工作切入互聯網金融這一塊已經好幾個月了,關於互聯網金融信貸這一塊也是一個慢慢熟悉的過程,最近翻看《互聯網信貸風險與大數據》這本書,把書中感覺有價值的信息記錄於此,以備查看。
個人信貸的創新模式
互聯網金融來了
互聯網從一開始作爲金融平臺的展示工具到後來和金融進行深度融合形成一個新的產業,大體經歷了一下三個階段:
- 信息發佈平臺,只是單純的信息展示。
- 傳統金融業務延伸,即網上銀行,提供如賬戶查詢、轉賬、支付、投資、在線信貸服務、在線欺詐包含、在線抵押經紀人等一系列的功能與服務。
- 跳出傳統金融圈,出現了第三方支付(如著名的支付寶)、網絡融資等新形態
- 出現互聯網金融生態圈,兩者融合到一起。
在互聯網金融生態圈內,出現了新的高階玩法大體上有3個關鍵詞:
- 閉環:在消費中完成閉環貸款。
- 多業態:商家、銀行和客戶同時參與
- 進化:在拿到客戶多種數據以後,可以做多種分析,開拓出更多業務。
個人信貸業務的發展與創新
小額貸款公司
只經營小額貸款業務,不能吸收公共存款,主要服務客戶羣是個人和中小企業。
消費金融公司
目前國內消費金融大體分爲銷售端口類和傳統網絡類,前者主要依賴經銷商,而後者依賴傳統銀行體系。
網絡銀行
廣爲熟知的網上銀行,書中提到的純網上銀行已經出現了,如騰訊的微衆銀行和阿里的網商銀行。
互聯網企業的信貸服務
如Google向中小企業提供的廣告額度貸款。
支付企業的信貸服務
如京東白條、支付寶的螞蟻花唄等。
新型網絡融資模式
債券衆籌模式
現在廣爲熟知的P2P。
股權衆籌模式
因爲國內《公司法》對於股東數量有限制,所以該業務在國內並不多。
產品衆籌模式
前2年比較火一點,關於硬件產品衆籌較多,但沒有出現多少成功案例,現在慢慢陷入沉寂。
創新業務模式下的再認識
盈利之謎
- 利息:體現資金的時間價值的收入
- 服務費:體現專業服務價值的收入
- 罰息:對客戶違約的懲罰性收入
現在市場上各類金融機構的盈利模式大體可分爲兩種:
- 靠資金價值賺錢
- 靠服務和品牌賺錢
風險管理
風險管理要解決的問題是信息不對稱問題。其理論源自經濟學領域,是指市場活動中,各方人員對有關信息的瞭解是有差異的,信息優勢方在市場活動中處於有利地位,而信息匱乏的一方則處於不利地位。
關鍵風險點
千人千面
如何從每個人的各種繁雜信息裏面抽取判斷客戶還款能力的數據。
欺詐問題
通過申請資料造假或申請身份造假來騙取貸款問題。
客戶生命週期考察
對有價值的客戶挽留問題
信息安全
全互聯網都爲此頭疼。
風險管理是創新持續之本
小額分散、規模經營
個人信貸業務的顯著特徵有授信額度較小和規模經營兩點。規模經營背後依賴大數定律(law of large number),即當實驗次數足夠多時,事件出現的頻率無窮接近於該事件發生的概率。
風險管理能力與效率並重
利用大數據嘗試更準確、更全面的評估客戶的風險情況,因爲個人信貸有客戶羣龐大、單戶授信金額偏小的特點,所以風險管理的效率非常重要。
重點防控欺詐風險
因爲在互聯網業務中,一方面因爲造假成本低廉,另一方面新模式存在漏洞,會導致大批欺詐用戶,需要重點防範。
適度的風險容忍度
從風險和收益平衡的角度來看,對於不同風險等級的客戶,需要嚴格把握其在金融機構整體資產中所佔的相應比重,即時跟蹤、調整、優化資產結構,以確保風險管理目標的實現。
較高風險客戶不是完全不能經營的,明確風險容忍度,在一定程度上可接受更高信用風險的客戶,是生活在金融市場邊緣的企業獲得風險溢價的經營選擇。
存量客戶的風險管理
在客戶層面上,有效識別客戶的收入–風險水平;在整體資產層面,通過結構調整,優化資產質量,提升業務經營的效益。
大數據–風險管理起跳板
欺詐監測
欺詐成功的主要原因之一是信息不對稱,當擁有數據越來越多,維度越來越高,利用大數據技術,挖掘出更多有價值信息,用於判斷客戶質量。
信用風險評估
大數據在數據方面融入大量非傳統數據與傳統數據結合,更全面評估貸款人的信用情況。
風險預警
風險預警:提前發現未來會爆發的風險。
逾期客戶管理
大數據對於逾期客戶管理主要體現在以下三個方面:
- 優化催收策略
- 客戶信息豐富化
- 觸達方式多樣化
徵信服務
傳統徵信數據主要以中國人民銀行徵信數據爲代表,利用大數據,從客戶的互聯網行爲數據、電信運營商數據挖掘出新的評估模型,提供信用評估服務。
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