螞蟻金服、融360合作大數據征信
2015-06-02    作者:記者 侯云龍 北京報道    來(lái)源:經(jīng)濟參考網(wǎng)
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    6月2日,金融搜索平臺融360向《經(jīng)濟參考報》透露,公司已經(jīng)和螞蟻金服旗下的第三方征信機構芝麻信用達成了大數據征信業(yè)務(wù)戰略合作。融360介紹,通過(guò)雙方積累的個(gè)人信用數據,融360將有能力為用戶(hù)提供在線(xiàn)貸款服務(wù),并能實(shí)現最快10分鐘審批、最快24小時(shí)放款。

    融360負責風(fēng)控的副總裁李英浩表示,已經(jīng)和芝麻信用簽署合作協(xié)議了,雙方的互補性很強,在小額貸款的應用方面有充分的想象空間。李英浩介紹,融360擁有豐富的用戶(hù)借貸行為數據,結合芝麻信用的征信數據(個(gè)人信用數據),就可以直接為用戶(hù)算出一個(gè)放貸金額。

    芝麻信用推出的中國首個(gè)個(gè)人信用評分“芝麻信用分”,主要接入了阿里巴巴的電商數據和螞蟻金融的互聯(lián)網(wǎng)金融數據以及公共機構的數據,運用大數據及云計算技術(shù),客觀(guān)評估并呈現個(gè)人的信用狀況。

    芝麻信用采用國際上通行的信用評分方法,最低350分最高950分,這與美國FICO分(300至850)相似,分數越高代表信用程度越好,違約可能性越低。該服務(wù)主要包含了用戶(hù)信用歷史、行為偏好、履約能力、身份特質(zhì)、人脈關(guān)系五個(gè)維度。人們在日常生活中點(diǎn)點(diǎn)滴滴的行為,通過(guò)長(cháng)期積累,這些行為軌跡和細節,可以全面判斷其信用狀況。

    統計數據顯示,截止到2013年底,央行銀行個(gè)人征信系統中收錄有信貸記錄的自然人約3.2億,還不到總人口數的1/4,遠遠滿(mǎn)足不了借貸市場(chǎng)的需求,很多沒(méi)有信用卡或從未跟銀行發(fā)生借貸關(guān)系的人群很難獲得信貸服務(wù)。而在美國,征信體系的覆蓋率已經(jīng)達到了85%。

    商業(yè)大數據征信的興起,將改變這一困境。融360CEO葉大清稱(chēng),“2015年是征信元年。6月份8家商業(yè)征信公司將拿到央行頒發(fā)的牌照,補充央行征信記錄的不足! 他透露,融360正廣泛地和國內外各類(lèi)征信機構洽談合作,其中一些已經(jīng)投入使用。商業(yè)征信數據結合央行征信數據,能夠讓廣大草根人群,例如自由職業(yè)者、個(gè)體戶(hù)、小微企業(yè)主、學(xué)生等人群有機會(huì )在線(xiàn)借到錢(qián)。

    芝麻信用方面則表示,芝麻信用分主要分為金融和非金融兩類(lèi)應用場(chǎng)景,非金融會(huì )在免押(租車(chē)、住宿)、后付、證明(簽證、交友)、分享經(jīng)濟(比如小豬短租)方面加大投入。而金融類(lèi)則需要加強同相關(guān)借貸數據提供方合作。在線(xiàn)金融搜索平臺融360獨有的數據源是芝麻信用一個(gè)天然的合作伙伴。

    作為金融垂直搜索服務(wù)平臺,融360過(guò)去三年半積累了大量的信貸用戶(hù)數據,幫助用戶(hù)成功獲取了超過(guò)3000億元貸款。在借款人訪(fǎng)問(wèn)數據、用戶(hù)申請資質(zhì)信息、網(wǎng)站行為數據、批貸信息和貸后信息方面擁有獨一無(wú)二的優(yōu)勢。

    融360不久前正式推出了信用評分在借貸領(lǐng)域的應用模型。針對5萬(wàn)元以下的個(gè)人信用貸款申請,融360使用了一個(gè)名為“天機”的大數據風(fēng)控系統,其中包含信用風(fēng)險預測模型,會(huì )根據身份認證、還款意愿和還款能力三個(gè)大維度,給申請貸款的用戶(hù)進(jìn)行評分,依據分值來(lái)決定是否放貸、放貸金額及期限。

    未來(lái)無(wú)論是用芝麻信用,還是融360的大數據風(fēng)控服務(wù),5萬(wàn)元以下的小額貸款申請將有可能完全在線(xiàn)化,不再需要人工的審核流程,因而速度將極大加快李英浩介紹說(shuō),人工審核一般需要一周以上才能放款,慢的可能兩個(gè)月;純線(xiàn)上審核可以做到10分鐘以?xún)。這將意味著(zhù)貸款在線(xiàn)化有望很快得到大規模普及。

    除了貸款審批速度實(shí)現了突破,貸款獲批率也得到了顯著(zhù)提升,同一類(lèi)用戶(hù),用抵押物、收入流水證明等粗放式的傳統風(fēng)控方式,貸款獲批率在15%左右,而使用大數據征信結合人工后獲批率可以達到45%以上。至于貸款的逾期率,以12個(gè)月違約風(fēng)險舉例,通過(guò)“天機”模型篩選的用戶(hù),逾期率比沒(méi)有經(jīng)過(guò)篩選的低一半。

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