一、大數(shù)據(jù)重定義
在中國(guó)，大數(shù)據(jù)這個(gè)概念已經(jīng)被各行各業(yè)很廣泛的引用，變得家喻戶曉了，但是限于本身的專業(yè)性內(nèi)涵，大家對(duì)大數(shù)據(jù)的理解又存在巨大的差異。成就大數(shù)據(jù)的不僅僅是傳統(tǒng)定義中的“大”即三個(gè)“V”（Volume–量,Velocity–速度,Variety–多樣性），而是“大”所能帶來(lái)的“價(jià)值”。當(dāng)人們從海量數(shù)據(jù)中能夠汲取價(jià)值，并借助其推動(dòng)商業(yè)模式發(fā)生內(nèi)嵌式變革時(shí)，具備“大”的特點(diǎn)的數(shù)據(jù)才成為真正的“大數(shù)據(jù)”。
毋庸置疑，今天中國(guó)大數(shù)據(jù)的時(shí)代正在洶涌而來(lái)，7億的互聯(lián)網(wǎng)用戶，3.5億的微信用戶以及8億的智能連接裝置都使得數(shù)據(jù)作為一項(xiàng)基礎(chǔ)設(shè)施，成為了互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的核心資源。相較于歐美，中國(guó)的用戶更愿意分享個(gè)人信息，根據(jù)BCG最近完成的一份調(diào)研結(jié)果來(lái)看。問(wèn)如果我給您定制一個(gè)個(gè)性化的產(chǎn)品，你是否愿意分享你通過(guò)使用這一產(chǎn)品所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。93%的被調(diào)研客戶會(huì)說(shuō)“我愿意”。而數(shù)據(jù)的種類多種多樣，有超過(guò)一半的人愿意分享家庭類傳感器的數(shù)據(jù)、病例上的數(shù)據(jù)、汽車(chē)傳感器上的數(shù)據(jù)等等。這在很大程度上反映了當(dāng)前的80和70后作為互聯(lián)網(wǎng)人的張揚(yáng)心態(tài)。這就給我們帶來(lái)一些新的機(jī)會(huì)，讓我們的金融行業(yè)有一些新的發(fā)展契機(jī)。一般在討論大數(shù)據(jù)的時(shí)候，很多都是在技術(shù)層面上展開(kāi)，比如說(shuō)大數(shù)據(jù)、小數(shù)據(jù)、快數(shù)據(jù)、慢數(shù)據(jù)等等。但大數(shù)據(jù)的著眼點(diǎn)和落腳點(diǎn)始終在于是否能夠推動(dòng)實(shí)體經(jīng)濟(jì)或虛擬經(jīng)濟(jì)商業(yè)模式的轉(zhuǎn)變從而產(chǎn)生巨大的價(jià)值。
從不同行業(yè)來(lái)看，金融行業(yè)的數(shù)據(jù)強(qiáng)度為上述各個(gè)行業(yè)之首，因此大數(shù)據(jù)理念在銀行業(yè)十分流行，但其潛在價(jià)值尚未得到充分的開(kāi)發(fā)和利用。舉例而言，銀行中有著海量的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，在每100萬(wàn)美元收入里，銀行業(yè)會(huì)創(chuàng)造和使用的數(shù)據(jù)大概是820G，遠(yuǎn)多于其它行業(yè)。而銀行在數(shù)據(jù)的應(yīng)用和價(jià)值創(chuàng)造上，卻非常有限。實(shí)際上如果可用的數(shù)據(jù)是百分之百，最后真正能夠用于創(chuàng)造價(jià)值的數(shù)據(jù)只占總數(shù)據(jù)量的1/3左右。因此對(duì)于大數(shù)據(jù)而言，各行各業(yè)普遍的問(wèn)題是雖然有這樣的海量數(shù)據(jù)，但是并沒(méi)有很好的應(yīng)用，未能帶來(lái)實(shí)際的商業(yè)價(jià)值。大數(shù)據(jù)在整個(gè)金融機(jī)構(gòu)的價(jià)值鏈上潛在價(jià)值巨大。如果按價(jià)值鏈環(huán)節(jié)來(lái)看，客戶細(xì)分、精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)、定價(jià)、增值服務(wù)、風(fēng)險(xiǎn)管理都是大數(shù)據(jù)有非常好應(yīng)用的領(lǐng)域。尤其在風(fēng)險(xiǎn)管理領(lǐng)域，在確定違約模式、完善評(píng)分、催收、檢測(cè)以及異常情況的檢測(cè)等等。然而大數(shù)據(jù)對(duì)于傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)和新興的互聯(lián)網(wǎng)金融機(jī)構(gòu)或者說(shuō)小微金融的影響和實(shí)現(xiàn)價(jià)值的方式確有著很大的差別，以下我們將從大型金融機(jī)構(gòu)和小微金融機(jī)構(gòu)兩個(gè)方面來(lái)探討如何來(lái)充分發(fā)揮大數(shù)據(jù)的真正價(jià)值
