怎样用大数据的思想来解读金融科技的维度

原标题:陆金所计葵生:金融科技未来的核心是大数据应用

金融科技的未来机会点在哪里?其核心发展重点是什么?6月10日在由《21世纪经济报道》主办的“2017科技金融发展论坛”上,陆金所联席董事长兼CEO计葵生分享了陆金所核心用户数据和他对未来金融科技发展路径的深入思考和多位监管机构代表、国内金融科技领域专家学者、精英领袖共同探讨了产业发展新趋势和如何共建金融和科技融合的新生态。

利用大数据技术挖掘合格投资人

计葵生认為如果我们能充分发挥金融科技的优势,就可以在满足既有合规条件前提下创新出更好的服务模式,给客户提供更分散的投资机会這是两三年内国内金融科技行业的机会点。

只有理性地决定资金流向才能一定程度上优化社会整体的资源配置为了保护投资者的利益并引导互联网金融持续健康发展,监管部门在投资者比较集中的集合资金信托领域建立了“合格投资人”门槛

具体来看,合格投资者是指能够识别、判断和承担信托计划相应风险的人,要符合三个条件之一:1、投资一个信托计划的最低金额不少于100万元人民币的自然人、法人或鍺依法成立的其他组织;2、个人或家庭金融资产总计在其认购时超过100万元人民币且能提供相关财产证明的自然人;3、最近3年内个人年收入超過20万元人民币或者夫妻双方合计年收入超过30万元人民币,且能提供相关收入证明的自然人

不过,目前在互联网金融领域还未有明确的合格投资人界定据计葵生分享的陆金所核心用户数据显示,陆金所运用大数据技术在合格投资人的挖掘上取得了不错的成绩据他介绍,陸金所把在平台上投资金额超过5万的投资者分为三类:第一种客户在平台投资一百万以上,他们的平均投资金额为234万毫无疑问都是合格投资人;第二种客户,投资金额50万~100万平均金额是82万;第三种客户,投资金额是50万以下最低五万,平均是25万

第二类和第三类客户是不是合格投资人呢?陆金所结合客户问卷调查和针对用户消费、保险、信用卡等大数据的技术分析,发现81%的第二类用户和62%的第三类用户都是合格投資者这给平台后续的产品对接提供了合规、透明的操作基础。

大数据让用户画像更精准

计葵生指出金融科技合规发展的重要基础,核惢点是怎样让客户去购买最适合他的产品而要真正做到投资者保护,最重要的就是要让产品和投资者的风险承受能力之间做到适当匹配而这必须以产品和投资者两端的精准风险评估为基础,即KYP(Know Your Product)和KYC(Know Your Customer)尤其是在客户端的KYC,只有借助大数据技术并经过各种模式的不断打磨优囮,才能真正了解客户需求和其风险承受的能力

众所周知,传统的KYC评估通常只是简单的问卷调查而这有个很大的缺陷,就是其结果并鈈能准确反映客户真实的需求和风险承受能力常见的就是“有钱人喜欢说没钱,没钱的人喜欢说有钱”对此,计葵生透露陆金所不僅从四五年前就开始做比较详尽问卷调查,近年来还充分发挥海量数据和先进技术的优势从主观和客观两个维度,精准描绘用户画像對用户风险承受能力形成更可靠、准确的判断。

通过这一套KYC风控系统按照风险承受能力,陆金所由低到高把用户分为保守、稳健、平衡、成长、进取五种类型并给出用户专属分值——坚果财智分。在产品端也严格按照风险高低分为五个等级并建立科学合理的匹配规则進行匹配,真正“将合适的产品卖给合适的人”

计葵生还透露,陆金所用两年的时间建立了完善的投资者保护体系未来还可能向市场開放使用,使之成为金融科技新生态的一部分

  • 金融科技是推动金融业转型升级嘚战略选择帮助金融业进行解构与重建,以适应信息社会新的底层架构

  • 金融科技是推动金融业转型升级的战略选择,帮助金融业进行解构与重建以适应信息社会新的底层架构。”
    该专业培养具有诚信品质、实践能力、创新意识、国际视野以及具备从事金融科技类工作嘚职业道德、金融科技产品创新过程中的行业认知适应现代金融服务业的发展需要并胜任互联网环境下金融科技相关岗位要求的跨学科高素质应用型人才。
    该专业要求学生系统掌握经济学和金融学基础理论金融产品设计与运营、金融大数据分析等金融科技核心知识与技能,能将相关商业场景下计量分析原理及方法与大数据分析技术有机结合并运用到“产品设计”“量化分析”“风险控制”和“运营管悝”等核心业务的开展与运营管理。
    该专业对数学科目要求较高对经济金融研究、国内外金融发展的高新技术感兴趣的同学可以进行选擇,
    1.掌握金融学科的基本理论、基本知识;
    2.具有处理银行、证券、投资与保险等方面业务的基本能力;
    3.熟悉国家有关金融的方针、政策和法规;
    4.了解本学科的理论前沿和发展动态;
    5.了解前沿基于金融服务的科技平台、技术、产业的发展;
    6.掌握文献检索、资料查询的基本方法具有一定的科学研究和实际工作能力。

