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激辩新金融春季峰会:如何升级新金融风控生态链?

征信 零壹财经 零壹财经 2017-04-10 阅读:5271

关键词:风控生态链互联网保险现金贷新金融

在“新金融升级风控生态链”的圆桌论坛,各嘉宾就现金贷风控、行业数据共享、互联网保险行业风控、农村金融风控等议题进行了讨论。
4月10日,零壹财经新金融春季峰会·重塑信用链在北京召开。    

近年来,互联网技术和商业模式对金融业发展的重塑进入新的阶段。金融业在渠道上深度革新之后,正在运用新技术和新思维,重塑信用链条:它正在改变金融基础设施,构建新型的产融关系,升级了金融风控的生态链条,从而在生产、消费、技术、新金融及资本市场等要素之间塑造了新的通路。

《首席财务管.中小企业金融》杂志首席记者黄鑫宇、我来贷首席风控官叶天赐 、安融征信副总经理孙录军、米么金服CRO王一鸣 、众惠相互保险社副总经理陈辉、农金圈CRO周兰出席并参与了主题为“新金融升级风控生态链”的圆桌论坛,就现金贷风控、行业数据共享、互联网保险行业风控、农村金融风控等议题进行了讨论。 

以下为圆桌论坛演讲实录:

黄鑫宇:进入今天的主题“新金融升级风控生态链”。今天第一个话题就是现金贷,请三位CRO谈一下,这个词火的特别的快,它跟8.24监管政策落地有一定的行业背景,现金贷小额高频给风控团队带来的压力是大了还是小了?

叶天赐:美国的“发薪日贷款”和中国的“现金贷”其实是不同的概念。中国的现金贷应用比美国的发薪日贷款更广泛。第一,从覆盖范围上来说,并不是美国的每个州都能提供发薪日贷款,而中国的现金贷理论上可以覆盖全国。第二,从到账时间来说,美国payday loan的支付到期日与工资支付日期一致,而现金贷可以做到申请当天放款。第三,从业务特点来说,中国的pay day loan 通常提供极小额和极短期贷款,而现金贷的额度和贷款期数更加灵活。

针对这种极小额和极短期的payday loan来说,由于贷款期限很短,单笔贷款收益有限。因此,借款人通常收取非常高的利息,以抵消他们的违约风险和成本,但这也可能造成逆向选择的问题,结果是优质的借贷客户不愿意借贷,而不良客户反而增多,导致高违约率和高共债率。Payday loan 通常只能通过很小额的贷款金额以分散风险, 并鼓励老用户续贷以增加风险调整收益。

而我来贷没有提供这种payday loan产品,也就不具备这样的风险。我们为年轻人提供的是便捷的,利率合理容易负担的贷款服务。风险胃纳相对保守,所以目标客户群不一样。具体我们如何做风控?我来贷能让申请人在手机移动设备内7x24小时申请贷款,通过客户授权线上线下交易数据,并分析客户网上行为和心理学表现,并结合第三方提供征信数据,透过大数据模型评估申请人欺诈风险和还款能力。最快可在1.7秒输出审批决定。正是因为我们的风控做得非常好,所以获得了市场的认可。目前,我们已经签约了将近20家银行和消费金融公司,为他们提供服务,做联合获客,联合风控的助贷工作,包括产品开发,营销获客,移动大数据的风控支持等等。

黄鑫宇:你说美国的现金贷模式到中国有一点变形,你强调现在的风控跟合作伙伴一起完成。我想听一下王一鸣的看法?

王一鸣:现在在国内现金贷的模式跟国外有很多的变化,它更多的面向更低端的客群发放小额短期的贷款。它也填补了信贷门类的空白,让低收入者有一些短期资金的借贷渠道,现金贷也不是今年一年产生的,而是过往的两三年有一些互金企业或者互金创业者在市场上推出了这样的产品,一年的过程中诸多原因造成这个市场扩大和膨胀。

谈到全面风险管理,我觉得也可以从这个角度看现金贷这个业务,从贷前来说,以蓬勃的数据市场,在贷前降低了一些门槛,我们可以用一些技术手段进行快速的评估,但是贷后增加了门槛,不是说催不回来,而是更有序合规的组织贷后,因为每笔金额比较小,你要通过更廉价更合规更符合贷后该有的操守组织你的贷后工作。

