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【多图.干货.非广告】欧美征信信息服务及应用

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本讲座选自顾威,益博睿信息技术(北京)有限公司决策分析部副总裁顾威于2015年4月8日在青岛大数据高峰论坛金融大数据分论坛上所做的题为《欧美征信信息服务及应用》的演讲。

刚才几位嘉宾都谈到了国内的征信情况,还有了解一些大数据的情况,人行的征信实际上覆盖率的确比较少,真正有信贷记录的可能就是不到3亿人,也就是中国人口总数10几亿的零头。刚才张总也谈到了他们通过互联网的方式其实覆盖了5到6亿的人口,这个其实挺了不起。

益博睿在国际上也是按照这个理念,它其实进入全球领先领导地位已经30多年了,最早也是基于数据是基础的理念,基于数据来做进一步的分析,这个是第三方比较权威的中介机构给的评估报告,信息是21世纪的燃料,分析是内燃机。我们从2005年开始给中国很多银行做了相关数据分析的服务,包括工行、农行、中行,近些年包括给浦发银行、广发银行总行都做了内评法的咨询。我们做的方式实际上是结合银行内部的数据做定量的模型分析和开发,刚才百融的张总也谈到了,数学模型实际上就是利用历史数据去预测未来,所以像我们服务的很多银行机构、金融机构,如果他们有足够的数据,就会开发出来有预测性的科学模型,用来指导他做进一步的科学决策。

对于数据的理解,益博睿这个公司是英国的上市公司,但是在美国、南美都是有非常大的运营中心,它采用自己成长和并购的方式,基本上涵盖全世界,除了在中国这块不能做个人征信业务之外,应该说在比较成熟的欧美市场是占有绝对优势的。这个是益博睿在全球分布的情况,不仅仅是涵盖个人征信业务,个人征信业务这块是最大的,也有企业征信业务。我今天中午跟一个同事吃饭的时候在聊,他知道邓白氏,邓白氏是做企业征信服务的,规模只有益博睿的五分之一左右。包括张总谈到的费埃哲,它是做征信评分的,应用非常广泛,在美国假设租房子、信贷,大家都问费埃哲的评分。待会我会介绍到它做评分的数据实际上主要是来源于益博睿的数据,数据的拥有方或者管理方是益博睿,但是当时费埃哲是两个科学家研究出分析方法,用数据来开发模型。

从数据涵盖的角度来讲,我也给大家简单看一下,刚才谈到我们百分点可能有五六亿人,我们在美洲个人征信这块一共才3亿多人口,占了2亿多,这个覆盖率是比较高的的,基本上覆盖的面是比较广的。但是即使这样,现在其实也有很多在做没有征信记录的人做分析,只要风险能够识别出来,这个定价能够覆盖它的风险,它依然是盈利的机构。征信这块实际上提供了很多决策的基础,我们在中国也是一样,我们银行做审批也好,互联网金融做审批也好,大家很大程度上依赖于征信数据,如果没有征信数据,咱们谈到的预测能力都没有那么高,所以征信数据是一个非常非常重要的基础。

这是讲到益博睿是怎么利用本身自己有机的增长,再通过并购的方式怎样去成长,在全世界各地发展它的征信业务和机构。这块谈到了征信这块包括数据的服务,能够应用到什么地方去。今天因为是金融论坛,对于金融风险管理这块,尤其是信用管理这块,是一个很广泛的应用。包括从整个生命周期来讲,都有一个非常广泛的应用。我也谈到了不仅仅有业务上的应用、信用风险的控制,另外还满足一些合规上的要求,可能现在我们很多银行都会面临达标、提高业务应用的压力和挑战。这一块我们有一个信用服务数据的深度参照标准,怎么通过闭环的方式逐渐覆盖这个数据,然后做出更新的拓展业务的方式出来。

有一个很重要的方面,收集的这些数据不仅仅是正面的数据,还需要收集一些负面的数据,包括信贷数据里面有很多违约数据,或者它的表现行为的数据,这个尤其重要,否则的话你不知道怎么去定义什么是好、什么是坏,所以总体上来讲涉及到一个全方位综合数据的收集。这个数据本身收集得越多,共享得越多,它能够带来的效益就会越好。不仅仅是欧美,其实我们在中国也做一些类似的服务,包括如何利用对数据的量化分析,从早期的寻找客户到营销,到怎么样去做审批,获取新的客户、获取好的客户,怎么对这些客户进行有效的管理,提高他们的使用率,提高盈利,如果有坏账怎么去进行债务的管理,都有一套很好的、很全面的方案。

这个也是刚才我谈到的,利用这些相关的信息怎么去做各个信贷产品的生命周期,从审批到客户的管理,到催收的管理,如何能够通过量化的方式。因为咱们现在,有机是我们益博睿在中国做的很多是零售信用风险管理,实际上零售的信用风险管理更多的是大数定理的概念,用的是概率,我们相信分数高的人是好客户的机率大,但并不是说就没有坏客户,反之也是这个道理。

因为我们在国外的信用征信数据,其实它用的很多都是信贷数据,所以它其实不属于大数据的范畴,它属于精准数据,而且它做的量化评分也是精准评分。但是结合现在新的互联网趋势,这些大数据趋势的确是有很好的辅助作用,尤其是对于没有信贷数据的那些人。但是现在很多国内也在尝试做一些信用评分,例如蚂蚁评分。评分的区分度是一个非常关键的指标。

这张图是我们经常讲的一个信贷生命周期管理,有很多点,实际上这些点都可以利用数据分析的方式,能够把它的价值充分发挥出来。从早期客户的获取,怎么花更少的费用拿到更高质量的客户,然后不断做审批,审批是哪些点可以控制住,成为客户之后怎么维系关系,提高收入,降低损失,到最后如果有坏账可以做风险催收、资产处置的一些方案。

 

因为时间的关系,我今天分享就到这里,谢谢大家。

主持人王懿:谢谢顾总给我们留下了很多的时间,大家有什么问题可以问一下,尤其是在国外的征信体系这块,大家有什么想了解的。其实我特别想知道,因为我那天跟西安高新的一些人做交流的时候他们问过,欧美体系那么完善,为什么我们不复制过来直接用就好了?当时我没法解释,一句我也解释不清楚,我觉得在这可以让顾总给咱们解答一下,简单说一下,别说太复杂。

 

嘉宾顾威:这个问题挺有意思的,咱刚才谈到了,因为美国从规划的时候就非常全面、非常好。包括地址的管理,包括你租房的地址、或自住房地址的信息,你如果申请了信用卡、申请了房贷,各方面信贷的信息处理得都是非常好的,非常全面。而且它涵盖的面也非常全面,包括把法院的信息、负面信息,都有一些很正规的渠道收集起来,它的覆盖面比较广。

 

我们中国其实也是在借鉴美国的经验,央行当时就是借鉴了这些,逐渐在做这些事情。但是因为中国毕竟人比较多,而且有信贷历史的人比较少,所以它的覆盖率是一个问题。另外一个很关键的不同点就是我们在美国征信局业务是放开的,中国在过去这些年一直是央行在做这个事,从机制上肯定不能跟市场相比。好的一点,现在个人征信市场已经逐渐在推开、放开了,这块我相信我们会迎来更好的信用市场的发展。

 

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