二、大型金融機(jī)構(gòu)大數(shù)據(jù)應(yīng)用現(xiàn)狀
如前所述，對(duì)于傳統(tǒng)的大型機(jī)構(gòu)而言，同樣以銀行為例，目前銀行只用到一小部分與客戶相關(guān)的數(shù)據(jù)，主要包括：?交易數(shù)據(jù)?客戶提供的數(shù)據(jù)（出生日期、地址、婚姻狀況等）?評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)?渠道使用數(shù)據(jù)?移動(dòng)銀行業(yè)務(wù)用戶的定位數(shù)據(jù)?社交媒體互動(dòng)信息?網(wǎng)站互動(dòng)信息（交易前）?交易數(shù)據(jù)，用于推測(cè)客戶的行為?往上搜索行為?社交網(wǎng)絡(luò)
而B(niǎo)CG調(diào)研顯示，從一個(gè)實(shí)際案例來(lái)看，針對(duì)可用數(shù)據(jù)整體而言，大概銀行只會(huì)收集80%的數(shù)據(jù)。去掉一些低質(zhì)量數(shù)據(jù)，可用的大概有70%，真正能夠在傳統(tǒng)銀行中得到應(yīng)用的數(shù)據(jù)占比約為34%。然而調(diào)研在七大主要領(lǐng)域中卻發(fā)現(xiàn)了64項(xiàng)潛在大數(shù)據(jù)應(yīng)用，遍布于零售業(yè)務(wù)、公司業(yè)務(wù)、資本市場(chǎng)業(yè)務(wù)、交易銀行業(yè)務(wù)、資產(chǎn)管理業(yè)務(wù)、財(cái)富管理業(yè)務(wù)和風(fēng)險(xiǎn)管理等多個(gè)領(lǐng)域。這64個(gè)應(yīng)用源于BCG的實(shí)際項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，也就是說(shuō)，這些應(yīng)用或多或少都已經(jīng)被某些金融機(jī)構(gòu)進(jìn)行了嘗試，其價(jià)值已經(jīng)得到了初步的證實(shí)。
目前從海外金融機(jī)構(gòu)應(yīng)用“大數(shù)據(jù)”的整體情況來(lái)看，有1/3處在普及和理解大數(shù)據(jù)概念階段，1/3處在試點(diǎn)階段，另外有約1/3的金融機(jī)構(gòu)已經(jīng)諳熟于“大數(shù)據(jù)”的應(yīng)用，正在按部就班地提升能力，并將“大數(shù)據(jù)”所要求的工作機(jī)制嵌入商業(yè)模式與運(yùn)營(yíng)模式中，進(jìn)行了嵌入式變革階段。因此，總體而言大數(shù)據(jù)在傳統(tǒng)金融領(lǐng)域的應(yīng)用還有很長(zhǎng)的路要走。
三、大型金融機(jī)構(gòu)大數(shù)據(jù)應(yīng)用舉例
海外金融機(jī)構(gòu)由于競(jìng)爭(zhēng)激烈，并且市場(chǎng)相對(duì)自由，因此對(duì)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用案例較多，在BCG的過(guò)往項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)中也出現(xiàn)了一些非常有趣并且對(duì)國(guó)內(nèi)的金融機(jī)構(gòu)也會(huì)非常有啟發(fā)的做法。
1.“大數(shù)據(jù)”為小微企業(yè)客戶提供增值服務(wù)提高客戶粘性：在這項(xiàng)服務(wù)里，這家澳大利亞的銀行為其小微客戶免費(fèi)提供它們自己的客戶和競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手分析：客戶的財(cái)富結(jié)構(gòu)，購(gòu)買(mǎi)偏好，與競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手客戶結(jié)構(gòu)的差異等。而分析的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)來(lái)自于該銀行零售業(yè)務(wù)中的個(gè)人支付數(shù)據(jù)。由于銀行掌握的數(shù)據(jù)海量而精準(zhǔn)，這樣的分析就比一般的市場(chǎng)分析機(jī)構(gòu)的成果更富有洞察。此項(xiàng)服務(wù)不僅為該銀行提高了存量客戶的粘性，也成為它們吸引新客戶的一個(gè)重要工具。
