发布时间:2022-11-11 21:11:23 文章来源:互联网
微博 微信 QQ空间

国内首部系统性阐述小微信贷大数据智能风控书籍:w重新定义

国内首部系统性阐述小微信贷大数据智能风控书籍:w重新定义

国内第一本系统讲解小微信贷大数据智能风控的书籍:重新定义风控:从0到1构建小微信贷大数据智能风控体系》作者观点

中新经纬4月29日电:

受疫情影响,不少小微企业陷入经营困难,急需资金支持。近日,国务院常务会议决定强化稳就业促就业政策。人民银行《关于金融支持小微企业发展的通知》要求不断完善小微企业金融供给。对于商业银行而言,探索线上小微融资模式,降低获客门槛,精准识别需求,对于落实相关政策,进一步发展普惠金融具有重要意义。

商业银行线上小微融资模式面临挑战

由于商业银行网上小微融资由大型国有商业银行牵头,因此受到市场青睐,风险低,纯信用、小额特征明显。因此,网上小微金融业务发展迅速,取得了良好的社会效益。但随着业务的深入发展和服务客户??数量的不断增加,也面临着下沉客户难、触达客户难、客户需求识别难、欺诈风险高、贷后管理难等新挑战。

例如,受限于银行目前掌握的数据,难以对更多的下沉客户进行风险评估,这使得商业银行在进一步服务下沉客户时遇到更大的瓶颈;由于银行自有线上渠道的交易频率较低,客户粘性不高。因此,小微贷款的营销模式并未发生根本变化,营销覆盖边界仍主要取决于银行的网络布局,限制了银行的服务边界;线上业务依靠大数据识别客户需求,掌握能够识别需求的数据资源。这是非常关键的。由于缺乏发票、水、电等业务运营的大数据,银行很难准确识别企业资金需求的具体时间点,需要多少钱,需要借多久。往往容易引起需求量和贷款额的增加。不匹配。

同时,线上小微贷款模式主要依靠生物识别、大数据等手段识别企业真实性和贷款申请行为,欺诈风险可能高于线下。比如,随着大量网贷平台的退出,银行很多人的网贷很容易成为专业诈骗团伙的新目标,防范诈骗风险的压力越来越大。

此外,线上信贷产品的便捷性和区域服务的突破能力,导致银行服务客户数量快速增长,小微企业客户遍布全国,这也给银行业带来了新的挑战。贷后管理。随着客户数量的快速增长,一个客户经理往往要维护几十甚至上百个客户,客户经理的管理能力面临瓶颈。如果不准确,客户无法在存在违约风险时及时干预。

商业银行网上小微融资模式创新对策

针对上述困境,商业银行需要打破传统以自我为中心的产品开发模式和营销服务模式,聚焦小微企业需求,以大数据为抓手,对现有产品进行创新和完善,打造营销服务模式 以大数据智能风控为基础,整合征信与商业顾问,支持跨境开放合作的新产品模式和无处不在的营销服务模式。

一是推进产品模式创新,解决客户需求识别、欺诈风险防范和贷后管理等问题。

从小微企业资金运用和经营决策需求出发,基于多维度大数据识别企业资金和经营管理需求,科学评估客户还款能力和还款意愿。资金需求和还款能力,为企业提供个性化的贷款额度、利率和贷款期限;基于大数据识别的业务管理需求,为企业提供个性化、智能化的在线财务咨询服务和业务数据分析等增值服务,形成了以融资服务为核心、赋能的系统化、智能化的在线融资服务模式业务咨询服务为辅。同时,

二是抓住培育数据元市场的机遇,广泛开展数据对接,夯实新模式基础。

2020年,中共中央、国务院印发《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》,提出加快培育数据要素市场。国家“十四五”规划也明确提出大力发展数字经济,推进数字产业化和产业数字化,商业银行可以充分利用全社会的数字机遇。微企业数据资源拥有者探索利用区块链、联邦学习等技术手段,通过相互精准引流、定制化产品等方式交易银行融资模式创新,实现数据资源合法共享,夯实产品创新数据基础。

三是构建企业需求识别、风险评估等模型生态系统交易银行融资模式创新,推进模型组件化应用,实现产品和服务的个性化、智能化。

一是通过建立定期市场调研机制和大数据客户需求推理模型体系,构建企业需求识别模型体系。市场调研是积累数据的重要手段之一。银行需要建立定期的市场调研机制。通过不断广泛深入的市场调研,及时了解行业和区域经营状况、经营行为变化、新商业模式等。调查信息库,为大数据模型的建立和优化奠定基础。以市场调研信息为基础,依法合规与外部数据源合作,获取宏观经济数据、行业数据、商业、税务、海关、水、电等业务数据,

二是完善小微企业风险评估模型体系。在了解了企业的需求后,银行还需要了解企业的??信用记录、履约能力等,然后再决定是否向企业放贷、放贷多少。银行现有的小微网上融资风控系统主要采用传统的逻辑回归建模。可变因素的选择相对有限,对小微企业经营特点的考虑深度和广度有待提高。要进一步结合小微企业自身特点。,细化大数据风控模型,构建宏观与微观相结合的新型风控模型体系。在宏观层面,基于互联网舆情数据、统计局数据、气象数据、大宗商品价格数据、零售产品市场价格数据等,构建企业舆情监测、价值链成本传导预测、价值链风险传导预测、行业景气指数、区域景气指数等宏观风险预警模型,一方面支持商业银行制定信贷政策,另一方面支持贷前自动审批和贷后风险预警。在微观层面,小微企业的经营与企业主息息相关。银行可以细化小微企业和企业主自身的风控模型体系。结合工商、税务、水电等数据,在细化企业集团的基础上,基于机器学习、图计算等前沿技术,构建小微企业竞争力预估、破产预测、成长力预估、现金流预估、风险传染预测等业务风险评估模型; 、社会关系网络、风险偏好等数据画像,构建企业主管理能力估计、企业主社会资本估计、企业主欺诈风险评估、企业主信用风险评估等模型。在此基础上,结合小微企业需求识别模型,优化或重构现有小微企业欺诈风险评估模型,进一步增强贷前风险企业识别能力,

三是结合应用大数据需求识别模型体系和小微企业风险评估模型体系,科学制定策略,支持个性化产品和服务。通过组合应用,准确识别小微企业的需求和风险,根据业务经验制定相应的经营策略,为小微企业提供个性化的产品和服务。在产品方面,根据银行的风险承受能力和企业的承受能力,给予不超过规定额度和规定期限的授信额度。同时,结合企业资本运用过程中保值增值的需要,

四是打造泛在营销服务模式。一方面,结合企业主的渠道偏好,以开放的心态,走出银行自有渠道,与拥有丰富客户资源的机构寻找跨界合作,通过联合建模建立精准营销模式,为客户提供个性化服务;另一方面,结合企业业务场景,通过联合建模、定制产品等,接入企业纳税、水电缴费、电商平台等企业业务场景,提供即时为企业服务。(中新经纬APP)

另一视角

换一换