“最近P2P平台连环爆雷。回归到金融的本质风控的作用将变得越来越重要。大数据如何更好地赋能金融科技这个风口刚刚来到。”一家数据公司的副总裁小张告诉金評媒(ID:JPMMedia)

“这个行业看似红海,其实是蓝海”一家数据征信公司的创业者小李告诉(ID:JPMMedia)。互联网的出现改变了数据采集的方式,增加了新的数据纬度也提升了获取数据的效率。但是数据的有效性和对独特数据源的掌控和挖掘能力,依然制约着大数据行业的发展

“PC端数据的用量已经越来越小了,而且越来越不精准”一家专注移动端数据服务公司的创业者小飞告诉金评媒(ID:JPMMedia)。

随着移动互聯网的普及智能终端和移动APP的发展,越来越多的用户将上网行为从PC端过渡到移动端交互数据显得越来越重要。

据介绍相比PC端,移动端的IT性更强比如PC端浏览器的收藏条可以被要求重置,跟使用者的关联时间短对用户的刻画能力并不强;而移动端的手机号、IDFA等等数据,跟设备ID之间的关联是持久性的大量的行为数据和情景数据,可以对用户做出更精准的分析

“而且,传统数据公司拥有的数据更多是宏观的、偏静态的数据移动端的数据是偏动态、偏实时的数据。”小飞告诉金评媒(ID:JPMMedia)

众所周知,数据源是数据服务公司第一原动仂

据了解,在确保合规的前提下数据来源主要可以分为几类:第一类是移动设备,包括APP、微信小程序等移动端产品可以直接在用户授权的前提下获得用户的相关信息。第二类是跟各个机构的数据交换与合作比如商户授权的回流数据,通过数据公司的评估模型进行分析处理、脱敏后就可以形成标签级数据。

小飞认为数据的价值在于对数据用途的定义,而数据本身的场景属性决定了数据的主要用途

“以BAT为例,百度专注搜索腾讯深挖社交,阿里聚焦电商这三个不同的场景衍生出了不同的业务。其实线下零售也是很重要的消费場景,通过有效手段对这些消费数据进行分析同样可以衍生出各种服务。”

“线下数据和线上数据完全匹配还是很难有一部分数据靠機器是无法自动实现的,还是得靠人”一位大数据行业的资深专家老科告诉金评媒(ID:JPMMedia),线下的数据有两大难点:一是从线下到线上嘚过程中如果是用人工进行输入或者采集,整个流程将非常不严谨

“比如一个地址可能会有二三十种不同的输入方法,这个是一点叧外一点,从线下到线上的过程中如果要是采集的方法,比如照一张相片或者一张银行打出来的账单现在的技术很难识别得非常完美,这就变成了一个非结构化的数据如果要想用非结构化的数据,就需要用结构科学进行一些模糊匹配处理会有很高的错误率。”

“如果是从线上直接抓取数据的话抓来的时候就是一个结构化的数据,然后在整合、分析、最后的应用过程中都有巨大的优势。”

“从数據公司到金融机构怎样合规地利用数据创造出商业价值,怎样充分挖掘的底层价值提炼出更强大的风控能力?其实还有很多事儿要莋。”小张告诉金评媒(ID:JPMMedia)

“输出形态并不是把这些数据拿出来,这些数据公司也不会拿出来我们会根据金融场景的需要,深入这些数据的底层建立风险模型做一个脱敏化的输出。既保证了安全合规同时底层数据的风控价值也得到了充分的挖掘和提炼。”

一个值嘚关注的事实是:在国外数据源和数据使用者,两者明显区别开数据运营商比如法院,会把数据上传到征信机构征信机构再给使用鍺。而在国内数据源和使用者往往是同一批人。这也导致数据公司的商业模式与收费标准体系难以建立

据了解,在美国的个人信用体系下“数据”是由益博睿(Experian)、艾克菲(Equifax)、环联(TransUnion)为代表的三大征信机构提供信息,并按合同规定从征信机构购买信用报告

目前,国内基本成型的个人征信格局是“央行征信局+8家准牌照拥有者+规模不等的能够提供征信服务的放贷机构”

按照《征信业管理条例》和《国家发展改革委关于中国人民银行征信中心服务收费标准有关问题的批复》(发改价格[2016]54号)规定,中国人民中心自2016年1月15日起个人到柜囼查询自身信用报告,每年第3次起的收费标准由每次25元降低至10元通过互联网查询及每年前2次到柜台查询继续实行免费。

小李坦言“对數据公司来说,仅仅靠卖数据并不是一个可持续的生存方式。”通过对数据的脱敏和建模可以延展到更多的领域。比如为企业客户提供深层次的分析报告包括渠道质量、坏账率预判、催收建议、用户激活等等。

也有公司开始和一些知名的电商平台和平台对接期望通過帮助机构用户更有效率的找到贷款用户和便宜的资金,在快速安全撮合交易时分得合理的佣金

当然,也有创业者为此担心在这个市場里面每个角色都有自己定位,需求方跟供给方是一个博弈关系利益是互相矛盾的。“而且一家数据公司往往只是针对某一个领域有罙刻了解和理解。当他们遇到数据无法覆盖或者业务无法覆盖的客群,这种服务产品就会显得很捉襟见肘”

责任编辑 专注网贷 支付领域

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