另外,从风险来讲,不仅仅看微观,还要看宏观,微观来讲降低了风险,它做到了小而分散。米么金服也是提供万元左右的长期的现金贷款,现在大家达成共识——大数据对风控有它的技术价值,统计学的手段有一个大前提就是过去代表未来,宏观的变化实际上打破了这样的前提。

微观上,很多有效的工具可能短期内就变得无效。这一段现金贷的蓬勃发展相对有一点偏激进,在国外市场更多的对一个人供债的“天花板”有限定,在国内更多的从业者采取激进的手法突破那个阈值。如果说已经从事这块的业务我觉得可以选择更审慎的观察客户的变化情况,对于想从事现金贷业务的可以审视自己是否有全面的风控体系,也要思考如何创造一些差异化的转变,而不是同质化的产品对同样的客群做叠加。

周兰:我们实际上对现金贷有两个定义,第一基于偿还信用卡一个月内的贷款是现金贷,另外一个定义就是“现金贷”本身,原来国内基于消费分期基础,给一个基于良好信用的小微客户叠加一个现金贷款的产品。做现金贷有这两种口径。

现在国内消费金融是一个风口,有很多的金融机构会考虑消费分期向现金贷这样的产品转换。首先是政策管理的大势,中国十三亿人口,它蕴含着很大的市场空间。在这个点上现金贷消费金融大家都觉得是很好的产品,从风险角度来讲,对于现金贷我们可能会考虑比较大的风险:一个是反欺诈的风险,业内来讲这是一个猫和老鼠的游戏,我们有很多的金融措施不断的升级,另外一个就是多头负债的风险,这是一种良性运行环境下,对于这些借款人如何有效的评估它的可偿债能力。

目前我们对于客户的这种借款人的可偿债的维度的分析比较有限的,因为我的数据来源有限,我们看到大家整合反欺诈数据,查询一些征信记录,作为评分模型里面主要的判断依据。如果我是一个借款人,看到多元化的产品,从教育、医疗整形、租房、小额消费会有很多的消费金融场景,一个经济活跃体要融资,在各个场景都会融资,这种多头负债的风险,当所有的机构都去做的时候,会形成一种掩盖性的风险,类似于传统银行业务中过桥融资一样,这可能是我们面临最大的挑战。

我们经济周期上行,可能发现不了泡沫的问题,但是当经济周期下行,当金融机构退出的时候,大潮退去时,风险才会暴露出来。在国外台湾的双卡风暴已经给了我们很好的借鉴,我们做现金贷的时候还要慎重,这是其一,其二是资产的组合管理,第三是宏观微观的经济大势必须要分析和判断。

黄鑫宇:去年我参加宜信的共享平台发布的时候,宜信至诚剖析了一个数据,多头借贷的借款人达到20多家,我想知道如果谈到多头借贷或者过度借贷的话,您认为借款人借过多少家平台可以容忍,你的风控团队通过什么方式了解到多头借贷的情况?

王一鸣:首先这不是多少家的概念,我有从事信用卡相关工作经历,和台湾团队经历了这个周期,台湾发生了卡债危机,也形成了它强监管的规则,在国内我们也秉承天花板的界限。

回到现金贷领域,我觉得天花板也是随着人的收入和发展动态变化的,现在的天花板可能只是社会中收入人群的平均天花板界限,未来的工作发展性都可能和社会中高人群有不同的发展趋势,这是一个。第二怎么控制这一块,多头授信来讲我们有很多的方式可以了解,从客户已生成的贷款或者未生成的贷款方面进行考察。

叶天赐:关于多头借贷:我们也会关注多头借贷,不能简单地说我们能容忍多少贷款人借过多少平台。在我们的WeDefend风控体系中,有可以准确预测客户的收入模型,通过数据的收集预测客户的收入,与客户自身的消费水平和情况做比对,同时通过第三方评估客户有多少笔债务,我们能分析出客户的还款能力和意愿,从而判断是否可以对该客户进行放贷以及可以给多少额度。我们采取的是一个风险规避的方法。我99年的时候经历过香港的破产风波,在台湾也呆了5年,赶上金融风暴,从我的经验看,从数据和模型是可以预测一些未来变化的,我们可以把数据整合起来,用数据来推动这个事情。

