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【干貨】歐美征信信息服務及應用

責任編輯:王李通 作者:佚名 |來源:企業網D1Net  2015-05-05 10:26:39 本文摘自:數據派

本講座選自顧威,益博睿信息技術(北京)有限公司決策分析部副總裁顧威于2015年4月8日在青島大數據高峰論壇金融大數據分論壇上所做的題為《歐美征信信息服務及應用》的演講。

剛才幾位嘉賓都談到了國內的征信情況,還有了解一些大數據的情況,人行的征信實際上覆蓋率的確比較少,真正有信貸記錄的可能就是不到3億人,也就是中國人口總數10幾億的零頭。剛才張總也談到了他們通過互聯網的方式其實覆蓋了5到6億的人口,這個其實挺了不起。

益博睿在國際上也是按照這個理念,它其實進入全球領先領導地位已經30多年了,最早也是基于數據是基礎的理念,基于數據來做進一步的分析,這個是第三方比較權威的中介機構給的評估報告,信息是21世紀的燃料,分析是內燃機。我們從2005年開始給中國很多銀行做了相關數據分析的服務,包括工行、農行、中行,近些年包括給浦發銀行、廣發銀行總行都做了內評法的咨詢。我們做的方式實際上是結合銀行內部的數據做定量的模型分析和開發,剛才百融的張總也談到了,數學模型實際上就是利用歷史數據去預測未來,所以像我們服務的很多銀行機構、金融機構,如果他們有足夠的數據,就會開發出來有預測性的科學模型,用來指導他做進一步的科學決策。

對于數據的理解,益博睿這個公司是英國的上市公司,但是在美國、南美都是有非常大的運營中心,它采用自己成長和并購的方式,基本上涵蓋全世界,除了在中國這塊不能做個人征信業務之外,應該說在比較成熟的歐美市場是占有絕對優勢的。這個是益博睿在全球分布的情況,不僅僅是涵蓋個人征信業務,個人征信業務這塊是最大的,也有企業征信業務。我今天中午跟一個同事吃飯的時候在聊,他知道鄧白氏,鄧白氏是做企業征信服務的,規模只有益博睿的五分之一左右。包括張總談到的費埃哲,它是做征信評分的,應用非常廣泛,在美國假設租房子、信貸,大家都問費埃哲的評分。待會我會介紹到它做評分的數據實際上主要是來源于益博睿的數據,數據的擁有方或者管理方是益博睿,但是當時費埃哲是兩個科學家研究出分析方法,用數據來開發模型。

從數據涵蓋的角度來講,我也給大家簡單看一下,剛才談到我們百分點可能有五六億人,我們在美洲個人征信這塊一共才3億多人口,占了2億多,這個覆蓋率是比較高的的,基本上覆蓋的面是比較廣的。但是即使這樣,現在其實也有很多在做沒有征信記錄的人做分析,只要風險能夠識別出來,這個定價能夠覆蓋它的風險,它依然是盈利的機構。征信這塊實際上提供了很多決策的基礎,我們在中國也是一樣,我們銀行做審批也好,互聯網金融做審批也好,大家很大程度上依賴于征信數據,如果沒有征信數據,咱們談到的預測能力都沒有那么高,所以征信數據是一個非常非常重要的基礎。

這是講到益博睿是怎么利用本身自己有機的增長,再通過并購的方式怎樣去成長,在全世界各地發展它的征信業務和機構。這塊談到了征信這塊包括數據的服務,能夠應用到什么地方去。今天因為是金融論壇,對于金融風險管理這塊,尤其是信用管理這塊,是一個很廣泛的應用。包括從整個生命周期來講,都有一個非常廣泛的應用。我也談到了不僅僅有業務上的應用、信用風險的控制,另外還滿足一些合規上的要求,可能現在我們很多銀行都會面臨達標、提高業務應用的壓力和挑戰。這一塊我們有一個信用服務數據的深度參照標準,怎么通過閉環的方式逐漸覆蓋這個數據,然后做出更新的拓展業務的方式出來。

有一個很重要的方面,收集的這些數據不僅僅是正面的數據,還需要收集一些負面的數據,包括信貸數據里面有很多違約數據,或者它的表現行為的數據,這個尤其重要,否則的話你不知道怎么去定義什么是好、什么是壞,所以總體上來講涉及到一個全方位綜合數據的收集。這個數據本身收集得越多,共享得越多,它能夠帶來的效益就會越好。不僅僅是歐美,其實我們在中國也做一些類似的服務,包括如何利用對數據的量化分析,從早期的尋找客戶到營銷,到怎么樣去做審批,獲取新的客戶、獲取好的客戶,怎么對這些客戶進行有效的管理,提高他們的使用率,提高盈利,如果有壞賬怎么去進行債務的管理,都有一套很好的、很全面的方案。

這個也是剛才我談到的,利用這些相關的信息怎么去做各個信貸產品的生命周期,從審批到客戶的管理,到催收的管理,如何能夠通過量化的方式。因為咱們現在,有機是我們益博睿在中國做的很多是零售信用風險管理,實際上零售的信用風險管理更多的是大數定理的概念,用的是概率,我們相信分數高的人是好客戶的機率大,但并不是說就沒有壞客戶,反之也是這個道理。

