大数据重新定义征信的边界

熊润淼
随着近几年科技手段的更新,互金业内也已有了一些对大数据征信的应用实践。胡新介绍称,互金业内目前主要采集用户的行为数据、金融信用数据、通讯数据和电商数据四大类数据,在贷前进行营销、产品设计、反欺诈和信用评价,同时在贷中、贷后进行借款人管理。
  大数据和征信体系建设是南都智库重点关注的领域。近日,南都金融研究所举办“打破信息孤岛科技驱动信用”大数据征信行业闭门研讨会,邀请多位来自学界和业界的资深大咖,深入探讨业内焦点问题。现场多位嘉宾表示,期待通过大数据这一抓手,让征信不只是“抓坏人”,也能让所有“好人”享受更加便捷有效的金融服务。
 
  大数据推动征信体系格局变化
 
  今年初,国内首家市场化征信机构百行征信正式上线,标志着民间征信机构与中国人民银行征信中心(以下简称“央行征信”)初步形成了“政府+市场”双轮驱动的发展模式。
 
  百行征信从诞生之初,定位就是与央行征信错位发展。“央行征信所面对的客户主要是大型商业银行,即传统业务这一块;而百行征信主要面对互联网金融业务或者新兴的互联网业务。”百行征信业务团队负责人李家先介绍道。
 
  李家先称,百行征信已经跟700多家新兴小微金融机构签订了合作协议,现在百行已采集数据量约覆盖了4000万借款人。“按这个速度,我们预计到今年年底能全面覆盖互联网金融的用户人群,数量超过1个亿。”
 
  对于征信体系格局的这一变化,李家先认为,是大数据技术的成熟颠覆了传统征信的概念。“现代征信的边界需要被重新定义,而百行征信试图去打造一个生态圈。”他如此展望。
 
  信息不对称是业内最大需求点
 
  百行征信的出现让互金行业从业者信心大涨,究竟解决了小微金融什么痛点?互金机构又如何利用大数据征信做好风控?对此,万惠集团执行副总裁胡新指出,由于互金机构大多是在做普惠金融业务,这部分人群借款需求很大,但央行征信并未覆盖到。对于互金行业来讲,风控的难度就大了。
 
  对于这一难点问题,李家先认为,对于借款人信息不充分,判断依据不足,使得网贷机构审核通过率低。“我们总是整一堆‘黑名单’,局限在‘抓坏人’,而其实征信的真正意义在于证明他是好人,我也坚信大多数人都是好人。”
 
  随着近几年科技手段的更新,互金业内也已有了一些对大数据征信的应用实践。胡新介绍称,互金业内目前主要采集用户的行为数据、金融信用数据、通讯数据和电商数据四大类数据,在贷前进行营销、产品设计、反欺诈和信用评价,同时在贷中、贷后进行借款人管理。
 
  不过,单个互金公司的数据毕竟是有限的。胡新对百行征信充满期待,“百行征信作为半官方组织,愿意收P2P的数据,对行业有鼓舞作用,也有益处。所以互金行业非常积极、主动地要把数据接入百行。业内优秀的企业希望能抱团取暖,共度时艰。”
 
  广东金融学院信用管理学院院长唐明琴也认为,“现在中国互金的问题实际上很多都是征信的问题,互金平台间、借贷双方之间,都存在着信息不对称,这是业内最大的需求点”。
 
  隐私信息和共享信息的划分
 
  对于征信数据维度的扩展,中山大学管理学院副教授、广东省地方金融风险监测防控平台特聘专家韦立坚持支持意见,他认为,“除了金融财务信息,其他的社会信用信息也可以作为一种信用判断依据,这是个突破点。”
 
  粤港澳大湾区区块链应用推广中心主任、广东省决策咨询研究基地互联网+大数据发展中心主任蓝云对此提出了忧虑,“隐私信息和共享信息之间要建立一个信息带,有明确的划分。”他建议,“要把个人线上线下的所有行为进行归类,根据隐私的性质和共享的性质进行打分,从0到1所有行为进行权重赋予一个比例,这在数据模型上是可以做出来的。”
 
  同盾科技大企业事业部副总裁林剑光补充指出,“实话实说,现在第三方公司只有一部分数据是合法的”。
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