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各占山头 互联网金融公司不会干掉银行

2015-10-09 01:00    it168网站原创  作者: 景保玉 编辑: 景保玉

  【IT168评论】泰戈尔《飞鸟集》中有一句诗略带凄婉:鸟儿从天空飞过,但没有留下痕迹。但是,大数据是一个没有遗忘的时代。你的每一次按键都记录为大数据的一部分。一个公司可以找银行轻松的做运营流水,但是一个人十年的淘宝数据作假难度可想而知,这就是行为。现在互联网金融火的吓人,外界一直看衰银行,在孙骞看来,互联网金融和银行用户群各有差别,未来将分占山头,互相补充。

  9月17日,一场由IT168 CIO-CTO俱乐部、梭子鱼共同主办聚焦金融、制造两大行业的主题为“大数据开启商业新未来”线下沙龙在深圳拉开帷幕。沙龙现场吸引来自平安银行、前海金融保险、沃尔核材等金融、制造两大行业20多家企业CIO、CTO、信息中心主任共同探讨了当下技术热点——大数据在行业企业应用现状以及挑战。

孙骞:金融大数据精髓关键在于方法论
▲平安银行孙骞

  银行业大数据何以称其大?

  大数据来了之后,凡是量大、价值高的通常会加上“大”字,以示重要性。以孙骞所在的银行业为例,结合自己的经验进行了相关的分享。现在银行业都在提大资管、大风险、大数据:何以称其为大?对此孙骞认为,以前银行不属于大资管,但是现在的银行理财通常采用大资管的方式来运作,最大的特点是打破行业壁垒,原来商业银行法要求分业经营,在资管领域首先打破,存在一种事实上的混业经营,银行跟信托、基金公司、证券公司已经没有很大的区别。

  大风险适用于新型的形势下,原来的商业银行没有风险管理部,只有信贷审批部,成立风险管理部之后主要承担的是信用风险,但是现在主要关注未来的市场风险、操作风险、法律风险、合规风险,由此,对整个人员的素质要求完全不同。

  提到大数据,原来包括的数据仓库、ODS在传统银行中都会存在,现在之所以提到大数据是因为规模大、体量大,但是这只是表象,体现的是一种变化趋势,进行了重新的定义,赋予了完全不同的内涵,这是大数据的核心意义。

  大数据是又一个大泡泡吗?

  银行内部做一些项目,也喜欢说概念,但是数据的特点,只要分析总会得出结论,现在一些经济学家专门用经济学的方法研究一些不可理解的问题,比如用数据分析什么时候抢劫银行最有效,把英国和美国过去30年间发生的银行抢劫案,从周一到周五按照不同的时间段排开,得出结论——周四上午十点到十一点抢的钱最多,被抓的概率最低。这个研究结果究竟有没有意义暂且不说,但是这种研究方式可以被用作其方面比如炒股。通过分析,这种盈利超过一半水平。

  大数据到底是不是泡泡,孙骞认为最关键的是看我们能不能理解大数据背后的逻辑,为我们所用。

  为什么互联网金融比传统银行更热衷于大数据?

  传统银行已经积累了很大的客户资源宝库,数据很多,没有一个很有效的手段应用这些数据,但是互联网公司掌握的金融数据很少,必须要占据一个有力的战场发起对传统金融公司的战争,通过创新形成一种相对于传统银行的比较优势,达到弯道超车的目的。

  大数据金融对银行或者金融公司最大的价值在于征信方面,如何识别一个好客户和坏客户。假如可以用更低的成本更高的准确率识别客户,赢得更大的竞争优势。银行给你贷款主要基于两点:一个是有没有还款能力,另一个是有没有还款的意愿。一般通过几个方式,比如了解收入情况,以前有无违约历史,会影响到信用记录。但是有些人的收入远比拿出的工资单高,因此,传统银行很容易错杀这样的客户。现在的互联网金融机构不追求数据的完整性,而是拆分成若干个模型,进行交叉验证,综合评定一个人的还款能力和还款意愿。

  市场会细分,对于互联网金融公司往往需要避开眼前的客户群,就目前的国家政策来讲,在银行能够拿到比较低的贷款,因此,在传统银行中无法拿到贷款的用户才是真正的目标客户群。基于此,传统银行和互联网金融公司的客户群不会有太大的重叠。针对不同的客户群采用的方式有所不同。

  银行自身的数据潜力巨大

  尽管互联网金融如火如荼,声势浩大,但是孙骞认为,银行自身的数据潜力巨大,首先要打破部门、机构、区域、产品间数据信息分隔管理以及由分支机构各自分散识别风险的做法,形成按客户集中统一管理数据信息和高效协调机制;

  其次对数据信息的整合、挖掘分析不到位,不能支撑银行对借款人整体风险的识别,甚至还有可能误导银行对借款人风险的判断。尤其是对于跨区域、跨行业经营的集团客户,不进行数据信息的整合和深度挖掘分析,风险就很难识别和判断。其中的关联风险、互保连保风险、交叉违约风险以及虚假信息等多层复杂风险基本无法发现。对个人要实现客户层级而不是产品层级的偿还能力评估,从而从整体上把握风险。

  大数据对银行的意义主要有两个,一个是营销,找到能够带来最大利润的客户。一个是风险控制,去除给银行带来风险的客户。数据告诉我们你的:属性、行为、关系

  数据是新的生产力

  大数据的思维特点:要整体不要样本,接受模糊牺牲精确,跳出因果关系,寻找相关关系。大数据的技术特点:海量存储,秒速传输,实时处理。

  孙骞认为,除了传统手机制造商之外,格力、长虹、小米、阿里云、360手机、百度易手机,之所以大家都来做智能手机,原因在于互联网+的时代,占据入口:流量即数据,转化获收益。

  典型案例分析:

  闪电贷

  互联网思维和大数据征信技术下的创新。利用零售业务的庞大客户群和数据、产品的匹配能力,在已有的丰富客户群基础上,通过电子化、自动化、数据化来实现客户贷款的极速体验。增加服务不增加风险,提升客户体验,吸引新的的客户加入。

  信用风险审查外包

  收到客户的信用评估申请后,经客户同意,将调取其在社交媒体或淘宝等电商平台的数据,分析客户的行为特点,兴趣爱好,甚至会根据该客户朋友圈特性来对客户信用风险来进行评估。社交数据真实反映客户行为,能帮助银行更准确地判断客户的违约风险,最终降低银行的信用风险。

  最后,在孙骞看来,互联网思维下的大数据拓展了传统数据的来源,是对传统思维的解放,精髓不在数据的大小,而是方法论,只有看到了两者之间的逻辑联系才能理解大数据的真正价值。小数据和大数据之间是互补共存、互相借鉴。现在银行业做大数据不仅仅是看银行内部的数据,还要结合外部数据,不断的完善模型。

孙骞:金融大数据精髓关键在于方法论
▲沙龙活动现场

标签: 互联网金融
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