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有的客户申请后必须排队到第二天、第三天

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  小微用户其实也分很多种,是一个有店面的饭馆?是支持第三方支付的奶茶店?还仅仅是一个流动的煎饼摊?这三种不同的类别,对金融科技的难度的挑战是递增的。

  这类客户属于银行零售业务,也叫零售金融业务,一般主要指商业银行以自然人或家庭及小企业为服务对象的业务,如果按照金额来区分,零售业务一般金额是指百万级别和以下的业务, 当然我们在读秒的零售业务更属于小小微的范畴。相比于银行的其他业务来说,零售一直处于额度小、难度高、批贷难的一块。

  我曾经在在美国的大数据信贷公司Capital One就职8年,又去了传统银行零售部门做了9年,主要负责零售业务的风控。

  如果有如题的煎饼摊老板“葛大妈”向银行提出借贷申请, 她唯一的可变现资产是一辆可移动工作间——这在银行是不可能被承认的。她的“企业”没有政府认可的注册,日常记账都是记在自己的小账本,在央行没有征信记录,也无法进入信用卡的准入门槛。

  倘若葛大妈不仅仅有一个摊位,她可能有一间小店,有营业执照,但注册资本金小,税务不规范,有一些经销记录等等。葛大妈想要和银行借5万元装修一番——大概率还是会被银行拒绝。因为五万元的信贷,刨除银行的触客、尽调、录入、初审、终审等成本,银行是亏损的。她心一狠,那借20万呢?传统银行又会认为难以给一间小店批贷20万。

  葛大妈这样的小微商户想当然地认为银行嫌贫爱富,看不上零售业务,其实并不是看不上。从金融逻辑来讲,这类业务的NPV若为负,即不能盈利,宁肯不做。

  2. 客户准备材料,递交一些企业工商信息,企业主个人信息、经营证明、银行流水、水电煤气费缴纳单等等

  整个流程下来,最快需要一周。尽调人员去商户处调查时还可能出现一些特殊情况,比如商户老板需要调查改期、账本准备的不好、某材料还没批下来等,还会延长申请周期。虽然,当时在传统银行创立了信贷工厂模式实现“流程标准化” ,但因为每个步骤都需要“人”来完成并且流程与流程的衔接需要“人”来传递,所以不论怎么优化,也难以再提高速度。

  运营成本也掣肘效率提升。销售、录入、预审、运营、审批等团队需要几十人,这样规模的团队已经是很精简的。一天大概处理不到20单。如果业务量要翻番,意味着团队人员也需要翻番。这是真实存在的问题,由于排队者太多,有的客户申请后必须排队到第二天、第三天,贷款申请才开始被接收处理。

  正因为成本如此之高,5万元的信贷需求,利息不能覆盖运营成本,对银行是亏本生意。但fintech公司可以做到5000元,甚至更低。

  相比之下,Fintech是近年兴起的行业,没什么历史包袱,整个信贷流程在fintech的环节中被重构了。

  贷前来说,相比于上述的传统的信贷工厂模式,fintech的数据获取、加工、处理、分析都是并行的一个过程。

  葛大妈在银行申请时需要准备一堆材料,跑4、5个机构。但在她授权情况下,读秒可以做到15分钟完成从收集到授信的全流程:采集的数据依次进入数据湖沉淀,再经由中间层进行数据清洗,通过数据挖掘和机器学习加工出炉企业用户6大纬度的特征变量和用户画像(如下图)。

  用户生命周期实时管理,是fintech独创的贷中、贷后管理环节。以往一个客户是否被予以授信,常常是在申请那一刻的静态授信。但实际上,企业每一年的变化并不小,小微客户更是如此。fintech用数据观察客户生命周期,客户在借款过程中的动态趋势可以实时反应风险的变化。

  “大哥们,够了吧,别再打了!”这是松子园村村民杨宝的最后一句话,他被山头上村几十人围着打了半小时。他本带了40多人来山头上村找张建“算账”,却惹怒了这一村人,广播连播3遍后,近百人抬着“家伙”出来,他的人被打伤,自己也命丧黄泉。

