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大數據征信顯優勢:貸款獲批率提升3倍

責任編輯:editor005

2015-06-05 13:47:11

摘自:金融時報

業內人士認為,未來無論是用芝麻信用,還是融360的大數據風控服務,5萬元以下的小額貸款申請將有可能完全在線化,不再需要人工的審核流程,因而速度將極大地加快。

業內人士認為,未來無論是用芝麻信用,還是融360的大數據風控服務,5萬元以下的小額貸款申請將有可能完全在線化,不再需要人工的審核流程,因而速度將極大地加快。人工審核一般需要一周以上才能放款;純線上審核可以做到10分鐘以內。這將意味著貸款在線化有望得到大規模普及。

除了貸款審批速度實現了突破,貸款獲批率也得到顯著提升,同一類用戶,用抵押物、收入流水證明等粗放式的傳統風控方式,貸款獲批率在15%左右,而使用大數據征信結合人工操作后獲批率可以達到45%以上。

互聯網金融搜索平臺融360日前宣布,融360與螞蟻金服旗下的第三方征信機構芝麻信用已經建立了數據上的戰略合作。這是融360在今年5月初成功開發和運用“天機”大數據風控系統之后在探索互聯網大數據征信實踐上的又一進展。

融360負責風控的副總裁李英浩向記者描述了通過大數據征信將使在線小額信貸迅速發展的前景。他說,假如你需要5萬元左右的資金短期周轉,不必再勞時費力去銀行或小貸公司申請了,只需要靠自己常年累月攢下來的信用,憑借第三方征信公司提供的信用分,就可以在融360等在線金融平臺上貸款了。而且最快10分鐘審批、24小時放款,省時省力省成本。由于大數據風控的運用,未來小額信貸的應用場景將發生極大的變革,將近萬億元的小額信貸市場因此正在成為各大在線金融服務商爭奪的潛在市場。

今年年初,央行已印發《關于做好個人征信業務準備工作的通知》,要求芝麻信用管理有限公司、騰訊征信有限公司等8家機構做好個人征信業務的準備工作,準備時間為6個月。業內人士預計,到6月底,經央行批準后,這8家民營機構將有望獲得籌建第三方征信機構的資質。

現在融360與芝麻信用建立數據上的戰略合作,無疑將有助于雙方的優勢互補,在開展互聯網大數據風控和征信業務實踐上取得較快進展。李英浩表示,融360擁有豐富的用戶借貸行為數據,結合芝麻信用的征信數據(個人信用數據),使得融360的“天機”大數據風控系統更加高效,對借款人可以很快地計算出放貸金額。

據了解,芝麻信用推出的中國首個個人信用評分“芝麻信用分”,主要接入了阿里巴巴集團的電商數據和螞蟻金融的互聯網金融數據以及公共機構的數據,運用大數據及云計算技術,客觀評估并呈現出個人的信用狀況。

芝麻信用采用國際上通行的信用評分方法,最低350分、最高950分,這與美國FICO分(300分至850分)相似,分數越高代表個人信用程度越好,違約可能性越低。該服務主要包含了用戶信用歷史、行為偏好、履約能力、身份特質、人脈關系五個維度。人們在日常生活中點點滴滴的行為,通過長期積累,這些行為軌跡和細節,可以全面反映其信用狀況。

統計數據顯示,截至2013年底,央行銀行個人征信系統中收錄有信貸記錄的自然人約3.2億,還不到全國總人口數的1/4,遠遠滿足不了借貸市場的需求,很多沒有信用卡或從未跟銀行發生借貸關系的人群很難獲得信貸服務。而在美國,征信體系的覆蓋率已經達到了85%。

商業大數據征信的興起,將改變這一狀況。融360的創始人、CEO葉大清向記者表示,“2015年是互聯網征信元年。6月份8家商業征信公司將有望拿到央行頒發的牌照,補充央行征信記錄的不足。”他透露,融360正廣泛地和國內外各類征信機構洽談合作,其中一些合作項目已經啟動。商業征信數據結合央行征信數據,能夠讓廣大草根人群,例如自由職業者、個體戶、小微企業主、學生等人群有機會在線借貸。

芝麻信用相關負責人表示,芝麻信用分主要分為金融和非金融兩類應用場景,非金融會在免押(租車、住宿)、后付、證明(簽證、交友)、分享經濟(比如小豬短租)方面加大投入。而金融類則需要加強同相關借貸數據提供方合作。在線金融搜索平臺融360獨有的數據源是芝麻信用一個天然的合作伙伴。

據了解,融360過去三年半積累了大量的信貸用戶數據,幫助用戶成功獲取了超過3000億元貸款。在借款人訪問數據、用戶申請資質信息、網站行為數據、批貸信息和貸后信息方面擁有強大的優勢。

業內人士認為,未來無論是用芝麻信用,還是融360的大數據風控服務,5萬元以下的小額貸款申請將有可能完全在線化,不再需要人工的審核流程,因而速度將極大地加快。李英浩介紹說,人工審核一般需要一周以上才能放款,慢的可能兩個月;純線上審核可以做到10分鐘以內。這將意味著貸款在線化有望很快得到大規模普及。

據介紹,除了貸款審批速度實現了突破,貸款獲批率也得到了顯著提升,同一類用戶,用抵押物、收入流水證明等粗放式的傳統風控方式,貸款獲批率在15%左右,而使用大數據征信結合人工操作后獲批率可以達到45%以上。至于貸款的逾期率,以12個月違約風險舉例,通過“天機”風控模型篩選的用戶,逾期率比沒有經過篩選的低一半。

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