最新案例

中国人民大学财政金融学院罗煜黄钰文

摘要

关键词:商业银行;大数据信贷;新网银行

1.引言

伴随着新兴技术在金融行业的深入应用,科技对于金融的作用被不断强化,创新性的金融解决方案层出不穷,近年来兴起了金融科技的概念。金融科技,是用技术改造金融的一系列业务和创新的统称。在中国,移动互联网、大数据和云计算、区块链和生物识别是金融科技发展的主要技术方向。而大数据与金融业的结合,就衍生出了大数据信贷这一新业态。

传统商业银行

互联网公司

商业银行名称

信贷产品名称

互联网公司名称

工商银行

网上小额贷款

蚂蚁小微小贷

借呗、花呗

农业银行

数据网贷

网商银行

网商贷、旺农贷

中国银行

微众银行

微业贷、微粒贷

建设银行

小微快贷

京东金融

京小贷、京东白条

交通银行

度小满金融

有钱花

邮储银行

滴滴金融

滴水贷

江苏银行

美团金融

美团小贷、生活费

兴业银行

易速贷

苏宁银行

苏宁云贷、升级贷

华夏银行

电商贷

百信银行

百兴贷、百分贷

平安银行

新网银行

好人贷

总体而言,近些年来虽然传统商业银行的各类创新信贷产品层出不穷,但是银行间同质化现象严重,风险管控也不够扎实。各商业银行在大数据信贷业务层面的技术差异不大,区别主要在于公司体制、人员、投入和专注程度等。各大银行对这块业务的重视程度普遍不足,目前各家银行间的创新信贷产品大同小异,导致没有具有明显优势的产品脱颖而出。再加上我国目前的信用评级体系还不够完善,如何利用海量数据建立起一套适用于银行自身的信用评级方法也是创新信贷产品的关键。另外,小微企业和大中企业相比更加不稳定,未来发展的不确定性较强,商业银行需要针对该特点研发出动态风险管理控制体系,以更好地应对贷后管理中遇到的棘手问题。

电子商务的迅猛发展使得淘宝等电商平台积累了海量数据,一方面是商家的销售数据,一方面是用户的购买数据。前者可以帮助网商银行了解商家的历史交易情况并据此评估商家的盈利能力,后者可以帮助网商银行知晓个人消费者的消费习惯和消费能力,并据此评估个人的经济实力和贷款能力。除了淘宝,支付宝也可以为网商银行提供更多参考信息。支付宝集支付、理财、贷款、社交等功能于一身,是我国目前体量最大的金融类软件,其数据可以帮助网商银行进一步了解用户的资金实力和综合能力并作为授信依据。

另外,随着支付手段的日益升级,扫码收款也成为越来越多线下实体店的选择。此前,这部分小微客户因为体量太小、线上数据缺乏等原因无法被准确评估其信贷水平,但支付方式的更新使得网商银行可以获取这些小微客户线下交易的流水数据,并据此提供相应的信贷服务,进一步覆盖以前没能触及的客户群体。

在大数据信贷风控领域,网商银行在信用、经营、欺诈等风险上都利用大数据分析提升了其风险评估能力。基于海量数据优势,通过互联网化、批量化、数据化的方式来量化识别客户的各类风险。网商银行发明了一种可适用于不同客户性质的风险度量准则,建立了一整套客户财务情况跟踪、贷款需求计算、信贷额度授予等技术来进行风险把控。

腾讯旗下还拥有中国人民银行批准成立的腾讯征信有限公司,探索个人征信机制。微众银行通过腾讯征信来分析用户数据,预测用户的借款需求与未来还款能力,建立起属于个人的信用报告与记录。

微众银行所拥有的大数据已经从传统的文本形式扩展到了多媒体形式,从银行流水单扩展到了社交平台的聊天记录,从静态财务数据扩展到了动态逐笔交易等等。这样的数据池更加全面,也更加匹配客户的需求和能力。利用互联网平台,微众银行还可以做到实时动态监控资金去向,准确做到贷后跟踪管理。一旦前期的平台投入初见效果,后期用户的大量增加对微众银行总成本的增加微乎其微,可以实现较好的规模效应。

新网银行自成立至今的主要事件如下表所示:

