债较高,坏账风险自然增加。
维信理财的数据驱动业务模式特别之处在于,它不向个人投资者募集资金,而是通过和信托公司、银行等金融机构合作,利用数据风控信贷工厂模式进行融资,再放贷给国内百余个城市的小微企业主或个人。
“维信探索的数据驱动模式已经初步形成一个有效的闭环,并对商业银行进行‘技术输出’。”据廖世宏透露,维信目前已经跟多家城商行合作,帮助小银行加速转型。“随着经济高增长周期的结束,银行传统信贷业务趋于微利,都试图转型到定价能力较高的个人信贷业务。几千几万元的个人消费信贷是未来金融的蓝海,维信的数据模型和评分卡系统可以帮助银行有效降低风险。”
编辑:薛晓钰
关键词:大数据 互联网 金融 移动终端
 
   
 

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