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蚂蚁被剥离消费信贷数据业务,是唯一解决办法吗?

【数据猿导读】 不久前有消息称,蚂蚁集团将重组为金融控股公司,监管机构促使蚂蚁金服制定该计划,该计划可能在2月中旬完成,虽未如期看到后续的计划,但2月20日还是迎来了中国银保监会办公厅发布的《关于进一步规范商业银行互联网贷款业务的通知》(下简称《通知》)这一重磅消息。

蚂蚁被剥离消费信贷数据业务,是唯一解决办法吗?

不久前有消息称,蚂蚁集团将重组为金融控股公司,监管机构促使蚂蚁金服制定该计划,该计划可能在2月中旬完成,虽未如期看到后续的计划,但2月20日还是迎来了中国银保监会办公厅发布的《关于进一步规范商业银行互联网贷款业务的通知》(下简称《通知》)这一重磅消息。

《通知》明确三项定量指标:

• 出资比例:即商业银行与合作机构共同出资发放贷款,单笔贷款中合作方的出资比例不得低于30%;

• 集中度指标:即商业银行与单一合作方发放的本行贷款余额不得超过一级资本净额的25%;

• 限额指标:即商业银行与全部合作机构共同出资发放的互联网贷款余额,不得超过全部贷款余额的50%。

蚂蚁集团_消费信贷_金融控股-1

彼时,据路透社报道,蚂蚁可能的重组计划会缓解该公司创始人马云面临的监管问题。其中两名了解情况的人士透露,蚂蚁庞大的信贷数据和评级业务不会并入控股公司,而是分拆为一家独立的企业,接受相关机构的监管。

2月19日,搜狐财经《致知100人》节目中,浙商银行原行长、现任上海新金融研究院副院长刘晓春谈及如何看待蚂蚁集团暂停上市时,表示蚂蚁集团虽然是互联网金融机构,也应该服从监管,和其他友商在同一赛道上竞争,很多金融机构经常会把自己包装成一个科技公司,但本质上从事的还是金融业务,“不能因为我用了技术,就说我那个金融和你那个金融不是一回事,那是错误的”。

他同时谈到金融机构通常是应用技术,并不包含技术研发,一般情况下,应该是“用成熟的技术做好金融业务”。如果号称有更先进的技术,比传统金融机构做得还要好,“应该有这个自信心被监管,被监管了反而干不过所谓的传统金融机构,那就说明你的技术不行了。”

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我们知道,业内比较公认判断信用风险之预期损失(EL)指数是由三个重要量化指标构成:违约概率 (PD)、违约损失率(LGD)、和违约风险暴露(EAD),预期损失是这三因素的乘积,即预期损失 = 违约概率 X 违约损失率 X 违约风险暴露。

其中,违约概率是指借款人在未来一定时期内不能按合同要求偿还银行贷款本息或无法履行相关义务的可能性。违约概率是计算贷款预期损失、贷款定价以及信贷组合管理的基础,因此如何准确、有效地计算违约概率对商业银行信用风险管理十分重要。

传统金融机构对违约概率的判定都相当谨慎,但获取数据比较有限。在《中国建设银行金融机构客户信用评级办法》中明确写明数据来源及判断方法是“基于客户提供的近期财务报表和其他统计数据,运用数理统计模型进行的违约风险分析和判断”,这个财务报表要“按要求录入评级预警系统,计算出风险分值,转化成为违约概率,并对应系统评级”。

2020年7月施行的《商业银行互联网贷款管理暂行办法》第三十三条规定,商业银行进行借款人身份验证、贷前调查、风险评估和授信审查、贷后管理时,应当至少包含借款人姓名、身份证号、联系电话、银行账户以及其他开展风险评估所必需的基本信息。如果需要从合作机构获取借款人风险数据,应通过适当方式确认合作机构的数据来源合法合规、真实有效,对外提供数据不违反法律法规要求,并已获得信息主体本人的明确授权。商业银行不得与违规收集和使用个人信息的第三方开展数据合作。

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如今金融行业普遍使用、认可度最高的是FICO评分模型,由工程师Bill Fair和数学家Earl Isaac创立于1956年,经过几十年的发展,如今大多数世界领先银行和信用卡发行机构,以及保险公司、零售商、医疗保险机构及其他公司都采用了FICO 的解决方案,帮助他们提高客户忠诚度和盈利率、减少欺诈损失、管理信贷风险、满足监管与竞争要求并快速获取市场份额,FICO评分已经成为美国征信体系的支柱。

蚂蚁集团的芝麻信用产品也参照了这个FICO评分模型,如比较典型的人口统计学信息,即与芝麻信用的“身份特质”参数对应起来,而在阿里体系里的真实交易产生的数据,以及消费行为偏好等数据,对应到“行为偏好”、“人脉关系”等参数,更能接近用户的真实还款能力和意愿,然后据此与用户填写的基本资料相关联,能够更准确地算出违约概率。

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关键在于,对于上述“行为偏好”、“人脉关系”因素,阿里会利用交易行为数据以及机器学习的算法来计算用户的信用评分。我们简单说下计算原理,在用户授权的情况下,将原始数据通过分箱后进行特征工程变换,继而应用于线性模型进行建模,采取逻辑回归、决策树、随机森林等模型算法,然后根据数据进行训练,对用户行为做出预测,得到最终信用评分,之后可以根据用户真实表现数据对其做回溯性验证,并且采集新的用户数据进一步学习,同时改进算法模型。