周兰:评分模型里面关于多头负债在其他金融机构的查询次数和贷款金额,本身就是评分模型里一个很重要的维度。维度的查询原来更多考虑人行征信,现在有一些大家认可的第三方征信机构我们也会进行查询,根据还款表现的不同,对于这种关联系数比较高的次数可能就是作为准入门槛的一个考虑,这是其一。其二如果属于新的消费金融机构,我们做评分模型做数据查询次数负债这块,我们考虑强关联的数据跟它的社交以及家庭行为数据上有没有一些关系表现,从传统的信贷从业人员的一些经验值出发,再将它条理化规则化,这也是一个方式。

黄鑫宇:大家提到一个关健词“数据”,数据查询会影响到我们的建模和评分,接下来一个问题是关于大数据共享问题,银联告诉我,就是数据的价值很高的,第三方查询的费用还是不菲的。现在行业去年末开始出现数据共享的情况,包括像今年2月22号蚂蚁提出打开行业开放生态,把芝麻信用的能力开放给合作伙伴也是一种共享,大家觉得行业共享是解决的出路吗?如果是的话,有几个门槛我们需要过?

孙录军:我来谈谈我的理解,共享其实是一门机制,不仅民间机构讲共享,央行也讲共享,像阿里、宜信更多的是以自己的数据作为主要的服务支撑,向中小型的客户进行输出。相对按模式来讲是独立第三方的服务模式,这个模式面临最大的挑战就是公信力的问题——如何建立公信力让别的机构把信息向你有限度的开放,同时给客户提供有价值的数据支撑。我们2012年到现在五年走过来很不容易,也见证了民间征信行业的发展历程。前两天我在银行开会,上海银行的朋友说每年花两千多万,太高了,其实贵是相对的,你这两千多万是否解决了20亿的问题,再有就是秒贷的问题,秒贷现金贷的业务是一两千块钱的客户,风控理念和传统的风控理念完全不一样,可以忽略履约能力的评估,秒贷往往是强调履约意愿的评估,因为500块钱到2000块钱之间现在谁的收入水平都可以还的上。再有就是行业共享几个坎的问题,独立第三方第一要做到合规,都有一些详细的法律规范,第二作为第三方你要公正透明,你是整个行业服务的而不是为哪家机构服务的,第三可持续,征信服务是金融服务最基础的服务工具,金融产业发展非常的迅速,但是基础服务这块非常的薄弱。这是解决民间征信发展的几个诉求点。

黄鑫宇:我来贷也有自己的多维度的风险体系,你怎么看行业共享这个问题?

叶天赐:理论上,数据共享对防范欺诈和共债侦察会有积极作用。对于目前一些机构和平台共享的数据,我们会评估其数据的独立性和真实性,再去判断是否可用。至于我们是否共享数据,因考虑到涉及客户个人隐私,我们在这方面也比较谨慎,但我们也开始在跟合规的,由政府支持的机构进行合作。比如目前跟人行旗下的上海资信有做数据共享。我们认为,数据共享最关键的是需要制定使用规范和限制具体使用范围。

黄鑫宇:王一鸣,你的米么金服对数据分析也是很感兴趣的?

王一鸣:您提到“贵”,我自己观点来讲不是价格贵,而是价值贵,这背后需要几个能力:第一识别价值的能力,数据有很多,数据市场也是蓬勃发展,有很多机构做数据的商业化的运作,你要找出真正有价值的数据。第二这些年我们长期和很多的数据合作伙伴进行深度的数据价值研究和深挖,你要对识别价值的部分加强价值的挖掘。第三部分要在成本价格和价值之间形成合理的评估体系,有等价值的性价比。第二个问题有秒贷,不同的领域、不同的消费信贷或者现金贷门类,评估体系不同,在消费信贷领域,秒贷不存在,有一些消费信贷的新的从业者也采取比较激进的方式采用秒贷的方式也遭受了比较重的损失。蚂蚁金服也是我们的合作伙伴,我们也进行了一些研究,共享是一个方向,但是更多的方向是创造共享的形成,我个人认为还是来自于技术的发展。人行是通过监管的指令,花了十年时间才能达到现在整个数据的质量和数据的维度相对饱满的情况,更多的互联网上可能指令不现实,商业运作上来讲,关于信任、信任链和公信力的问题,这个技术发展也需要一个时间。

黄鑫宇:时间非常紧,我想问两个大问题,一个问题关于农村金融一个关于互联网保险,一提到农村金融,大家印象比较深,它不应该是信贷的结构,我去年正好去青海调研过,它的农村金融农民虽然贷款额小,但是你怎么衡量它的信用体系?怎么给它配额度,这是比较大的问题,它没有抵押,它的房产非常的破,无法做抵押。我想问一下农村大数据金融怎么做的?

