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復融科技梁屹:數據化驅動提升小微貸款獲客效率
發布時間:2019-12-18     
12月10日,由經觀傳媒、中國廣告協會、經濟觀察報等聯合主辦的“2018-2019年度第五屆金融年會”在北京召開,在年會的主題演講環節,復融科技副總裁梁屹與參會嘉賓分享了數據化驅動在解決小微信貸難點方面的探索與經驗。



小微信貸既是國家政策關注和鼓勵的方向,也是銀行等金融機構支持實體經濟、數字化轉型的必要議題。但同時,小微企業財務不透明,資信數據分散,經營周期不穩定等,使小微貸款業務的成本和風控面臨不小的困難,令許多銀行陷入想貸而不敢貸的窘境。


近年來,銀行與金融科技行業充分利用大數據模型、人工智能等新的信息技術,不斷探索小微信貸的新路徑,復融科技的實踐即是其中一例。


梁屹在發言中總結,傳統銀行做小微貸款,核心難點是規模、風險和成本的平衡,通常情況是規模做起來了便隨著風險提升,但一旦要降低風險,就必須提升成本或者降低規模,目前來看并沒有太好的方法解決。


“我們的實踐,基本思路是通過數據化驅動小微信貸產品,來幫助傳統的金融機構如銀行高效獲得小微貸款客群,來實現規模、風險和成本的平衡。”梁屹表示,小微貸款的數據化,是做小微貸款業務的基礎工程和起點。


梁屹認為,目前很多小微貸款還不能稱之為小微貸款產品,因為大部分小微貸款還是完全用人工的審批、人工的流程、人工經驗的運用來做貸款的決策,這導致產品非常不標準化、不流程化,不能稱之為“產品”,這種方式只能做大的企業授信,而小微貸款,則不能這么做。如同生產超級跑車和大眾汽車,超級跑車單價高、可以用大量的手工和個性化來定制;但大眾轎車就必須通過流水線標準化生產才有效率。


梁屹表示,很多小微貸款產品自身的數據化基礎不足,首先體現在獲客上,即很難根據用戶畫像等方式,通過互聯網、大數據等現代化的方法更高效的找到客戶。


數據化小微貸款的第二個問題是數據合規性問題。傳統銀行更重視數據合規性問題,在信息獲取、信息授權、信息使用方面,需要找到合規的方式。復融科技的經驗是,我們提供數據的連接,而不擁有數據,數據方和資源方不會把自己的數據直接對接輸出,只是通過算法模型和規則把數據分析的結果做分享,從而達到合規使用數據的目標。


梁屹強調,在小微貸款的數據化中,金融與科技的分工應該恪守邊界,基于分工和產業鏈的細分市場來合作。舉例來說,每個銀行都有自己的業務系統,但往往都是針對普遍業務的,當銀行要在一個細分市場開發一個新的具體產品中,傳統的系統要做很大的改造才能支持,但銀行還沒有開展業務就為某個細分產品重新開發系統顯然是不可能的,這就產生了金融科技企業有為金融機構提供外包服務的機會,為銀行提供系統的價值,通過這樣的方式達到了銀行期望的業務規模和收入水平,再考慮其他的合作。


“不論是系統服務還是運營理念,金融科技和銀行的分工始終要把握邊界,銀行做自己應該做的事情,把握核心的風控,基于銀行自身的經營目標選擇客群,金融科技能做的是幫助銀行在獲客和貸款運營方面提高效率,這是金融科技應該回歸的本元。”梁屹表示。


央行數據顯示,截至今年9月末,普惠小微貸款余額同比增長23.3%,增速比上年末高8.1個百分點;民營企業貸款余額同比增長6.9%,增速比去年同期高0.2個百分點。


梁屹表示,數據化是小微貸款領域未來的趨勢,金融科技將有效幫助銀行在合規前提下,提升效率,促進質量,做好小微信貸服務。

實體經濟。

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