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• 图注:(1)拆分过程;(2)分箱过程;(3)返回样本稳定指数PSI;(4)评分卡训练;(5)评分卡预测;
• 图:阿里云人工智能平台信用评分卡原理示意图。

蚂蚁集团在招股说明书中表明,公司信用风险管理的核心优势是公司的智能风控系统。基于多种场景的实时数据, 公司构建了系统化和全方位的客户画像,以及动态精准信用风险评价体系,有超过 100 种涵盖用户画像、信用和欺诈风险等维度的风险评估模型。公司以此为基础实现了贷前、 贷中、贷后全生命周期智能化、自动化和动态化的量化信贷决策,同时通过能够快速分析及处理数据的全链路智能系统来执行。

参照了世界知名的评级机构,在蚂蚁体系内为中小企业主体共设12个评级,从AR12(Ant Rating)至AR1级违约概率递增,每一个信用等级可用“+”、“-”进行微调,表示略高或略低于本等级,但不包括AR12+。

蚂蚁集团的优势之一不只是获取到这五类数据,而是在整个阿里体系内,能够提取到用户各种微小行为数据,正如金融科技公司ZestFinance创始人道格拉斯•梅里尔(Douglas Merril)举例所说,经过他们算法推测,打算赖账的消费者可能会多次更换电话号码,引入这类数据源就需要求助更大的数据资源池,这对于具有大数据基础的互联网平台并非难事,随时根据需求变化增加新的数据源。

去年6月数据猿曾经报道,蚂蚁集团宣布将自研数据库产品OceanBase独立进行公司化运作,在阿里体系内,OceanBase多年来支撑了支付宝、网商银行等重要业务,并且经过阿里超大规模业务场景、支付宝金融级场景以及双11等战役的历练。

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而国内的银行征信,通常只能获取到自身用户或企业账户里的数据,为完善信用评级,还需要个人和企业补充上传数据,并且需要人工核实,银行之间还不一定互通,这就很大程度上限制了按FICO模型评级的准确性,而美国FICO评级的完善性也是建立在美国多年来获取信用数据基础之上的,历史数据起到了重要作用。

曾经为解决国内信用数据缺失以及不打通的问题,2018年,百行征信即“信联”宣告成立,它是除了央行征信以外国内首家获得个人征信牌照的机构,由中国互联网金融协会与芝麻信用、腾讯征信、前海征信、考拉征信、鹏元征信、中诚信征信、中智诚征信、华道征信等8家机构共同发起组建,到2020年底,已经接入了700余家机构。

百行征信最主要服务对象是从事互联网金融个人借贷业务的机构,他们也是信用信息的主要提供者,此外还包括银行等从事放贷业务的传统金融机构、公检法与金融监管等相关部门、个人信息主体、从事征信和反欺诈服务的第三方符合资质要求的机构等。继百行征信后,2021年2月,中国第二家个人征信机构朴道征信也揭牌成立。

不过,将要施行的《关于进一步规范商业银行互联网贷款业务的通知》第一条明确规定,商业银行应强化风险控制主体责任,独立开展互联网贷款风险管理,并自主完成对贷款风险评估和风险控制具有重要影响的风控环节,严禁将贷前、贷中、贷后管理的关键环节外包。

银保监会有关负责人就《通知》相关问题回答记者的提问时表示,《商业银行互联网贷款管理暂行办法》发布以来,各机构执行效果和整改力度存在差异,特别是在独立实施核心风控环节、加强合作机构管理等方面,部分机构的互联网贷款业务行为与《办法》要求仍有一定差距,存在风险隐患。

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这一规定让部分已经尝到甜头的中小金融机构,如若马上脱离蚂蚁集团这样的科技公司,独立获取大数据、研发算法进行风控,短期内恐怕要有绝地逢生的能力,但对于中长期减少对科技合作方的依赖,强化自主的风控能力,免得沦为科技公司的渠道,又有着长远的意义。

蚂蚁集团并没有唱独角戏,2021年1月13日,有“美版花呗”之称的金融科技公司Affirm以49美元的价格在美上市,并在同一天飙升了98%,截止到2月18日,其价格升至105美元,对应市值为272.8亿美元,摩根士丹利(MorganStanley)和巴克莱(Barclay)最近都对该股给予了增持评级。

与蚂蚁的方式很类似,Affirm广泛与各类商家合作,使用超过10亿个数据点和信用核销新型算法预估风险情况。该公司表示,与传统信用卡公司相比,它有更低的欺诈率和更高的批准率。尽管形势大好,但风险仍旧令人担忧,如果无法有效风控,引入较多实际信用较差,连信用卡都无法获批的年轻人,可能会导致业务系统性崩盘。

近年来,金融科技是个热议话题,像数字货币、互联网券商等新生事物频出,到底该如何监管,目前各国都在积极探索之中;随着新产品的研发迭代,在变化之中动态做出调整,出台更具智慧的监管办法,这或许也是一点带有大数据、机器学习意味的思维方式。

文:陆易斯 / 数据猿


来源:数据猿

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