周兰:其实从农业金融来讲需要一个切入点,农金圈线下平台股东是国内最大的农药制剂企业,在国内有一万多家代理经销商,有十万多的农药销售经理,他们深入到乡、镇、村,我们从2015年3月成立以后,我们聚焦在种植业、农资行业,比如说农业种植方面最重要的消费品第一就是种子;第二就是农药化肥,我们会跟国内最大的农业企业合作,在今年或者接下来未来我们开始向中小型经销商代理下的村级的二级经销商以及零售店下面服务的客群就是种植户,一层一层地渗透到农业种植领域。你会看到它既是一个供应链下的延展,也需要核心经销商的数据以及代理商的数据,这个数据可能不是我们考虑的消费金融的运营商金融类的数据,而是源于社会关系,包含了一个农户经销店在当地做了多少年,这个店是谁的,需要我们客户经理给我们一个数据信息,这既是信息也是数据,也有来自于核心经销商销售数据源还有销售帐款还款表现。我们数据只是客户层面的表现,在前端我们还有自己的线下团队,去到客户那里搜集到全面的客户画像,你会看到农业金融做数据确实不容易,它需要持久的恒心和耐心需要受得住寂寞把数据充实化。

黄鑫宇:我看官方第一步做线上的事,我以为全过程都是线上的,原来还有线下的流程。请教陈辉总互联网保险,它很难解决平台的信任问题,传统的保险公司都无法解决投保人的骗保作弊,互联网保险怎么办?

陈辉:我们众惠相互保险是中国第一家相互保险公司,我们是属于所有会员的,我们注册的时候突破了《公司法》的一些限制,这是一个相互众惠的简单特点。主持人提到互联网保险怎么做风控?我想还是回到今天的主题来谈,在座的各位都是互联网金融圈的人,保险比较偏一点,对我们来说,有可能也是要解决一个信用的问题,因为技术上的事情有很多,怎么解决信用的问题,信用说实在的就是一种人与人之间,单位与单位之间,交易之间形成的一种相互信任的经济关系。

既然是经济关系和社会关系,经济社会从农业社会到现在的新经济,我们的生产关系已经发生了变化,我们的社会关系也发生了变化,前两个社会我们强调强关系,到了信息化社会有一种弱关系,随着互联网的发展这两年有一个伪关系,这里有一些干扰因素建立了关系网络,这时候我们可能需要新的关系解决我们的信用问题,这就是说社会发生关系,经济关系发生变化,这样的情况下,我们需要一种新的网络体系,来解决信用能力的问题,来解决信誉的问题。我感觉有可能需要一种外在的新的监督体系,像很多专家谈区块链,其实区块链和相互保险从原理上有点类似,都实现了组织与权利的创新,实现了组织之间权利的平等。我们众惠也是想用相互的概念形成一种新的社会关系,在这个社会关系网络体系保证信用的两个基本要素“能力和信誉”得到有效监督,这是我们做互联网保险的大致思路。

黄鑫宇:能否具体一点?

陈辉:我们更想把这个圈子放小,我们做一个垂直细分的群体和行业,比如说围绕物流,把这个链条里面形成相对比较小的圈子,我只控制系统性的风险,在这个圈子里面系统性风险分散以后,个体风险就比较小了。比如说做物流,只要在物流圈子里面,大家相互的监督体系还是有一个网络体系,我们做大数据征信的时候提到一个点,无非对任何一个企业来说希望通过一个点形成一个链条,形成一个网状,这样才能获得一些比较有用的数据,我们希望通过这个圈子能够慢慢的把一些数据,把链条上的各个节点形成新的网络体系。
 


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aaa15286

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很好。。。。。。。。。。。

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