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南京小额贷款公司利用大数据风控成功开辟了新商机

  近日,南京小额贷款公司采用了大数据分析在一定程度上补充了传统风控数据维度不足的缺点,能够更加全面识别出欺诈客户,评价客户的风险水平。金融企业通过分析申请人的社会行为数据来控制信用风险,将资金借给合格贷款人,保证资金的安全。
  
  国内小额商业贷款的快速发展主要集中在2005年之后,在银监会推动下,社区银行和农村银行迅速建立试点,一些传统的商业银行机构也开始进行战略转型,快速进军小额信贷领域。从信贷技术看,国内传统金融机构开展小额商业贷款业务主要以“德国IPC微贷技术”和“信贷工厂技术”两类。两种信贷技术在贷款流程和组织分工上有所差异,目的却都是通过考察小微企业的“还款能力”和“还款意愿”来控制风险。
  
  以“德国IPC微贷技术”为例,看传统金融机构的风控技术。
  
  一、硬信息之还款能力
  
  硬信息主要是指能够反映企业还款能力的财务信息,小微企业往往没有合规的财务报表,甚至没有良好的记账习惯。这些信息需要客户经理通过贷前调查手工获取,通过“问(问问题)、要(要凭证)、验(交叉检验)”等调查手段获取较为完整的信息并通过交叉检验确定信息的准确性以便确定企业的还款能力。
  
  二、软信息之还款意愿
  
  软信息是指除了财务信息之外的能够反映企业还款意愿的信息,对于小额贷款来说,还款意愿往往是比还款能力还要重要的指标。所谓“天使的左手,恶魔的右手,善恶全在一念之间”,小额贷款本身额度不大,且多采用分期还款的方式,每月还款金额并不多。如果客户有好的还款意愿,即使偶有状况,没有足够的还款能力,还是能够通过其他方式进行临时周转及时还款。反之,如果客户申请贷款之初就是为了骗贷,即使其还款能力强也无济于事。
  
  利用大数据技术来做南京小额贷款公司的风险评级和风险控制,在理论上几乎无争议,但在实际行动中却有诸多困难,无论是传统在银行的资金流水,还是在电商的交易,还是在各种社交平台上的轨迹,都需要去验证,这些数据对坏账和逾期的相关性问题。而这个验证的工作,正如一个精巧的匠工,首先需要海量的数据积累,然后有的才是一点一滴地去校验过程,只有这个过程做到足够庞大,就像手表一样,才能走得足够精准。如此以来,大数据风控系统对小额贷款公司的价值才能准确发挥。

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