因為我們在國外的信用征信數據,其實它用的很多都是信貸數據,所以它其實不屬于大數據的范疇,它屬于精準數據,而且它做的量化評分也是精準評分。但是結合現在新的互聯網趨勢,這些大數據趨勢的確是有很好的輔助作用,尤其是對于沒有信貸數據的那些人。但是現在很多國內也在嘗試做一些信用評分,例如螞蟻評分。評分的區分度是一個非常關鍵的指標。

這張圖是我們經常講的一個信貸生命周期管理,有很多點,實際上這些點都可以利用數據分析的方式,能夠把它的價值充分發揮出來。從早期客戶的獲取,怎么花更少的費用拿到更高質量的客戶,然后不斷做審批,審批是哪些點可以控制住,成為客戶之后怎么維系關系,提高收入,降低損失,到最后如果有壞賬可以做風險催收、資產處置的一些方案。

因為時間的關系,我今天分享就到這里,謝謝大家。

主持人王懿:謝謝顧總給我們留下了很多的時間,大家有什么問題可以問一下,尤其是在國外的征信體系這塊,大家有什么想了解的。其實我特別想知道,因為我那天跟西安高新的一些人做交流的時候他們問過,歐美體系那么完善,為什么我們不復制過來直接用就好了?當時我沒法解釋,一句我也解釋不清楚,我覺得在這可以讓顧總給咱們解答一下,簡單說一下,別說太復雜。

嘉賓顧威:這個問題挺有意思的,咱剛才談到了,因為美國從規劃的時候就非常全面、非常好。包括地址的管理,包括你租房的地址、或自住房地址的信息,你如果申請了信用卡、申請了房貸,各方面信貸的信息處理得都是非常好的,非常全面。而且它涵蓋的面也非常全面,包括把法院的信息、負面信息,都有一些很正規的渠道收集起來,它的覆蓋面比較廣。

我們中國其實也是在借鑒美國的經驗,央行當時就是借鑒了這些,逐漸在做這些事情。但是因為中國畢竟人比較多,而且有信貸歷史的人比較少,所以它的覆蓋率是一個問題。另外一個很關鍵的不同點就是我們在美國征信局業務是放開的,中國在過去這些年一直是央行在做這個事,從機制上肯定不能跟市場相比。好的一點,現在個人征信市場已經逐漸在推開、放開了,這塊我相信我們會迎來更好的信用市場的發展。



 

關鍵字:應用創新征信數據征信體系

本文摘自:數據派

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【干貨】歐美征信信息服務及應用

責任編輯:王李通 作者:佚名 |來源:企業網D1Net  2015-05-05 10:26:39 本文摘自:數據派

本講座選自顧威,益博睿信息技術(北京)有限公司決策分析部副總裁顧威于2015年4月8日在青島大數據高峰論壇金融大數據分論壇上所做的題為《歐美征信信息服務及應用》的演講。

剛才幾位嘉賓都談到了國內的征信情況,還有了解一些大數據的情況,人行的征信實際上覆蓋率的確比較少,真正有信貸記錄的可能就是不到3億人,也就是中國人口總數10幾億的零頭。剛才張總也談到了他們通過互聯網的方式其實覆蓋了5到6億的人口,這個其實挺了不起。

益博睿在國際上也是按照這個理念,它其實進入全球領先領導地位已經30多年了,最早也是基于數據是基礎的理念,基于數據來做進一步的分析,這個是第三方比較權威的中介機構給的評估報告,信息是21世紀的燃料,分析是內燃機。我們從2005年開始給中國很多銀行做了相關數據分析的服務,包括工行、農行、中行,近些年包括給浦發銀行、廣發銀行總行都做了內評法的咨詢。我們做的方式實際上是結合銀行內部的數據做定量的模型分析和開發,剛才百融的張總也談到了,數學模型實際上就是利用歷史數據去預測未來,所以像我們服務的很多銀行機構、金融機構,如果他們有足夠的數據,就會開發出來有預測性的科學模型,用來指導他做進一步的科學決策。

對于數據的理解,益博睿這個公司是英國的上市公司,但是在美國、南美都是有非常大的運營中心,它采用自己成長和并購的方式,基本上涵蓋全世界,除了在中國這塊不能做個人征信業務之外,應該說在比較成熟的歐美市場是占有絕對優勢的。這個是益博睿在全球分布的情況,不僅僅是涵蓋個人征信業務,個人征信業務這塊是最大的,也有企業征信業務。我今天中午跟一個同事吃飯的時候在聊,他知道鄧白氏,鄧白氏是做企業征信服務的,規模只有益博睿的五分之一左右。包括張總談到的費埃哲,它是做征信評分的,應用非常廣泛,在美國假設租房子、信貸,大家都問費埃哲的評分。待會我會介紹到它做評分的數據實際上主要是來源于益博睿的數據,數據的擁有方或者管理方是益博睿,但是當時費埃哲是兩個科學家研究出分析方法,用數據來開發模型。

