针对iCredit大数据智能风控系统的行业调研报告

时间:2019-12-28 10:27:09 | 作者:娱乐前沿网 | 点击: 170 次

导语:至2017年底中国居民部门消费信贷规模达到9.5万亿元


调研人:杨柳勇,浙江大学经济学院教授、博士生导师,浙江大学金融研究院副院长,融资租赁研究中心主任,兼任浙江省资本与企业发展研究会会长、浙江现代数字金融科技研究院院长。

一、消费金融行业的发展及风险管理的现状(行业背景)

至2017年底中国居民部门消费信贷规模达到9.5万亿元(不包括住房类和经营类的贷款。中国居民持有个人住房贷款余额21.9万亿元、住房公积金贷款余额4.5万元,经营性信贷余额约10.8亿元)。消费金融市场参与机构和平台包括银行、持牌消费金融公司、互联网消费金融、分期购平台和租赁公司消费金融等。尽管受P2P行业治理的影响。预测2018-2022年中国消费信贷规模仍将维持15%以上的增长率。消费金融市场规模持续增长的原因包括消费主体变化、消费观念转变、高频场景渗透、技术发展覆盖长尾客户等。从消费金融发展潜力来看,我国人口是美国的4.2倍,而截至2017年,国内消费信贷余额仅为美国的40%,人均消费信贷仅为美国的10%,市场发展空间巨大。

在面对C端的消费金融领域,传统的银行和金融机构做的是优级客户市场,而忽视了次优级市场。所谓次优级客户群体,是针对优级客户而言,后者以中产阶级为主,工作与还款能力比较稳定,信用卡额度比较高,但已基本被传统银行和金融机构覆盖。而次优级市场则以刚毕业的学生和刚工作的白领群体为主,虽然这些人也有极强的借款需求,但信贷记录不多,也几乎没有银行征信报告,因此传统银行难以为他们提供服务。市场数据显示,我国次优级市场群体数量高达1.5亿,因而开发次优级客户前景大,但是风险控制是难点。

目前中国的银行系统使用的个人信用评分系统是2010年开发的,该模型使用消费者在经济和社会活动中的数百个变量指标进行数据挖掘和综合分析,并得出个人信用评分,分值为350-1000分。其方法上与美国的FICO类似,但是与美国系统相比存在采集的数据不够充分、数据来源倾向于正规金融机构的问题。根据中国央行公布数据显示,目前中国央行征信收录自然人仅有9.3亿人,其中有信贷记录只有4.6亿人,仅占中国人口总数的32.55%,许多次优级客户的信用记录都不在官方收录之列。

尤其是在互联网金融时代,信贷用户的需求是简单、快速和个性化的,他们所追求的是操作便捷、审核时间快、放款速度短,以及在利率、额度和服务等环节能更符合他们的差异化需求。也正因此,对于一家互联网金融企业而言,如何能够在不要求用户增加操作繁琐度的前提下,尽可能获得海量多维的数据,同时又能在不面签的情况下,纯线上精准识别和判断用户的信用风险和欺诈风险,是最为核心的难题。

也正是在互联网时代,在大数据和人工智能等技术的发展和应用下,提高了在线上获得更多数据支持的可能性,从而为次级客户的信用评估提供相对可靠的原始数据支持。比如,中国的一些互联网信息技术公司开始通过大数据处理采集过的用户数据、依靠云计算为大数据和人工智能提供算力和模型基础、运用人工智能通过模型识别处理过的用户画像,并通过结果性的反馈进一步优化人工智能的算法模型。上述数字化技术的发展为降低成本、增加获客、提升风控开辟了另一条路径,也有效降低了线下信息的缺乏和数据低可信度的缺陷,从而弥补了银行业等金融机构消费金融的传统信用风险评估模型的缺陷。

阿里巴巴的蚂蚁金服创造了对小微金融的线上评估模型和工作流程,通过丰富的商业场景获得线上数据,通过风控技术的大量研发投入,极大地提高了信用评估的可信度,其线上小微金融模式也因此获得成功,贷款不良率始终控制在1%以下。

51信用卡有限公司率先从信用卡用户切入,运营大数据开发和人工智能、计算机系统技术投入获得了极大的成功。该公司由蒋燕青先生带头研发的iCredit大数据智能风控系统(The iCredit Big Data Intelligent Risk Control System)则成为了中国消费金融领域最早针对次优级客户风险管理的系统化的尝试。iCredit是一套全流程自动化智慧信用系统,能快速智能化评估和把控订单、信审、贷后、催收、运营等过程中的次优级客户的信贷风险。51信用卡依托iCredit从一款信用卡账单管理工具起家,到衍生出在线个人信贷撮合业务,再到集负债管理、金融服务、科技服务于一体的金融科技独角兽企业,并成功在香港交易所上市,仅用了不到5年的时间。目前,iCredit大数据智能风控系统已成功为互联网金融行业的其他市场参与者建立了一个准入门槛,广泛运用于中国的商业银行、非银行金融公司中,被誉为“互金风控业界的标杆”。

二、iCredit大数据智能风控系统的独创性和行业突破性