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            互金VS多頭借貸者 大數據黑貓警長如何施行現形術

            來源:21世紀經濟報道 2019-07-03 00:45:47 大數據 智能風控
                 來源:21世紀經濟報道     2019-07-03 00:45:47

            核心提示越來越多互金平臺只能依靠自己研發大數據分析技術,“洞察”借款人的多頭借貸狀況。

            “如果多頭借貸問題得不到妥善解決,互金行業還將繼續陷入動蕩?!币晃换ソ鹌脚_負責人趙誠(化名)感慨說。多位互金平臺負責人坦言,多頭借貸現象之所以日益泛濫,主要原因是互金平臺主要服務缺乏征信記錄的人群,但互金平臺又缺乏向央行報送查詢征信數據的資質,導致不少借款人利用其中的信息不對稱,不斷“改頭換面”向多家互金平臺申請借款,靠著借新還舊“過日子”。

            “目前,還沒找到一個萬全之策有效遏制多頭借貸風險?!壁w誠指出,盡管相關部門積極構建征信平臺,整合眾多互金平臺黑名單與借款人信貸記錄,以便各平臺能更全面地掌握借款人多頭借貸行為,但在實際操作過程中,由于不少平臺沒有報送所有黑名單與借款人信貸信息,導致相關數據不夠全面。

            因此,越來越多互金平臺只能依靠自己研發大數據分析技術,“洞察”借款人的多頭借貸狀況。然而,對多頭借貸行為的風控管理,本身就是一個“貓捉老鼠的游戲”?,F階段具體的解決方案有哪些?

            貓捉老鼠的游戲

            相比監管趨嚴,多頭借貸現象儼然成為眾多互金平臺最頭疼的一大經營挑戰。

            “據我了解,不少互金平臺的20%-30%借款人存在著多頭借貸行為,甚至個別靠跑量擴張規模的互金平臺里,這個數字比重達到逾40%?!壁w誠向21世紀經濟報道記者透露,這意味著監管趨嚴再度引發眾多互金平臺退場時,這些借款人難以借新還舊,將引發它們陷入巨大的經營風險。

            在他看來,對此不少互金平臺還沒拿出妥善的解決方案。除了加大催收力度,他們只能寄希望從源頭加大風控力度。通過行業數據分享,更全面地了解借款人多頭借貸狀況,從而收緊對他們的放貸門檻,逐步優化借款人結構以規避上述經營風險。

            一位互金平臺風控總監直言,他所在的平臺此前加入多家黑名單數據共享聯盟,也與多家征信機構簽訂數據分享協議,但整體風控效果不如預期。究其原因,不少互金平臺未必愿意“貢獻”所有的借款人信貸數據與黑名單信息庫,深怕自己“貢獻大于索取”,吃虧了?!耙虼宋覀冎缓每孔晕也粩嗤晟拼髷祿治黾夹g,壓低多頭借貸風險?!?/p>

            具體而言,他們主要依據借款人基本信息和相關信息授權,通過技術手段采集到借款人多頭申請、多頭借貸信息,收入負債情況、歷史履約情況等數據,通過大數據分析與預測模型(主要是信用評分與還款能力意愿模型)判斷借款人的多頭借款風險。

            在一金服創始人看來,多頭借貸的風控模型其實相當復雜,涉及到對用戶眾多行為數據的獲取與分析。其中包括手機號使用頻率和通話歷史、手機號收發短信記錄、手機設備信息和位置信息、信貸歷史記錄、多頭申請多頭借貸信息、個人教育工作、社保和公積金信息、電商、社交等。其中有些信息看似不夠起眼,但在評估多頭借貸狀況方面起到的作用絕不小。比如手機號使用頻率和通話歷史,可以判斷借款人是否頻繁更換新手機號碼“向不同平臺申請貸款”,手機號收發短信記錄則能查看借款人是否收到其他互金平臺的催收信息等。

            不過,道高一尺,魔高一丈。

            隨著互金產業迅猛發展,多頭借貸人群開始尋找“黑中介”幫忙,粉飾自己財務數據以便在眾多平臺反復借款,從容借新還舊過日子。

            具體而言,黑中介會幫助他們“人為”制造銀行流水、修改郵箱里的信用卡透支額度賬單等,以便他們向多個平臺申請貸款,一旦貸款到手,他們會按照約定的比例“分成”。

            “聽說有平臺因此損失了逾千萬信貸資金?!壁w誠透露,目前很多互金平臺對此也采取新的大數據風控措施,比如平臺會從互聯網抓取這些黑中介的各類信息,再根據黑中介電話號碼、地址、姓名等因素形成一個數據網絡,若借款人與這些黑中介有過電話記錄或微信等聯系,平臺就自動將他放入黑名單,屏蔽其借款申請。

            “整體而言,當前互金平臺針對多頭借貸的風控效果參差不齊,一些效果不錯的平臺已將這類技術輸出給銀行與持牌消費金融機構,反之效果不好的平臺則時常遭遇逃廢債問題,掙扎在生死一線間?!彼赋?。

            技術輸出安全助貸“路漫漫”

            “其實,技術輸出這條路也未必好走?!币患蚁蜚y行輸出多頭借貸風控技術的互金平臺人士直言。在實際操作環節,他發現不少銀行有著特定的消費信貸場景,比如餐飲分期、醫美分期、教育分期與購車分期,因此平臺需要針對這些特定的消費場景,重新梳理大數據風控模型,以準確還原借款人是否存在多頭借貸行為。

            “通過技術輸出合作,我們還是獲得一定的信息優勢,比如我們可以通過銀行渠道,了解到借款人在央行的征信記錄,減少了不少工作量?!彼毖?。

            在黃大容看來,要“輸出”能滿足銀行與持牌消費金融機構要求的多頭信貸風控技術,還需要從兩方面入手:一是建立與上述特定消費場景相匹配的精準獲客技術,從而過濾到一批巧立名目多頭借貸的申請人,找到真正有借款需求的客群;二是做好前端風控工作,幫助銀行與持牌消費金融機構掌握借款人此前在其他互金平臺的借貸記錄與最新還款狀況等信息。

            “不同場景的精準獲客與前端風控技術輸出,所獲得的收益也不一樣,有些技術輸出的收益差不多在千分之五,有些能達到百分之三?!彼蛴浾咄嘎?。

            在黃大容看來,隨著互金行業監管趨嚴,基于技術輸出的助貸業務,正成為越來越多互金平臺尋求業務轉型與拓寬業務收入的新路徑。

            也有互金平臺人士指出,當前銀行對助貸業務的準入門檻并不低——由于他們最初未必了解多頭借貸風控技術的實際效果,因此他們會要求互金平臺提供一定額度的風險準備金,給銀行助貸資金安全做“擔?!?。

            “這也讓互金平臺運營成本居高不下?!壁w誠直言??紤]到技術輸出的研發運營投入,以及銀行加收的10%風險準備金,他所在的平臺內部測算過,即便將助貸業務年化利率提高至36%以上,也未必賺錢。

            “現在我們正考慮與銀行、持牌消費金融機構協商,一是在多頭借貸風控技術取得效應效果后,能否適度降低風險準備金,二是改變收入模式——從信貸記錄查詢、獲客服務等環節的單項收入,改成整體助貸業務的利潤分成,從而提升平臺收入?!彼赋?。



            責任編輯:王超

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