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供应链金融风控:未来风控技术是主导
发布时间:2017-02-17     


无论是传统金融还是互联网金融,毫无疑问,风控都是关系生存死亡的生命。一直以来,传统的银行风控机制却对中小微企业充满偏见——银行的贷款审批员似乎都是势利眼,他们把所有的爱意奉献给了财务状况良好的大中型企业,那些渴求资金的中小微企业,却总是被say no!


其实,并不能怪这些银行势利,根本原因在于传统的银行风控系统对于中小微企业基本上是失灵的。中小微企业既没有完整真实的财务报表,也没有足够多可供抵押的资产,因此银行不愿意为了一笔总额不高的贷款,付出高昂的调查审核成本以及坏账风险。


劣势有时会转化成优势。供应链建模和大数据技术对金融风控的创新应用,带来中小微企业基于交易历史等供应链数据获得灵活高效融资的崭新的创新可能 !

比如阿里和银行合作推出的阿里小贷高级版,就是由阿里主导风控模型,银行输出资金,给中小商户贷款。


蚂蚁、京东以及刚入场的网易北斗,都是从大数据风控技术角度推出平台服务,为中小微企业融资服务,帮助中小银行降低风控成本,提高效率,降低不良率。

他们是如何借助大数据风控模型及技术,让传统银行刮目相看并产生信赖,从而让传统金融资本最终流向中小微企业的?


蚂蚁、京东和网易:平台交易数据做风控


说起互联网公司做大数据风控,不得不提阿里。阿里小贷利用自己的风控技术,对平台商家提供信贷服务。2013年底,阿里小贷服务的客户数64.2万家。当时的数据显示,阿里小贷的坏账率只有1%,甚至低于某些传统银行。银行对这块贷款产生了兴趣,而阿里小贷的资金不足,于是双方一拍即合。


2014年7月,阿里开始对银行输出风控能力,与中行、招行等7家银行宣布合作,启动基于网商信用的无抵押贷款计划——网商贷高级版,最高授信可达1000万元。其中银行的角色是提供资金,阿里提供交易数据和游戏规则,比如能给谁贷款,最高能贷多少,都是阿里说了算,而且坏账风险完全由银行承担。

风控是银行的生命线,银行对数据的精准度应该是要求最高的。银行为啥敢让阿里说了算?当然是因为银行比较信赖阿里数据的真实度、含金量,以及阿里对数据的分析处理能力。


京东与蚂蚁类似,再来说网易, 网易北斗包括七大系统,分别对应贷前贷中贷后的不同风险控制流程。通过对贷款流程的前中后合理流程划分,产生包括获客、反欺诈、授信、信贷管理、风险预警、催收等贯穿了信贷流程的大数据风控模型体系。


网易北斗和传统的银行信贷处理机制完全不同。前者靠的是技术分析,通过神经网络/机器学习/支持向量机等技术能力,去除数据杂音,真实反映用户信用。后者靠的是人力脑力,银行的信贷审核更多是依靠信贷员个人的经验和流程化管理风险能力。人力信批模式,不仅成本高,效率低,而且也存在道德风险,比如一些银行信贷员违规审批贷款等等。


网易北斗系统则通过向国内的商业银行和各种互联网平台输出大数据风控能力,实现这些平台的信用管理和授信管理能力,并根据每个平台用户的特点专业、特色化定制消费金融或者是产业链、供应链金融产品。目前,网易北斗已经和新昌农商行达成了合作,效果显示,网易北斗系统能够提升金融机构数据处理能力—处理效率提升90%,有效提高信贷资产质量—平均坏账损失降低35%,有效提升模型风控预测能力—提升模型预测性能60%。


不难发现,蚂蚁小贷和网易掌握了借贷人关键的实时的一手经营数据。前者的贷款人是阿里电商平台上的个人和企业商户,他们在阿里系电商平台上的交易数据,能够实时的被阿里获悉。而后者网易通过建立开放式公共平台获取数据。


无论蚂蚁金服还是网易,在大数据的分析技术上都有深厚积累,因此,在此基础上构建的风控系统,就会相当有效精准。

而这种能力,银行不具备,因此,阿里系输出风控能力、银行业输出资金的互补模式才会出现。但同时我们也看到,除了为自身平台或其他平台上的买家或卖家提供单点静态式的供应链金融服务外,市场还出现了延伸到卖家的上游和买家的下游的融资,以及供应链实时过程的风控管理。




未来供应链金融风控:供应链建模+数据技术+实时过程管控技术的应用

这样的供应链大数据技术,实时过程管控运用在风控中时,究竟又有何不同?