事件

新网银行获中国银监会筹建批复

新网银行正式开业

推出网贷机构资金存管业务

举办全国首届网贷机构资金存管对接大会

与贵阳市金融办签署战略合作协议

首个专利获得国家知识产权局批准

与宜人贷签署战略合作协议

银行名称

截止时点

总资产

总负债

净资产

利润表时期

营业收入

净利润

指标大类

指标名称

信用风险

贷款拨备率

不良贷款率

流动性风险

流动性比例

资本

资本充足率

一级资本充足率

核心一级资本充足率

杠杆率

在贷款方面,除了表内的零售贷款或消费信贷,新网银行还参与了表外的联合贷款业务,即新网银行负责审查、风控等主要工作,只发放贷款总额的一小部分,其余由其他银行联合发放,类似于银团贷款。一部分中小城商行面临着业务转型压力,它们原本都是以对公业务为主导,现在需要分散风险,但是独立做零售业务非常困难,通过与新网银行进行联合贷款可以使得经营地域分散化从而获得较优质的客户,同时获得新网银行的技术支持。

贷款期限

占比

总计

年龄段

年收入(万元)

成立日期

注册资本

所属城市

广东深圳

浙江杭州

四川成都

股东构成

腾讯、百业源、立业等

蚂蚁金服、复星工业、万向三农、金润资产等

新希望、四川银米科技、红旗连锁等

最近融资日期及金额

(金额未披露)

主要产品

网商贷、旺农贷、

借呗

客户对象

主要面对大股东生态体系内的已有客群

面向全网获客

授信决策

采取白名单制,先行完成大部分客户的预授信

实时审批授信

授信依据

水文模型(小微企业的种类、历史交易、经营情况、同业地位等信息)和芝麻信用体系

自己采集的数据和外部数据,以第三方数据为主

企业贷款产品对比

暂无

个人消费贷款产品对比

在采集普惠长尾人群的数据信息时,普遍会面临一个问题,即数据不饱和、高稀疏,这也正是新网银行广泛接入第三方数据并采用机器学习模型的重要因素。

风控是银行业的命脉,在快速发展的同时必须要同时做好风控,才能实现银行的可持续发展。新网银行的线上信贷业务实行全流程的风险管理,特别是结合线上业务的特点,通过多重技术防线,提高了审批标准的统一性,保证了风控质量的标准化,同时也有效降低了操作风险。由于新网银行面对的客户群体差异极大,数据源也不够稳定,需要设计动态的模型来适应此模式,这也是风控的难点所在。而相比较而言,网商银行不存在这个问题,因为它的客户群体和数据相对稳定。

传统的商业银行需要重点防范的欺诈主要来自内外勾结的操作风险,而新网银行等网络银行的主要风险来自技术层面,比如账户被盗、批量攻击、黑客等。

新网银行自主研发的反欺诈系统,综合运用人脸识别、生物探针、设备指纹、关联网络等技术手段,针对不同场景,始终围绕三个真实来证明、效验用户的真实性。三个真实包括:

在信用风险方面,新网银行以大数据为基础,运用机器学习、深度学习等先进算法构建的风险量化模型和风险特征指数,能够精准进行客户全方位画像,多维度对客户的风险进行判断和预测。同时,新网银行会定期更新行为评分模型和信维策略,全方位、多角度对客户进行观察和评估,并及时更新客户评级,对客户的信用额度与风险做匹配性管理,采取包括提额、降低利率等激励措施和冻结、降额、人工介入调查、宣布贷款提前到期、提前入催等限制性或止损措施。

新网银行近两年的飞速发展有目共睹,也给后来者们开展大数据信贷、践行普惠金融开拓了一条可行的道路。调研发现,在经营过程中,新网银行模式在推广过程中也存在一些可能的问题。

目前的监管政策要求民营银行特色化定位,在特定业务领域深耕。互联网银行的特殊业务渠道和技术运用使得其经营特征与传统全品类商业银行差异更加巨大。但在当前监管实践中,对于互联网银行的差异化监管并不充分,对于征信、账户、反洗钱、流动性指标等诸多方面与传统金融机构一视同仁,存在忽视互联网银行客观差异化和业务特定范围等特征的情况。特定业务范围及模式对应的全量化、综合化监管的合规成本过高。

[致谢]作者感谢中国人民大学专业学位研究生教学案例支持计划的资助,感谢新网银行提供的多次调研支持,特别是计财部张欣先生的协助。

THE END
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