2.通過(guò)“大數(shù)據(jù)”分析為企業(yè)客戶提供營(yíng)銷(xiāo)支持。另一家銀行則為自己的一個(gè)賣(mài)手機(jī)的零售商客戶分析了其客戶在購(gòu)買(mǎi)手機(jī)前后的其他購(gòu)買(mǎi)行為。發(fā)現(xiàn)客戶在購(gòu)買(mǎi)之前出現(xiàn)頻率最高的地方是交通樞紐，而購(gòu)買(mǎi)之后則最可能出現(xiàn)在食品雜貨店里。這樣的分析幫助手機(jī)零售商明確定義了營(yíng)銷(xiāo)的最佳地點(diǎn)，從而優(yōu)化了客戶的營(yíng)銷(xiāo)資源配置。
3.通過(guò)“大數(shù)據(jù)”分析優(yōu)化了自身客戶細(xì)分。傳統(tǒng)銀行做客戶細(xì)分的主要維度是年齡、性別、職業(yè)、財(cái)富水平等。基于這樣的細(xì)分做營(yíng)銷(xiāo)和產(chǎn)品設(shè)計(jì)容易“誤傷一片”，會(huì)浪費(fèi)不少的資源。在“大數(shù)據(jù)”分析的幫助下，銀行做客戶細(xì)分的思路開(kāi)闊了很多，而且細(xì)分對(duì)于行動(dòng)的指導(dǎo)性也越來(lái)越強(qiáng)。這家銀行按照一個(gè)客戶使用產(chǎn)品的“廣度”（即產(chǎn)品的數(shù)量）和“深度”（即使用產(chǎn)品的頻率）進(jìn)行細(xì)分。這樣的細(xì)分幫助該銀行發(fā)現(xiàn)了一些從前沒(méi)有注意到的機(jī)會(huì)。例如，細(xì)分中發(fā)現(xiàn)了一類“臨界點(diǎn)”客戶，即很有可能換銀行的客戶。基于數(shù)據(jù)分析還發(fā)現(xiàn)，客戶換銀行一個(gè)重要原因是因?yàn)樽约旱呐笥褌兌荚谑褂媚繕?biāo)銀行。于是，穩(wěn)住這些客戶的一個(gè)手段就是營(yíng)銷(xiāo)他的朋友圈。此外，該銀行還發(fā)現(xiàn)了一個(gè)占比不大（~7%）但很有意思的客群，姑且稱之為“敗家族”。這類客群的財(cái)富水平不高，達(dá)不到銀行的貴賓門(mén)檻，所以常常被銀行忽略。但是，這類客戶有個(gè)特點(diǎn)，就是交易行為非常活躍。他們的消費(fèi)習(xí)慣能夠?yàn)殂y行帶來(lái)可觀的價(jià)值。這個(gè)案例可以帶來(lái)兩個(gè)啟示：
l第一，“大數(shù)據(jù)”發(fā)現(xiàn)的未必是“大機(jī)會(huì)”，即單個(gè)機(jī)會(huì)的價(jià)值未必很高，而是“大量機(jī)會(huì)”，即不斷找出新的洞察。而充分實(shí)現(xiàn)大量機(jī)會(huì)就可以獲得“大價(jià)值”。
l第二，“大數(shù)據(jù)”往往并沒(méi)有給金融機(jī)構(gòu)帶來(lái)翻天覆地的改變，但是，它可以為金融機(jī)構(gòu)帶來(lái)新的視角。客戶細(xì)分是金融機(jī)構(gòu)一直在做的事，但是，“大數(shù)據(jù)”可以幫助金融機(jī)構(gòu)深化、細(xì)化自己的認(rèn)識(shí)，找出以往被忽略的價(jià)值點(diǎn)。
4.“大數(shù)據(jù)”幫助金融機(jī)構(gòu)發(fā)現(xiàn)可以指導(dǎo)行動(dòng)、創(chuàng)造價(jià)值的關(guān)聯(lián)關(guān)系。例如，一家西班牙大型銀行就客戶的興趣愛(ài)好和其金融行為進(jìn)行“大數(shù)據(jù)”分析時(shí)發(fā)現(xiàn)，高爾夫球愛(ài)好者為銀行創(chuàng)造的價(jià)值最高，而足球愛(ài)好者的忠誠(chéng)度最高。這樣的分析不僅可以指導(dǎo)銀行進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)，也能夠幫助銀行進(jìn)行更加有目的的數(shù)據(jù)收集。