供应链贷前评估

供应链大数据贷前评估比普通大数据征信多了关于供应链、行业、项目的维度,报告中供应链分析、流水分析等是普通征信评估所没有的。


供应链贷中跟踪

供应链大数据技术还可以做到贷后企业关键风险信息的实时跟踪监控,以及从企业采存销经营数据层面,去实时动态分析监控企业经营状态,确保企业是否处于良性经营状态。也就是,从企业外部与风险有关的大数据分析,加上企业内核经营的供应链大数据分析。实时预警、智能分析,并做可视化展示,则为目前供应链大数据技术可达到的效果。


供应链贷后实时过程风控管理

目前的大数据技术的应用,已经不仅仅集中在“单点上”的风控;比如说,常见的供应链征信和动态跟踪,只能告诉你在某个时点上某家企业的基本情况,它无法保证你这笔贷款放出后,什么时候能够安全回款。这个应该是供应链金融业务中最大的痛点。它需要非常核心的一个风控管理——供应链全过程风控管理可以贯穿整个供应链全过程管理的风控平台。历经9年的持续研发,1号链实现了这样的供应链金融过程大数据风控技术,并积累了近50项专利和知识产权技术。这项技术在国内其他平台上还暂未看到。


据1号链创始人高胜涛介绍,1号链供应链金融过程管理平台,可视化全流程闭环管理,贷后成本降低70%,金融风险降低80%,可跟踪每笔贷款的流向,任一过程可控。不同的风控建模组建,可随需调用,菜单式选择,系统固化风控节点,杜绝人性弱点。过程监控,供应链数据交叉验证,实时动态识别金融风险,利于及时拦截主动防御。


据了解,在供应链大数据风控技术领域,目前北京的金电联行,市场估值超过50亿。1号链,也在凭借供应链大数据风控技术,深耕此领域。




“华尔街+硅谷”模式,且风控技术是主导


那么未来,最有效的供应链金融风控模型,到底是金融专业的银行主导,还是技术专业的科技公司主导?我觉得,单打独斗无前途,未来主流的风控模型,应该是“华尔街+硅谷”模式,且风控技术是主导。

无论是蚂蚁金服和7家银行合作推出蚂蚁网贷高级版,还是网易北斗系统,都选择了和银行合作的开放模式。对于1号链供应链金融风控管理平台来说,合作上也是对外开放的,比如和外部金融及类金融机构的合作,除输出风控平台外,还输出一整套综合解决方案,帮助传统金融机构上网触网。


而传统金融机构也非常需要这样的服务。比如,交通银行董事长牛锡明在谈到交行互联网金融转型时,就说过,交行要“跨界合作,通过广泛借助各类合作伙伴的力量打造具有交通银行特色的开放性互联网金融生态圈;不断增强平台数据生产能力与产品研发能力,形成数据“生产——挖掘——运用——再生产”的闭环。”


过去银行的传统风控考虑的变量可能只有几十个,而未来的大数据智能风控,需要大数据思维下供应链金融风险建模需要采用大数据时代的算法与技术,让更多维度不同层次的数据都可以用来挖掘和分析;需要利用IT先进技术,将碎片化的信息整合起来形成真正有用的大数据。也是将分散的局部信息整合成为可以完整描述客户信用状况的全局信息;需要将生成的数以万计的风险变量,分别输入不同的预测模型中,利用这些分析模型进行集成学习或者多角度学习,进而得到最终的客户信用评分,克服传统信用评估中单一模型考虑因素的局限性;需要时间积累及不断的建模实践,也就是模型回测与修正,来逐步逼近风控的所有方面和任何因素。


以1号链为例,他的供应链大数据风控平台,花了十年的技术和数据积淀,模型的回测与修正,才最终形成一个生态化的大数据风控体系。


因此,未来供应链金融的风控,肯定是技术主导模式。只有华尔街+硅谷的风控合作模式,才能实现“数据即信用,信用即风控,风控即价值”的理念,才能缓解中国中小微企业融资难融资贵的问题。




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