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征信体系发威 两大网络银行首份成绩单喜人

 

10月16日,20150519110217972内部发了一份消费金融事业部的报告:首款纯信用小额贷款产品微粒贷,上线5个月后,授信客户数突破100万,最高日放款额超1亿元。同一日,网商银行行长俞胜法对外表示,该行开业4个月以来小微授信户数逾18万,涉及信贷金额 30亿元。

据测算,两家银行各自的户均借款在15000元至17000元之间,都符合各自此前的“小贷”定位。

两家网络银行成绩单的先决条件是——纳入了互联网与传统金融双渠道数据的综合征信体系开始发挥作用。两家银行依托的征信数据都是在央行征信、公共信息(税务拖欠、套票)、法律信息、合作银行提供的金融交易与信贷数据的基础上,辅以电商数据或社交数据。

网商银行背后的征信数据库:阿里电商数据涵盖了网店的经营流水、销售情况、支出与库存等情况,相对而言较能反映企业的还款能力和资质,网商银行是可以直接采用的。微众银行则不一样,它需要在用户社交软件在线时长、登录频次、虚拟财产等社交数据库筛选出能转化为金融数据的指标,再结合其他交易数据做综合考量,工序比网商银行复杂一道。

正是为了得到这些可以转化为金融交易数据的原始数据,腾讯一直在尽可能多地建立并且与合作伙伴拓宽金融消费场景。

上月末,麦当劳中国和微信支付联合发布“数字化用餐体验”合作。目前,麦当劳全上海的172家餐厅已率先接入微信支付,估计明年第一季度将覆盖全国2200多家麦当劳餐厅。

除了争夺线下收单市场以外,这些数据是有价值的:一个用户若高频率地在机场或者商业中心区的麦当劳消费,和在其他偏远地区麦当劳消费的用户,代表的消费能力甚至资产状况可能都是不一样的。甚至用户的滴滴打车行车记录,征信团队也能分析出其办公地点或消费场所,以间接判断其消费能力。

正是对这些创新数据的分析,银行开始在付款历史、未偿债务、信贷时长、新信贷争取量、信贷组合等传统的信用评分模型参考要素外,引入互联网的平台提供的社交数据,广发银行、浦发银行就接入了腾讯征信系统。腾讯征信总经理吴丹曾表示,腾讯征信把社交数据放入信用评定模型后,对于银行评定准确度提高了20%~25%。

腾讯征信的例子表明,可获得金融交易数据的场景的建立,对于完善整个征信系统更为重要。

网商银行也不满足只给阿里平台产业链上的商户放贷,今年8月下旬,网商银行推出了流量贷。与全球最大的中文网站流量统计机构CNZZ合作,CNZZ变相提供征信数据——网站的流量统计数据,该数据能一定程度反映网站经营指标。在这个基础上,再辅以网站经营者的个人信用等因素,向网站提供单笔最高100万元的贷款。

 

 

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