5.“大數(shù)據(jù)”在公司銀行業(yè)務(wù)中的創(chuàng)新應(yīng)用。而一家加拿大銀行對(duì)于自己的醫(yī)藥零售商客群做了一個(gè)分析。該銀行首先將這些客戶按照銷(xiāo)售額分成八類，進(jìn)而計(jì)算每個(gè)藥店為銀行帶來(lái)的收入。分析發(fā)現(xiàn)，在同一類中，客戶每百萬(wàn)銷(xiāo)售額所產(chǎn)生的銀行收入之間的落差可高達(dá)17倍。這家銀行意識(shí)到，特征類似的中小客戶給銀行帶來(lái)的價(jià)值卻可以差異巨大。于是，這家銀行為每一類客戶找到了“標(biāo)桿”，即對(duì)于銀行貢獻(xiàn)居中的客戶，并分析其金融產(chǎn)品的配置情況。然后，這家銀行比對(duì)每個(gè)客戶與自己的“標(biāo)桿”之間的差距，并用這些差距來(lái)指導(dǎo)客戶經(jīng)理進(jìn)營(yíng)銷(xiāo)。而且，客戶經(jīng)理還可以與客戶分享這些比對(duì)結(jié)果，幫助他們認(rèn)識(shí)到自己與同業(yè)相比在金融方面的潛在需求。這樣的分析既提高了營(yíng)銷(xiāo)的有效性，也為客戶帶來(lái)了金融服務(wù)之外的增值。
6.“大數(shù)據(jù)”能夠幫助金融機(jī)構(gòu)提升風(fēng)控能力。Bankinter是西班牙的一家精品銀行，他的單體客戶利潤(rùn)往往比規(guī)模領(lǐng)先的大型同業(yè)高上幾倍。該銀行專注于中高端客群，并高度注重技術(shù)的應(yīng)用。Bankinter應(yīng)用亞馬遜的云服務(wù)，借助“大數(shù)據(jù)”分析進(jìn)行行業(yè)發(fā)展模擬以支持對(duì)于公司客戶的風(fēng)險(xiǎn)控制。對(duì)公客戶的信貸風(fēng)險(xiǎn)除了與企業(yè)自己的狀況有關(guān)之外，還會(huì)極大地受到行業(yè)發(fā)展的影響。但是，行業(yè)模擬在過(guò)去的技術(shù)條件下并不能廣泛應(yīng)用。但“大數(shù)據(jù)”極大地提高了這種分析的可行性。以前，這家銀行做一個(gè)行業(yè)的宏觀模擬分析，一次運(yùn)算平均耗時(shí)可達(dá)23個(gè)小時(shí)，而現(xiàn)在，同樣的分析只用20分鐘左右。
7.“大數(shù)據(jù)”助力銀行優(yōu)化貸中和貸后管理。而以WellsFargo（富國(guó)銀行）為例，他們應(yīng)用“大數(shù)據(jù)”分析識(shí)別客戶的異常行為作為風(fēng)險(xiǎn)提示信號(hào)。分析的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)是銀行自己的海量的交易數(shù)據(jù)，即個(gè)人的支付數(shù)據(jù)、企業(yè)的交易數(shù)據(jù)等。在貸后管理中，“大數(shù)據(jù)”分析正在幫助銀行優(yōu)化催收管理。通過(guò)量化分析發(fā)現(xiàn)，近三成的失敗催收源于聯(lián)系不到借款人。而“大數(shù)據(jù)”分析能夠幫助銀行提升聯(lián)系借款人的成功率
綜上來(lái)看，可以發(fā)現(xiàn)各家銀行對(duì)于大數(shù)據(jù)的“玩法”各異，但是其核心在于通過(guò)自身已有的大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，針對(duì)特定的客戶群進(jìn)行深度挖掘，從而通過(guò)創(chuàng)造性的洞察來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)現(xiàn)有商業(yè)模式的顛覆和改善。但是具體到操作細(xì)節(jié)，傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)仍然將面對(duì)大量不易克服的“攔路虎”。
四、大型金融機(jī)構(gòu)大數(shù)據(jù)關(guān)鍵路徑
上述案例只是金融機(jī)構(gòu)應(yīng)用“大數(shù)據(jù)”潛在可能性的“一斑”。海量的機(jī)會(huì)仍然有待開(kāi)發(fā)。但相比技術(shù)的蓬勃發(fā)展，金融機(jī)構(gòu)對(duì)于大數(shù)據(jù)的實(shí)際應(yīng)用仍然差強(qiáng)人意。原因究竟在哪里？BCG的調(diào)研結(jié)果顯示，從數(shù)據(jù)到價(jià)值的過(guò)程包括七個(gè)步驟：數(shù)據(jù)收集、獲得數(shù)據(jù)擁有者的許可和信任、儲(chǔ)存和處理技術(shù)、數(shù)據(jù)科學(xué)/算法、協(xié)調(diào)、洞察、嵌入式變革。
而在這七步中有兩個(gè)關(guān)鍵瓶頸：
