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闫文涛:坚定不移地打造“科技力”以综合方案赋能银行客群

时间:11-08  来源:本站  作者:
  众人瞩目的百行征信于深圳举行揭牌当日,作为股东之一的中诚信征信也宣布完成4 5亿元A轮及A+融资,并发布“万象智慧”智能风控平台

  众人瞩目的百行征信于深圳举行揭牌当日,作为股东之一的中诚信征信也宣布完成4 5亿元A轮及A+融资,并发布“万象智慧”智能风控平台。随后,央行征信管理局局长万存知公开表示,作为百行征信股东的8家市场机构将不再单独从事个人征信业务,原有部分征信业务将剥离,并入百行征信,其他业务可存续为数据服务公司。

  转型大考在即,中诚信征信仍能获得资本青睐,想必早有准备。百行征信数据聚焦在强征信领域,而通信、支付、电商、社交等场景积累的数据对于反欺诈和授信也有较好的补充作用,将大数据、人工智能、区块链等技术结合,进行风控能力输出仍然是市场机构转型的重要方向,这也是中诚信征信的征途。

  中诚信集团旗下中诚信国际是中国本土评级市场开拓者,作为美国三大评级公司之一的穆迪亦有参股,而穆迪正是从企业征信百年老店邓白氏中拆分而出。老牌评级公司涉足征信行业,继而转型金融科技,让外界充满了期待。

  2002年,中诚信成立征信与商账管理事业部,开始运营征信业务;2005年正式注册成立征信公司,开展电商征信、个人信用调查服务,以企业征信为主,满足企业背景调查需求,提供标准化企业征信报告。

  企业征信多覆盖中小公司,其中小微企业征信中企业主个人资信占据较高比重,数据和业务经验均有相应积累,过渡到个人征信较为顺畅。

  2015年中诚信征信开展个人征信和大数据业务,业务重心逐渐转移,仅三年多时间,大数据风控业务比重已上升到80%,足见这一领域旺盛的市场需求。

  企业征信与个人征信的重合点主要在中小微企业主身上,数据层面共通之处不多。对于中诚信征信而言,集团在信用管理领域的深厚业务积淀所赋予的优势,并非体现在数据资源上,更多在于对风险的把握。

  首先是对风险的识别。早期缺乏大数据时,信用管理业务可用数据比较有限,很大程度上需要依靠分析师的经验;金融行业结合大数据技术后,数据量飞速提升,风险识别维度增多,计算判断也更精准。

  但无论是建立风控模型,还是设计反欺诈产品,始终离不开风险管理专家对风控业务的深厚理解。中诚信征信的研究团队有十余年的风险管理经验,相比新兴金融科技公司,在了解技术的基础上,更懂风险。

  再者是风险披露。在风险识别过程中,如何避免篡改等道德风险,使风险信息高效传递,正确披露,也是中诚信征信在传统信用管理流程中所擅长的。经验性优势结合新兴区块链技术,中诚信征信对技术的大力投入使其风险管理手段如虎添翼。

  最后是风险缓释。传统的风险识别手段和新兴的大数据技术都无法使风险消失,但金融工程、资产证券化产品、担保手段等都可以起到风险缓释的作用,中诚信征信在这方面也有深厚积淀。

  以ABS评级为例,中诚信征信具备传统金融工程经验,再引入机器学习模型,能够更加精准地识别底层风险。客群下沉和周期较短使得当前的资产评价模型面临数据、技术和公信力三方面的不对称。中诚信征信提供的AXIS系统采用第三方的数据以及机器学习模型对入池资产进行逐笔的筛选和评估,可以有效识别道德风险,并降低投资者的潜在损失降低资产包的不良率和波动性,让资产更透明。

  除了业务能力方面的优势,中诚信征信在市场拓展方面也能借助集团品牌优势,近水楼台先得月。

  银行客群充足,业务量庞大,付费能力好,是大数据风控业务最优质的客户。尤其互联网金融监管趋严后,越来越多的个人信贷业务回流到银行,银行对大数据风控的需求也随之增长。