從數據涵蓋的角度來講,我也給大家簡單看一下,剛才談到我們百分點可能有五六億人,我們在美洲個人征信這塊一共才3億多人口,占了2億多,這個覆蓋率是比較高的的,基本上覆蓋的面是比較廣的。但是即使這樣,現在其實也有很多在做沒有征信記錄的人做分析,只要風險能夠識別出來,這個定價能夠覆蓋它的風險,它依然是盈利的機構。征信這塊實際上提供了很多決策的基礎,我們在中國也是一樣,我們銀行做審批也好,互聯網金融做審批也好,大家很大程度上依賴于征信數據,如果沒有征信數據,咱們談到的預測能力都沒有那么高,所以征信數據是一個非常非常重要的基礎。

這是講到益博睿是怎么利用本身自己有機的增長,再通過并購的方式怎樣去成長,在全世界各地發展它的征信業務和機構。這塊談到了征信這塊包括數據的服務,能夠應用到什么地方去。今天因為是金融論壇,對于金融風險管理這塊,尤其是信用管理這塊,是一個很廣泛的應用。包括從整個生命周期來講,都有一個非常廣泛的應用。我也談到了不僅僅有業務上的應用、信用風險的控制,另外還滿足一些合規上的要求,可能現在我們很多銀行都會面臨達標、提高業務應用的壓力和挑戰。這一塊我們有一個信用服務數據的深度參照標準,怎么通過閉環的方式逐漸覆蓋這個數據,然后做出更新的拓展業務的方式出來。

有一個很重要的方面,收集的這些數據不僅僅是正面的數據,還需要收集一些負面的數據,包括信貸數據里面有很多違約數據,或者它的表現行為的數據,這個尤其重要,否則的話你不知道怎么去定義什么是好、什么是壞,所以總體上來講涉及到一個全方位綜合數據的收集。這個數據本身收集得越多,共享得越多,它能夠帶來的效益就會越好。不僅僅是歐美,其實我們在中國也做一些類似的服務,包括如何利用對數據的量化分析,從早期的尋找客戶到營銷,到怎么樣去做審批,獲取新的客戶、獲取好的客戶,怎么對這些客戶進行有效的管理,提高他們的使用率,提高盈利,如果有壞賬怎么去進行債務的管理,都有一套很好的、很全面的方案。

這個也是剛才我談到的,利用這些相關的信息怎么去做各個信貸產品的生命周期,從審批到客戶的管理,到催收的管理,如何能夠通過量化的方式。因為咱們現在,有機是我們益博睿在中國做的很多是零售信用風險管理,實際上零售的信用風險管理更多的是大數定理的概念,用的是概率,我們相信分數高的人是好客戶的機率大,但并不是說就沒有壞客戶,反之也是這個道理。

因為我們在國外的信用征信數據,其實它用的很多都是信貸數據,所以它其實不屬于大數據的范疇,它屬于精準數據,而且它做的量化評分也是精準評分。但是結合現在新的互聯網趨勢,這些大數據趨勢的確是有很好的輔助作用,尤其是對于沒有信貸數據的那些人。但是現在很多國內也在嘗試做一些信用評分,例如螞蟻評分。評分的區分度是一個非常關鍵的指標。

這張圖是我們經常講的一個信貸生命周期管理,有很多點,實際上這些點都可以利用數據分析的方式,能夠把它的價值充分發揮出來。從早期客戶的獲取,怎么花更少的費用拿到更高質量的客戶,然后不斷做審批,審批是哪些點可以控制住,成為客戶之后怎么維系關系,提高收入,降低損失,到最后如果有壞賬可以做風險催收、資產處置的一些方案。

因為時間的關系,我今天分享就到這里,謝謝大家。

主持人王懿:謝謝顧總給我們留下了很多的時間,大家有什么問題可以問一下,尤其是在國外的征信體系這塊,大家有什么想了解的。其實我特別想知道,因為我那天跟西安高新的一些人做交流的時候他們問過,歐美體系那么完善,為什么我們不復制過來直接用就好了?當時我沒法解釋,一句我也解釋不清楚,我覺得在這可以讓顧總給咱們解答一下,簡單說一下,別說太復雜。

嘉賓顧威:這個問題挺有意思的,咱剛才談到了,因為美國從規劃的時候就非常全面、非常好。包括地址的管理,包括你租房的地址、或自住房地址的信息,你如果申請了信用卡、申請了房貸,各方面信貸的信息處理得都是非常好的,非常全面。而且它涵蓋的面也非常全面,包括把法院的信息、負面信息,都有一些很正規的渠道收集起來,它的覆蓋面比較廣。

我們中國其實也是在借鑒美國的經驗,央行當時就是借鑒了這些,逐漸在做這些事情。但是因為中國畢竟人比較多,而且有信貸歷史的人比較少,所以它的覆蓋率是一個問題。另外一個很關鍵的不同點就是我們在美國征信局業務是放開的,中國在過去這些年一直是央行在做這個事,從機制上肯定不能跟市場相比。好的一點,現在個人征信市場已經逐漸在推開、放開了,這塊我相信我們會迎來更好的信用市場的發展。



 

關鍵字:應用創新征信數據征信體系

本文摘自:數據派

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