一是獲得數(shù)據(jù)擁有者的許可和信任，即是否能夠把數(shù)據(jù)整合并用起來(lái)；
二是協(xié)調(diào)，即金融機(jī)構(gòu)內(nèi)部部門(mén)之間的協(xié)調(diào)問(wèn)題。例如，很多銀行面臨的問(wèn)題是整合、打通散落在各個(gè)部門(mén)的數(shù)據(jù)，零售、對(duì)公、信用卡等。而在“協(xié)調(diào)”方面，金融機(jī)構(gòu)常常要面對(duì)業(yè)務(wù)與技術(shù)溝通不暢的問(wèn)題，數(shù)據(jù)難以轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力。
突破這些瓶頸的關(guān)鍵在于管理層面，而非技術(shù)。“大數(shù)據(jù)”之于傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)，我們認(rèn)為更大的意義在于它推動(dòng)嵌入式變革的能力。
“大數(shù)據(jù)”時(shí)代要求試錯(cuò)、應(yīng)變的機(jī)制，跨界復(fù)合型人才，開(kāi)放靈敏的觸角體系，這些都會(huì)挑戰(zhàn)傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)慣常的管理實(shí)踐。這樣的改變不僅對(duì)于汲取“大數(shù)據(jù)”的價(jià)值意義非凡，也是傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)在以“互聯(lián)網(wǎng)金融”為符號(hào)的變革時(shí)代里求生存、求發(fā)展的關(guān)鍵。
五、大數(shù)據(jù)如何破解小微金融難題
而對(duì)于小微金融機(jī)構(gòu)，雖然有了大數(shù)據(jù)，也有應(yīng)用場(chǎng)景，但小微企業(yè)目前融資難、融資貴的問(wèn)題仍然未能得到有效解決？在中國(guó)銀行體系給小微企業(yè)大概提供了12%的融資，而銀行加上類金融，包括租賃、保險(xiǎn)、P2P大概加起來(lái)僅達(dá)到20%。調(diào)研發(fā)現(xiàn)的4個(gè)核心問(wèn)題是：時(shí)間長(zhǎng)、抵押物不充分、沒(méi)有財(cái)務(wù)報(bào)表、成本較高。之所以出現(xiàn)這些問(wèn)題，主要是目前小微金融的模式還是以線下為主體，主要包括信貸工廠模式、IPC模式、掃街模式三種類型。
-信貸工廠模式：目前傳統(tǒng)銀行使用的比較多的模式，受成本所限，其單筆的授信規(guī)模需要大于200萬(wàn)。
-IPC模式：?jiǎn)稳巳鞒蹋旧夏軌虬褑喂P的授信模式降到100萬(wàn)到200萬(wàn)之間。
-掃街模式：通過(guò)設(shè)置較高的定價(jià)來(lái)覆蓋，主要是屬于信用模式。
這三個(gè)模式都有一個(gè)特點(diǎn)，就是人力耗費(fèi)比較大、成本比較高、難以規(guī)模化推廣。這是從銀行角度來(lái)看小微企業(yè)難以獲得銀行服務(wù)的核心原因。
而大數(shù)據(jù)多樣化的數(shù)據(jù)來(lái)源，使得構(gòu)建小微金融的服務(wù)體系成為可能。包括社交數(shù)據(jù)、物流數(shù)據(jù)、支付數(shù)據(jù)、交易平臺(tái)的數(shù)據(jù)、點(diǎn)評(píng)的數(shù)據(jù)，都可以極大地豐富我們對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)的準(zhǔn)入、評(píng)估、定價(jià)以及監(jiān)控、效率等方面的評(píng)估。不過(guò)大數(shù)據(jù)跟傳統(tǒng)風(fēng)控差別較大，包括數(shù)據(jù)的維度、格式、來(lái)源、分析方法都明顯不同。傳統(tǒng)做風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的時(shí)候主要是基于評(píng)分塔，主要依賴企業(yè)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和金融體系的信貸數(shù)據(jù)。邏輯回歸是找出主要的因子變量是一個(gè)主要的方法。因此依靠少的變量個(gè)數(shù)，但是要求這些變量的數(shù)據(jù)非常精準(zhǔn)。