正規軍與異軍突起——中國的第三方數據及其應用

正規軍與異軍突起——中國的第三方數據及其應用

最近,益博睿亞太區CEO Ben Elliott在媒體上說,“我們綜合第三方替代數據,是為了令那些不受金融體系覆蓋的客群(un-banked)和受金融體系覆蓋但不滿意其服務的客群(unhappy banked)可以得到更好的金融服務而努力。”

 

我想以此開篇,也以此作為我們在對更多數據源進行研究時的方向和目標。正確且崇高的意圖,將確保我們在擁有更多個人隱私數據和將這些數據訴諸於共享時,時時刻刻提醒自己,莫忘初衷。

 

第一波數據嘗試發生在2015年,嘗試的數據大部分應用於放貸稽核方面,數據來源主要是快速集成的各種變數,比如:透過卡號串接的管道得知跨行的交易行為、提款存款的行為、頻次和時間;身份三要素/四要素的驗證、學歷的驗證;乘機數據和運營商數據,包括乘機頻次、使用該運營商的年限等;又或者透過多家互金平台的査詢,集合成以手機號或身份歸戶的多互金平台申請査詢記錄等。當時,各家互聯網金融機構為了快速的跑馬圈地,針對無人行征信記錄的客群,紛紛採買了許多不同數據提供商的相關綜合變數的數據,成功令到很多信用白戶們因此享受到了便捷的網路金融貸款和信用卡服務。但負面效應也隨之而來,由於變數和來源的相對可預測性與針對性高,造假相對容易,加之網路傳播力度驚人,也讓許多金融業者在沒有其他措施的快速放款下,蒙受了不小的損失。

 

於是,市場在2016-2017年開始了第二波的數據嘗試。其時,主流應用仍然是放貸的下沉客群,我們運用了更多更底層的數據,去組合更細微的變數。但是,我們發現從各平台(包括線上和線下)組合而成的消費習慣、消費頻次和消費金額等的變數,無法等同於海外常見的信用卡使用交易數據。一家信用卡清算機构所擁有的數據相對於各個線上和線下平台而言更具完整性和全面性,所以任意單一消費平台和場景的資訊補充,對於風險的衡量和估算,仍然還是有其效果局限性。

 

過去,人行的變數預測力强,歸功於它掌握了個人在金融機構的全部放款數據;但最近這幾年的成效在减弱,原因就在於互聯網金融的崛起——這些互金機构掌握了許多個人數據但卻不需要報送人行,由此導致個人金融數據從全面變成片面。於是,人行便透過百行征信等企圖重新豐富其數據完整性,畢竟,完整的放款情况仍然是預測風險的最佳途徑。而現時,由於非金融機構的貸款盛行,未被人行收錄的數據仍不在少數,我們便也只能堅持不懈地尋找更多數據源去推測某個體或其家族成員未入人行體系的金融鋪險有多少,有多久和是否存在逾期情况,並修正機器學習理論從邏輯式回歸到更進一步的深度學習領域,以捕捉風險中的微弱因數和其對風險的影響。

 

另外,對中小企業來說,現金流不管是去向國內或海外市場,都是極為有利的補充資訊,若能充分掌握市場上絕大部分中小企業的付款和收款數據,模型效能也會非常精准。這裡,我們得提到中國這個市場的獨特性,中國太大了,不管是個人或企業,我們很難綜合出一個完整的樣貌,所以有中國特色的解決方案便應運而生,這也是大家近年來看到的從1+N模式,擴展到1+N+N模式,再到N+N+N模式的供應鏈金融紅紅火火的基礎。我們可以從某些大企業和大集團出發,向下綜合其供應商,和供應商的再下游供應商,畫出集團概念的現金流動網路,從而給予下游和再下游的小微企業貸款,這便是在大數據下逆向回流到對公金融的一種應用。故這幾年,擁有較多對公資源的銀行系資金,在中小企業貸款中成長較為迅速,表現相對亮眼。

 

而回首2018年,替代數據除了應用於審貸,還開始聚焦於貸後管理。現時自動化語音方興未艾,這是指對於一些還款有异常或者經常遲繳的客戶,可以進行語音提醒;輿情追跡也是時下熱點,這適用於比較有規模的企業和一些特定的產業,如餐飲業,這類企業相對較容易在網路上獲得討論和關注,也就較容易通過開展輿情追跡來進行自動化的貸後管理。

 

經過這些年,中國市場漸漸學習到,數據的積累必須全面和正確,冰山一角的數據、半壁江山的數據和其他存在間接推論關係的補充數據,很多時候,的確是讓我們看到了不同的面貌,但是否就能代表一個人的風險?想必不是那麼準確和有效。就像瞎子摸象這個故事告訴我們的那樣:一個瞎子摸到大象的腿,他很有信心地形容“大象是根大柱子”;一個瞎子摸到大象的耳朵,他大叫起來“大象是把大蒲扇”;一個瞎子摸到大象的牙齒,他就說“大象像個大蘿蔔”;一個瞎子摸到大象的尾巴,他嘟囔道“大像是根草繩”;四個人各執一詞,但明眼人一看便知,他們只是以偏概全,沒能全面和真實地瞭解事物的情况而已。同理,片面的訊息很容易造成自動化上的誤判,也是我們務必需要自我警惕的部分。

 

風險是個大議題,這樣的大議題比較難用替代數據去衡量和預測,尤其是中國市場的替代數據源完整性相對不足的情况下,但是,這些替代數據源在某些特定的和小範圍的情境下使用,仍然是能起到補充和預測效果的。未來,中國市場將更仔細拆解每一個環節,每一個產業,每一個金融產品,和每一個細節上的應用,針對每個小環節的需求,提供不同的數據支撐和方法論的應用。中國市場對於替代數據的預期將更趨於合理化,其應用與發展也將更趨於細緻化,這是一種質的提升。

 

我們仍然在持續嘗試應用第三方多元數據,市場的重中之重仍然是如何更精准地覆蓋更多客群。自動化的秒貸稽核——不論你是正規軍或是異軍突起,這個行當,仍在快速地起飛和成長,在這條路上,堅持不懈地努力,擁有更多元化的數據仍是必要的前行方向,但在使用上必須更加小心和謹慎,對於模型效果的審慎判斷和測試,仍然是避免大量損失發生的唯一指導原則。益博睿已經在這條路上走了許多年,面對蓬勃發展的大數據,我們永遠敢為人先,並且永遠謙卑,未來,一定會有更多元、更大量、更完整和更正確的替代數據,只要我們繼續嘗試、一路修正、不斷精進自己。我們的征途,是希望所有的企業和每一個你我,都成為這場數據革命下的贏家。

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益博睿

益博睿于2019年1月2日發佈

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