  详细来说,我们可以根据客户的类别,监测其在授信以后的业务数据。比如举例来说,葛大妈的经营范围发生了变化,本来煎饼摊,变成了卖衣服、卖玩具,甚至卖手机了。我们无需去现场验证,可以通过后台数据的业务数据、商品信息进行分析,就可以知道这类的变化,从而掌握经营动态风险。在此基础上,Fintech可以根据用户类别,设置一系列预警指标并实时交互获取,依赖数据指标进行预警监控,作为催收策略的指导。

  葛大妈此类的客户是传统银行、小贷公司都难以覆盖的客户,也是我们的典型用户之一。Fintech之所以能够为小微商户进行用户画像,并授信,源于其多维度的用户画像能力。

  传统金融机构在零售信贷中更多依赖于金融范畴的数据,从财务角度去看客户的银行流水状态、负债杠杆比率、税务等信息。但fintech会有一个从企业到人更为全面的征信判断。

  葛大妈的煎饼摊,时髦的用上了微信、支付宝收款,在读秒的后台引擎中,我们清楚的掌握了这门“小生意”的交易流水、商品销量、客单价、交易频次、淡旺季特征等等,并与其他同类商户做对比,评价它的经营水准。

  可能银行的审批员还没有见到葛大妈,fintec就已经为她完成了授信,甚至通知金融机构放款了。

  重构流程,用数据驱动决策降低了运营成本,申请量的增加,几乎对成本没有影响,边际成本趋向于0。

  小微企业征信和个人征信最大的不同处在于,小微企业的所有变量都是快变量,而个人征信用的是缓变量。

  一个人一生的成长,他的变量不会有太大的改变,比如学历学籍,性别等,而且这些变量是不可逆的。但企业的情况就不一样了。

  日前她身穿低胸装出席记者会,希望招募具潜质的美女参赛:“今年是选美50周年,一向提倡个人独特美,靓包括内在同外在,希望今届有具个人魅力的女士参赛。”评论2938569组图:亚洲太平洋国际小姐吊带装秀傲人事业线 为新佳丽招募站台2018年06月21日 10:17新浪娱乐讯 据香港媒体报道,艺人柯嘉琪(KiKo)去年赢得亚洲太平洋国际小姐选举(香港区)参赛资格,远赴菲律宾参加选美一个半月,赚到人生宝贵经验!近一年KiKo除了演艺工作,亦成立公关制作公司,是其事业另一新发展。

  第一,社会舆情。比如,上海静安区有一家人流量很大的餐馆。我们发现,这家企业的经营状况非常不错。而餐馆对应的社会舆情是什么样呢?比如说,我们爬取大众点评上的评论就能体现出来了。

  第二,企业本身的经营状况。经营状况的离散程度非常大,因为企业可以轻松作假。所以这个时候会用交叉验证或者其他大数据的方式来解决。

  比如上述的餐馆,我们发现,在全国范围内类似情况的地区——比如说南京鼓楼区,西安钟楼区,或者北京西城区——在同样的人流量、相同的经济结构、居民/上班族的比例类似的情况下,其他的餐馆对应的菜品的流量,以及餐厅的价格和收入,和这家餐厅有不少出入。

  这个时候,我就知道上海静安的这家餐厅一定作假了。但大数据不是万能的,这时候你让我复原它的报表,我做不到。但是我知道,它作假一定是不对的,所以我们在模型之中就会有相应的“惩罚”(penalty)。

  第三,行业信息也很重要。比如,冰鉴(注:顾凌云回国后的创业公司)在服务很多金融机构的时候,有些机构会明确要求:不要钢贸。因为钢贸行业的欺诈比例非常高。

  这里不是说每一家钢贸企业都欺诈,只是从整体上来看,它的违约率高。所以在行业上面来说就是有风险的。也就是说,你对企业所在的行业要有判断。

  最后一个重要的信息是企业主信息。现在很多小微企业活不下去了,真正企业运营出问题的,只有大概30%。更常见的情况是企业主出了问题——要不因为涉黑,在东北被追杀所以不能开店了;要不就是他把钱交给黑帮了,没法还钱了;或者因为他离婚了,要赔一笔钱净身出户了;或者因为涉黄涉毒,把钱弄出去了等等。


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