而大數(shù)據(jù)主要應(yīng)用的則是網(wǎng)絡(luò)和一些非金融征信的數(shù)據(jù)，既包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，也包括非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。并通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)，不斷總結(jié)這些數(shù)據(jù)之間的內(nèi)在關(guān)系，涉及變量可以多達(dá)幾千萬(wàn)個(gè)。這些變量里收集數(shù)據(jù)的質(zhì)量可以不準(zhǔn)確，也可以千差萬(wàn)別。而當(dāng)有幾千到一萬(wàn)個(gè)數(shù)據(jù)的時(shí)候，一個(gè)完整、精確的對(duì)一個(gè)客戶的描述就會(huì)逐漸呈現(xiàn)出來(lái)。
六、小微金融對(duì)大數(shù)據(jù)的奇葩玩兒法
說(shuō)道小微金融機(jī)構(gòu)應(yīng)用大數(shù)據(jù)的案例，更加“不按套路出拳”
1.“餓了么”的網(wǎng)站，對(duì)小餐館是一個(gè)非常好的信用評(píng)價(jià)，這些小餐館并沒(méi)有什么固定資產(chǎn)和財(cái)務(wù)報(bào)表，但是這里有對(duì)它的整體評(píng)價(jià)，對(duì)它客流量的評(píng)價(jià)，對(duì)它質(zhì)量的評(píng)價(jià)，對(duì)它未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)整個(gè)生意的經(jīng)營(yíng)好壞，都會(huì)有些預(yù)測(cè)。基于這樣的數(shù)據(jù)，其實(shí)就可以對(duì)一個(gè)餐館做出一定程度上的風(fēng)險(xiǎn)判斷。
2.ZestFinance，就主要通過(guò)收集第三方的數(shù)據(jù)、用戶的數(shù)據(jù)以及互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)。它通過(guò)這些數(shù)據(jù)把一個(gè)人大概能有一千到一萬(wàn)以上不同變量的描述，通過(guò)這些細(xì)節(jié)的數(shù)據(jù)，可以很生動(dòng)、很立體地描繪出一個(gè)人。一個(gè)非常有趣的結(jié)論是：沒(méi)有數(shù)據(jù)本身也是一種信息。當(dāng)一個(gè)人要收集一萬(wàn)項(xiàng)，這個(gè)人只能提供一千項(xiàng)，缺九千項(xiàng)，這個(gè)人本身就能提供很好的信息。這就是利用多維的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)對(duì)人進(jìn)行360度的描繪的一個(gè)非常生動(dòng)的例子。傳統(tǒng)方式上，金融機(jī)構(gòu)理解一個(gè)客戶，這個(gè)客戶的身份、經(jīng)濟(jì)實(shí)力、財(cái)務(wù)狀況、違約歷史，是關(guān)注重點(diǎn)。但是如果把互聯(lián)網(wǎng)上的數(shù)據(jù)整合到一起，就會(huì)更生動(dòng)地刻畫(huà)出這個(gè)人的基礎(chǔ)信息、社交信息、基礎(chǔ)愛(ài)好、生活習(xí)慣、消費(fèi)習(xí)慣等等，會(huì)為整個(gè)大數(shù)據(jù)體系下的征信和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估奠定一個(gè)很好的基礎(chǔ)。這在美國(guó)算是比較成功的一個(gè)利用大數(shù)據(jù)做風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的公司，但是它的數(shù)據(jù)最大程度上其實(shí)依靠的主要是第三方的數(shù)據(jù)，包括搬家、法律、電話、聯(lián)系、水電，對(duì)社交數(shù)據(jù)運(yùn)用得并不多。
3.Scor！是一家依托社交數(shù)據(jù)幫助銀行進(jìn)行個(gè)人信貸風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的“大數(shù)據(jù)”公司。銀行將申請(qǐng)貸款的客戶情況報(bào)給Scor！并向其購(gòu)買(mǎi)評(píng)估結(jié)果。Scor！的評(píng)估結(jié)果被植入信貸審批流程，作為銀行內(nèi)評(píng)估的補(bǔ)充。這樣的合作正在幫助客戶提升審貸速度和準(zhǔn)確性。
