天创信用总经理李文贤:金融科技加速金融变革

在美国,第一个阶段是银行为主导的金融机构,第二个阶段是以核心企业为主导的供应链金融新模式,第三个阶段是产业金融和银行机构互相同步的过程。美国已经发展到第三个阶段,中国在哪个阶段?是第一阶段向第二阶段转化过程中。

作者 | 李文贤

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数据猿报道,2017年10月25日,由 数据猿 联合《清华金融评论》共同主办的“2017金融科技价值峰会——数据驱动金融商业裂变”在北京隆重召开。本届峰会主要从「消费金融」、「供应链金融」、以及「金融前沿科技探索」三个角度深入探索数据智能为金融领域带来哪些颠覆式的变革!

以下是数据猿现场直播“天创信用总经理李文贤”的发言实录:

我今天主要分享的主题是金融科技加速金融变革,刚才苏宁的蔡总讲到,为什么供应链金融发展这么好?在美国,第一个阶段是银行为主导的金融机构,第二个阶段是以核心企业为主导的供应链金融新模式,第三个阶段是产业金融和银行机构互相同步的过程。美国已经发展到第三个阶段,中国在哪个阶段?是第一阶段向第二阶段转化过程中。

未来,预计供应链会达到接近15万亿的市场规模,供应链金融本质是什么?仍然叫大数据金融,大家都在谈供应链金融的新概念,实际上是原有的保理业务。很多大型企业原来为上游服务,没有服务下游的小微企业,因为小微企业的数据没有留存到线上来,不知道风控该怎么做,没有办法给他们做更好的服务,供应链金融是大数据金融。

整个供应链金融更多的模式转到核心企业,核心企业有资金端,这是资金的问题。紧接着就是产业端,关于资金流、信息流、物流合一的问题。最底层仍然是风控,很多公司已经有了数据,怎么基于数据把风险控制住?这是非常专业化的事情。目前,核心企业所有的模式仍然是这样的模式。供应链金融困难在什么地方?第一个困难是数据整合,有些公司有了CRM、ERP系统,但是没有整合到一起;第二个困难是风控经验欠缺。没有专业的人才去做风控的事情,尤其风控基于数据驱动的;第三个困难是技术能力不足。关于底层数据整合、加工需要技术的。到目前为止,很多公司在这三点上有难点,未来几年很多公司都会有这些问题。

我最近也看互联网小贷大的趋势,互联网小贷牌照非常火,最近发了两百多家,有64%是上市公司,上市公司为什么拿这个牌照?为自身的产业服务,把所有的金融渗透到产业里面每一个环节,这也是大的趋势和环境。

未来不管是供应链金融还是消费金融,主要比拼三大块:第一块是怎样让用户更好的体验贷款服务,第二块是风险控制,第三块是资金成本。

天创是赋能公司,能够帮助这些企业,帮助跨界的金融或者是消费金融公司。风控有五个层面,第一是数据,第二是系统,第三是模型,第四试业务,第五是公司管理架构。在大型企业自身转变过程中,需要具备一个完整的体系,并不是简单的加法。

真正在赋能这个领域里面,风险变革会涉及到几大块,第一是大数据,大数据越来越全面,供应链金融提供了ERP的数据,其它外围的数据,尤其中小微CEO或者法人相关的数据非常重要。第二是模型会越来越精准,涉及到机器学习的算法,让模型变得越来越精准。第三个是系统,里面涉及到决策引擎。第四个是业务系统,面向客户的系统一定是高效的。我是从四个层面进行剖析,做供应链金融是一个基础,没有把这个基础夯实的话,很多都是空中楼阁。

关于数据,中国的数据市场越来越规范,越来越开放,像银联也在开放他的数据。有了这些数据以后,个人也好,企业也好,结合外围的数据,去产生化学反应,精准的评估出来,这是数据最基本的东西。其实这种数据在市场上非常多见,很多数据公司提供越来越多能力,风控公司用到反欺诈数据、信贷表现数据、用户画像的数据,还有汽车行业有车一系列的相关的数据,包括车定位的数据,多维度的数据才是构建大数据风控、智能风控最基础的能力。

