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8成人缺乏征信数据 P2P全面推进面临多重难题

2015-2-1 17:20| 发布者: 网贷款| 查看: 1742| 评论: 0|原作者: 网贷款

摘要: 全国大概只有2.9亿的人获得金融服务的覆盖,这是目前基本市场环境,征信覆盖将面临三大难题。 全球最大的P2P网络借贷平台LendingC
全国大概只有2.9亿的人获得金融服务的覆盖,这是目前基本市场环境,征信覆盖将面临三大难题。 全球最大的P2P网络借贷平台LendingClub的上市,无疑是对我国p2p市场起到了很好的提振作用。但是,由于中美两国国情不同,我国P2P企业的业务发展还是在不断的摸索过程中。
近日,某平台CEO在媒体沟通会上就表示,美国P2P兴起依赖于信用卡、征信局、决策技术这三大重要行业。但是,在中国整体数据环境中征信服务体系覆盖只有20%,另外80%的人在中国没有征信数据。公司的解决方案就是通过线上加线下的途径获取征信数据,并不断开发完善决策技术。同时是将借款业务分为1-10万及1万以下,1-10万的借款业务和客户直接接触,1万以下的业务使用大数据技术。
以下为演讲的部分内容:
中国征信覆盖将面临三大难题
今天中国大概有14亿的人口。全国大概只有20%,2.9亿的人群能获得金融服务的覆盖,就是说曾经从我国的金融体系中获得过资金,借过钱,记录进入过央行的征信系统。其它的大约5.1亿人,他们在央行的征信系统有覆盖,但是只有姓名和地址,剩下的5.7亿人是央行里什么数据都没有的。我们面对这样一个基本的市场环境,这是中国信贷服务体系面临的根本问题。互联网当中的所有最新进展都来自于美国,互联网金融P2P也是来自于美国,美国80%的人口能被金融服务体系覆盖,能被美国征信局覆盖,而中国只有20%。相比中美两国市场的不同,像以前的一个经典的说法,卖鞋的销售员到非洲去发现那边的人不穿鞋,即是市场潜力巨大,还是市场拓展的压力巨大。所以,试图把美国的有关互联网金融的想法引进到中国来,会面临很多的不适应,不相符合。
解决服务覆盖将面临三大难题
第一,数据从哪来?整体数据环境中征信服务体系覆盖只有20%,那么,另外80%在中国没有征信数据覆盖的人,他们的数据从哪儿来?我们的解决办法就是线下团队采集数据,同时线下团队通过线上渠道也在采集数据。
第二,需要有完全不同的新的决策技术。在今天中国对决策技术的理解还是停留在一个非常肤浅的阶段,大家把决策支持技术和决策技术混为一谈,以为搞一个计算机的系统,搞一个EXCEL那就是决策系统了。其实不是的,这些都是所谓的决策支持。
第三,需要不断的在这个市场上进行测试和学习。
美国P2P兴起依赖于三大重要行业
P2P来自美国,它是依靠于三个非常重要的行业,包括信用卡行业,美国P2P业务起来的主要目的是帮助信用卡的持卡人群优化信用卡债务。第二依据征信局的业务,第三依据决策技术。美国市场以及英国市场,整个三大行业的发展走了50年的道路。在美国有三大征信局,这三大征信局覆盖了美国80%以上的人口。在一个充分发达的技术体系下形成了美国的P2P机构。美国兴起P2P的时候,所有这三大行业都是现成的充分发展的。
中国的这些行业在哪里呢?中国的整个信用卡业务,整个的征信局业务,整个的决策技术业务,在今天的中国大概走了5-10年的历史。公司到现在是第15个年头,我们有幸和中国的信用卡行业、征信行业、决策技术共同发展,我们几乎代表了决策技术。我们积极的参与了中国征信体系的建设,包括中国最大的征信局,我们跟它们有多年的长期合作。同时,我们是唯一的一家在本地市场上具有决策技术的公司。
大数据适用于500到5000元领域的借款
画一个轴,越往上风险评估的复杂程度越高,越往右额度越大。我认为一部分P2P机构,服务范围在10万块钱以上。在这个领域当中风险评估的主要手段是完整的资产负债评估,看资产负债表,现金流量表,看抵押和担保,在现场人盯人仔细的尽职调查。但是,这个领域跟大数据几乎没有什么关系。
我们在中间这块,我们的额度在1-10万之间,1-10万之间在这个领域当中解决的主要问题是还款意愿,10-100万以上还款意愿不重要,还不还没有关系,主要是看你的资产抵押,但1-10万解决还款意愿,还款能力,你的稳定性。由于中国市场上只有20%的人群有征信覆盖,可以想象一下这个局面,在没有一个征信服务体系的时候,你的业务将会被欺诈行为所覆盖。我们解决这个问题的方法很外行,是通过和客户直接进行接触,我们理解这个方法是有效的。我们通过控制风险,控制成本的方式,来有效的解决风险防范。这样做,风险控制是有效的,但是有两个基本的条件。第一个怎么做大规模,第二个怎么控制成本。因为成本将会比传统的线上业务会高。
公司进一步的发展轨迹是在五百块钱到五千块钱,在这个领域是所谓大数据的世界,这个领域不靠所谓的征信数据,不靠它的还款能力。五百块钱的还款跟还款的能力没有太大的关系,跟你的资产负债和抵押都没有关系,这个领域才是真正的大数据可以发挥作用,大数据的技术可以驰骋的地方。

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