  同时,银行也是固定收益市场最重要的参与者,也就是中诚信国际评级报告的主要受众。中诚信在银行客户中有着较高的知名度和认可度,在市场拓展上自然更为顺利。

  据中诚信征信总裁闫文涛介绍,中诚信征信已覆盖一半股份制银行,并持续探索中小城商行对于全套解决方案的需求,今年还将扩充销售团队,重点拓展城商行客户。

  在业务开展之初,中诚信征信就以服务持牌机构为战略导向,并未将互联网金融列入主要客户名单,故互联网金融监管政策冲击对其客群影响并不显著。

  百行征信挂牌后,各类风控服务提供商在数据层面回到同一起跑线。数据将不再是核心竞争壁垒,这使得缺少自有场景产生数据的中诚信征信缩小了与竞争对手在数据层面的差距。

  对于中诚信征信而言,迎头赶上的机会已到。中诚信征信正坚定不移地在知识图谱、机器学习等技术能力上持续投入,倾力打造“信用管理+金融科技”的新一代信用科技公司。

  近期,爱分析专访中诚信征信总裁闫文涛,就中诚信征信的业务发展情况及行业动态进行了交流,摘选部分精彩内容与读者分享。

  闫文涛:重合度不高,这里有明确的区分。能够在资本市场发债的企业、上市公司、行业排名很靠前的企业,群体定位就是大型企业和中大型企业。这些企业的财务报表或者业务运营都已经很公开了,信息不对称的空间就没那么高了,在判断它风险的时候,需要更多的是专家经验,也就是信评人员能否识别它的风险,信息是公开公平的。

  征信公司做的中小微企业,或者小微企业主个人的信用画像,一是群体比较多,另外就是信息严重不对称。信息对不同机构来说是不公平的,或者是不对称的。在这个过程中,专家经验相对来说比较少一点,用大数据的维度会更多一点。

  闫文涛:其他传统企业征信机构之前没有做起来,我觉得有很多方面的原因,但一个很核心的原因是过去它们在大数据维度,对一些中小企业判断的颗粒度不够,这与它们的天花板有很强关系。

  传统企业征信的报告模式比较单一,主要就是以企业征信报告为主,空间较小。如果提供不了比其他竞争对手更独特、更有优势的信息,可能就没有太多竞争力。现在很多公司对中小微企业新数据或者新技术方面的投入越来越多,传统模式还是有一定不足,这限制了它的业务发展空间。

  闫文涛:以前主要是满足外资企业进入中国时调查上游企业资信状况的需求,但是现在已经完全不局限于外资企业的需求了,比如小微企业供应链、信贷、普惠金融等等,这与传统企业资信报告的产品模式有一定区别。

  新的模式更强调对中小微企业自身大数据以及中小微企业主个人的信用画像的挖掘,在此基础上综合出新的评价体系,和过去的体系是不一样的。

  中诚信征信虽然叫征信公司,其实是信用管理加金融科技的公司,我们不把自己局限于一个传统企业征信范畴。包括现在的两大业务,大数据风控和企业征信,也是不断地在融合。不可能像以前一样,那么泾渭分明。我们和银行、互金在合作过程中,会把这两部分结合起来。

  中诚信征信在发展过程中对中小微企业的融资过程中有一些大致的经验判断。比如营业额是在1,000万以下的中小微企业融资,小微企业主个人的信用画像能够占到60-70%,而企业自身的信用状况占30-40%,这是很明显的状况。所以,在分析中小微企业,对它进行授信的过程中,对它的刻画,或者评分模型、评分卡,就和以往有很大差别了。

  闫文涛:还是类似的,对风险的理解,但现在看市场上也没有太多新的东西。在对小微企业的判断上,只靠小微企业主个人的信用画像还是有一定的盲点,虽然这部分比重比较高了。

  中小微企业信息不对称的差距还太大,光靠目前大家提到的中小微数据,纯线上的工商、司法、税务信息等,只是一部分补充,税务信息也不一定能够很好地覆盖它的真实经营状况。

  所以我们后续还会继续利用中诚信征信这么多年积累的企业征信理念,找一些原材料,挖掘更多场景,把这一部分做得更完善一点,或者风控上做得更严谨一点。

  闫文涛:这是我们与泰州合作的大数据和中小企业征信的融合。现在泰州作为国家金融改革试点城市,中小微企业融资难,市政府要在这方面有所创新,就面临着如何为它们服务的问题。

  因为中小微企业很大的一个问题,就是信息不对称导致资金效率的衰减。金融需要信息流来触动资金流高效流动,现在由于信息流不完善,或者信息不对称,限制了资金流,导致了无效或者不高效的问题。

  中诚信帮助泰州搭建了E网通系统,其中有两个核心作用,第一个就是信息撮合。中小微企业想要融资,可以在这个系统上发布需求,当地银行等金融机构也在这个系统上,相当于把资金端和资产端融合到一个系统平台上。