关于模型,风控一定是数据驱动的,我们讲大数据金融,供应链金融,从数据的选择到数据变量的延伸在到构建模型,最后是模型的优化,这是一套整体的数据驱动理念。这里面涉及到几大块风险,风控模式本身还会涉及到交易欺诈、交易风险、操作风险、信用风险、欺诈风险。供应链金融面临的是欺诈风险,首先判断这个用户,十个里面有两个是骗子,剩下授信10万、50万的问题,整个量化风控去解决金融风险的问题。这里面涉及到很多的算法,比如神经网络、时间序列。如果没有时间场景,这些数据没有价值,只有数据累积到一定程度才能产生价值。

关于趋势,各种信息系统,包括我刚才说的决策引擎,一定是要基于模型运转起来,基于外围的系统去使用。这里面涉及到最基本的软件产品叫决策引擎,在2C领域更多一点,2B领域是一样的,大家服务的群体越来越多,所需要的模型、算法越来越精准,这样的情况下我需要一套很强的工具把这个东西做得非常强大。这里面涉及到IT建设,大数据的风控和分析如何更好的监控到用户、企业。大家贷前做的很多,贷后却做得非常少,这是基于大数据急需补充的一块内容。所以在系统里面,大家看到几大块,底层是基础数据,上层是策略和模型,最上层是金融业务。右侧是各种系统,底层是支撑系统,比如BI系统、大数据平台系统都是数据支撑系统,再上面是决策系统和业务系统,面向个人申请贷款的系统,最基础数据是征信产品。

决策引擎有一套规矩,智能风控人员自动拖拉拽自动输出模型结果。这个有各种板块,2C是现金贷,2B也是一样的,可能针对现金贷做一个现金贷的模型,针对中小微做一套产品,针对不同的模型有不同的产品。

关于消费金融,跟今天的主题更贴合一点,整个消费金融拉动了更多的产业金融。列举三个应用场景:

第一个是国家电网。

国家电网干了什么事情?做了一个大的事情就是国网诚信。比如我们作为用电企业,基于用电数据评估我的信用是什么样子的,评估完了以后,信用结果比较好,我可以后缴电费。在所有的企业中,制造性企业用的电费非常多,国家电网预授信,针对优秀的企业预付费。与每个人密切相关的是一没有钱就停电了,根据我们的信用,卡里没有钱还可以预授信。基于用电的情况做了一个电费贷,江苏银行提供了一个电易容的产品:把数据采集上来,对这些企业进行评估,对这些评估去发放贷款,这是国家电网做的事情。

第二个应用场景就是产业园区。

产业园区把房子抵押得到了更多融资贷款,像我们这些企业都是轻资产,只有几台电脑和几个人,获得贷款非常困难。现在很多企业叫智慧产业园区,他们把企业里所有数据收集上来,对这个企业进行实时评估,评估完了以后有更多的银行发放贷款。包括企业自身维度的数据,企业水煤电的数据,还有招标情况、失信情况、能耗情况多维度的情况构建企业征信的情况。

第三个是金融服务。

像中国银行,针对园区的企业进行信用放贷,不是抵押贷款,只要这个企业拿了一千万的投资,银行配比20%的贷款,这是基于大数据怎么更好的放贷款的一种方式。

我们的主要优势是风险控制。所有的金融产品离不开风险控制。我们现在整个产业板块里面有基础数据、信用报告、欺诈产品,中间有系统平台、采集平台、决策引擎、信贷业务平台。我们还有现金贷、消费分期,还有供应链金融。

信用成为新时代的货币,不仅针对2C,也可以2B,不管企业也好,个人也好,都可以享受到信用的服务。

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