| 服务项目 | 浏览量29 | 发布时间2016-05-26 |
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大数据分析为微众银行普惠金融体系的成型奠基
什么的普惠金融体系?早在2005年，联合国就提出了普惠金融的概念：以可负担的成本前提下，及时有效地为社会各阶层的群体提供所需要的金融服务。深圳前海微众银行作为国内首家民营银行和互联网银行，自2015年5月份以来，陆续推出微粒贷、WeBankAPP、微车贷等产品，以个人贷款和大众理财为主的普惠金融产品服务体系基本成型。
我国目前存在的情况是银行方面由于实体网点不足，外加风险管理及成本因素，传统银行服务难以完全覆盖中低收入客群和微小企业。在这样的大环境下，以普惠金融为初衷的互联网银行应运而生。
2015年5月，微众银行正式上线微粒贷，开始进军“普惠”金融领域。这是国内首款从申请、审批到放款全流程实现互联网线上运营的贷款产品，用户只需要手机、微信的“钱包”入口中一键点击“借钱”，系统会在几秒钟之内判断个人信用情况，并给出500元至20万元不等的贷款额度。用户无需任何抵押物，根据相应提示填写信息，就能在短短3分钟内线上完成借款。后期可以随借随还。这样一款产品，在登录腾讯两大社交平台手机和微信之后，其受欢迎程度让人出乎意料。
从获批到推出第一款产品，微众银行用了近6个月，但是2015年下半年，微众银行各种创新产品却是层出不穷。这从另一个侧面也恰恰印证了科技体系对互联网银行后续发展速度的巨大推力。经过一年多的探索，微众银行逐渐形成一套行之有效的破局策略，可以简单描述为：精于数据、专于模型、敏于系统。
精于数据，即全面应用和深入挖掘各类风险数据资源。微众银行依托多方资源，应用涵盖客户信息、产品交易、信贷行为、征信、合作方和第三方平台等十多个不同领域的风险数据。基于大数据分析技术，建立风险识别、实时侦测、计量和报告的能力，满足风险监测报告、风险计量模型、贷后预警、反欺诈与黑名单识别等风险管理工作的需要。
专于模型，运用前沿技术建设风险模型体系。微众银行借助腾讯独特的社交网络大数据管理与分析能力，引入国外新型风险识别和算法技术，陆续建立了客户分群授信、社交评分、信用评分、商户授信管理、欺诈侦测等系列模型。以微粒贷为例，微众银行从客户社交数据对客户进行综合的评价和推断，同时结合公安身份核验和征信，形成更加细致的客户分群和诚信评级，立体评定客户的最高可授信金额，并随时根据以上要素灵活调整客户可授信金额。以反欺诈模型为例，通过分析客户线上行为的一致性、终端设备、IP、区域等信息，预测客户申请和交易中的欺诈可能性;通过分析客户与客户之间信息所呈现的共性特征，预测群体客户的欺诈可能性，从而最大限度地规避集团性、规模性的欺诈行为。
微众银行的做法其实很好理解：互联网银行最大的风险其实来自于诚信风险，专业术语来讲即为还款能力和还款意愿。一方面，微众银行本身主打的是个人小额贷款，其风险本身已远较传统银行分散。另一方面，其通过大数据对借款人进行综合评估且采取邀约申请制，等于是一种针对个人的信用奖励，加之互联网多维度画像与各种反欺诈措施，有助于进一步促进客户的还款意愿，将风险锁定在可控的范围内。以微粒贷为例，该产品的笔均借款金额低于1万元，目前逾期率和不良率等资产质量类风险指标数据远优于监管要求和同业水平。
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