  第二个,在撮合的基础上,对信息风险进行深度挖掘。泰州通想做的就是把泰州当地的数据打通,比如当地中小微企业的物流、用水用电等等,这些反映真实信息的数据放进来,对30-40%的企业征信这部分就有很大提升了,再把企业主个人信用那60-70%再补上,那就是一个很好的风控手段了,这是我们帮泰州做的。

  一是信息撮合,二是信息风险识别,风险识别里面包括搭建大数据系统。另外,我们把智能风控里风险识别的一些模块加进来,在这个基础上生成风控结果,供银行使用。银行可以参考这个报告,促进交易达成。

  我们和市场上其他知名大型公司不一样。为什么这几年大家听到中诚信征信的声音没那么多,一个核心原因就是我们这几年没有做互金,尤其现金贷的这些机构。中诚信征信一直判断的竞争会更多地集中于持牌机构,所以对于新金融,尤其火爆的现金贷等互金机构的服务都比较少。就客群而言,现在看来还是有一定的前瞻性。

  中诚信征信在发展过程中还是以银行为主,目前我们应该是在大行和股份制银行里面大数据风控产品的No.1,只是我们比较低调,没有做过多宣传,但我们有很强的实力。

  闫文涛:中诚信征信提供标准化评分输出,另外还有咨询类解决方案,包括定制化建模的咨询,在这方面我们有很强的优势。我们现在给几个大行,包括一些中小行都在提供这种服务。

  服务过程中,我们对于不同场景的理解会结合银行数据科学家的挖掘,把中诚信征信的风控理念加入进去。另外,我们新的技术,包括知识图谱、机器学习平台等产品也都在给银行试用。

  闫文涛:机器学习平台是一个纯技术产品,加入了很多机器学习、深度学习技术。我们教给客户规则之后,客户用平台能够不断迭代模型,实现模型自我迭代,不用人去操作,一定程度上能取代一些数据科学家的工作。

  模型时时刻刻都在跑,可以跑ABCD不同的模型,同一个场景可能有三个模型同时在跑,然后系统会推荐一个冠军模型供场景使用。相比大数据,这是一个技术含量更高的产品。

  股份制银行和大行因为有资金实力,人才相对比较富足,可能需要一些标准数据、标准化评分或对它系统里面一些简单配件的补充,所以就给它提供知识图谱技术、机器学习技术就行了。

  这几年城商行、农商行更多地在做一些同业业务,一直忽略了零售业务,去年资管新规意见稿出来后,同业业务基本上很难做了,对公贷款也很难放,而且本来就没有额度了。在这种情况下,中小银行今年普遍开始往零售做。

  所以,智能风控对大行以外的中小行来说还在起步阶段。在初期,它需要的不仅仅是给它提供一些数据、提供评分,更需要的是体系化的、整套解决方案,要手把手帮它。如果只给它数据,它没有人员、没有数据科学家,它不知道怎么用数据。

  它需要的更多是一体化服务,从数据、工具,用什么决策引擎,该怎么用图谱,该怎么样去学习,贷后怎么用,怎么把资产流转出去,从前端市场拓展到后端反欺诈等等,需要一整套方案,服务方要把这一整套都给到它。

  但对中诚信征信来说,坚守的原则立足于第三方服务定位,是永远不做获客。只要有违第三方独立性,我们公司是不做的。无论是做征信业务,还是做大数据业务,必须保证自己的独立性,没有自己的独立性,在这过程中想起到桥梁作用,或者出一些报告,公信力就没有了。

  开展这项业务需要很多投入,以及前期的一些判断,比如技术,可能有些公司不愿意投入。因为这涉及到大数据,需要搭建一整套数据平台以及智能风控平台,这需要很大的资金投入,而且起步阶段都是亏损的。

  持牌机构做普惠下沉,在一定程度上会填补过往现金贷的缺口,另外它的付费意愿可能比现金贷要高一点,部分现金贷其实没什么风控。

  因为这就是规模效应。比如我铺设了一些持牌金融客户,其他机构再想切入,无论是商务周期、技术投入,还是人员,我们都有先发优势。

  未来市场上可能会有三四家比较大的公司出现,我相信我们会成为其中一家。我们现在在传统金融机构里面的地位,某种程度上奠定了基础。

  另一方面,就是在智能风控平台上,进一步加大对于科技的投入,这是一个坚定不移的方向。现在的人工智能技术,包括区块链技术,我们都在研发、探索,最近也在请客户进行试用。智能风控平台会进行升级,包括决策引擎、AXIS系统、知识图谱、机器学习,使我们能打造出一个更加具有科技含量的公司。

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