4.美國(guó)一家創(chuàng)業(yè)公司應(yīng)用電梯數(shù)據(jù)和黃頁(yè)數(shù)據(jù)幫助銀行進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警。電梯運(yùn)行過(guò)程中一直會(huì)有數(shù)據(jù)留痕，例如在某棟樓的每一層停了多少次等。而黃頁(yè)是公開(kāi)信息，某棟樓的某一層是哪家公司可以很容易查到。匹配這些數(shù)據(jù)就可以得出某家公司每天電梯停靠的次數(shù)。該公司的“大數(shù)據(jù)”分析發(fā)現(xiàn)，如果某家公司的電梯數(shù)據(jù)突然發(fā)生異常變化，可能代表該公司出現(xiàn)了經(jīng)營(yíng)變化。電梯停靠次數(shù)異常減少可能意味著員工的減少或者客戶拜訪次數(shù)的減少，無(wú)論如何，這樣的信號(hào)應(yīng)該引起銀行的及時(shí)關(guān)注。將這樣的預(yù)警信號(hào)植入貸后管理流程無(wú)疑會(huì)比單純進(jìn)行每季度或每年的貸后檢查要更有針對(duì)性
5.Kabbage這是純做網(wǎng)絡(luò)信貸的企業(yè)。美國(guó)的很多商家其實(shí)是多平臺(tái)上做操作，有的是在Ebay、雅虎等幾個(gè)電商平臺(tái)上，單個(gè)平臺(tái)上交易量的信息都不能保證他們獲得很好的授信，Kabbage會(huì)把不同平臺(tái)上的數(shù)據(jù)，物流的數(shù)據(jù)、社交平臺(tái)的數(shù)據(jù)整合在一起，提供一個(gè)更加全面的圖譜，提供整個(gè)風(fēng)險(xiǎn)和評(píng)價(jià)。
6.中國(guó)的拍拍貸這樣的公司，也開(kāi)始這樣的探索和嘗試。
七、小微金融實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)價(jià)值所面臨的核心問(wèn)題
用大數(shù)據(jù)解決小微金融的問(wèn)題，有幾個(gè)方面是非常關(guān)鍵的，包括數(shù)據(jù)的使用、數(shù)據(jù)的計(jì)算以及生態(tài)系統(tǒng)。其中三個(gè)方面尤為重要：
第一，中國(guó)是急需一個(gè)對(duì)于消費(fèi)者數(shù)據(jù)保護(hù)的法規(guī)。如果雙方有契約，使用消費(fèi)者的數(shù)據(jù)會(huì)有更大范圍以及更加可靠的來(lái)源，建立互信，這是充分實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)價(jià)值的基本法律保障。
第二，很多金融機(jī)構(gòu)包括互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)在數(shù)據(jù)的獲取管理和解讀上非常缺乏人才，尤其缺乏既懂得業(yè)務(wù)又懂得技術(shù)的數(shù)據(jù)科學(xué)家，因此需要通過(guò)建立更廣泛的資源平臺(tái)來(lái)網(wǎng)羅真正的跨界金融人才。
第三，中國(guó)目前整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展活力十足，但是對(duì)于整個(gè)數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)的發(fā)展仍不是很全面。而在發(fā)達(dá)國(guó)家的整個(gè)數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)，包括營(yíng)銷(xiāo)用的數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)、風(fēng)控用的數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)，已經(jīng)有了真正完整的鏈條，這方面客觀上存在這個(gè)大量的創(chuàng)業(yè)機(jī)會(huì)，所以仍需要金融機(jī)構(gòu)、投資機(jī)構(gòu)以及小微金融領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)者來(lái)共同推動(dòng)。
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