厚积薄发,互联网改变征信体系

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原标题:厚积薄发,互联网改变学分制

没有台阶的积累,没有工作,没有小溪的积累,没有河流。中国信用信息系统的市场化改革不可能在一天内完成。互联网的金融转型不是短期的影响。它只能从局部或较小的位置看到。

在金融行业引入信用评估的目的是为了实现对风险的控制。互联网对信用信息系统的改变应该从这个基本点出发。

让我们看看互联网的哪些方面可以为学分制带来新的突破。

对于中国的传统金融服务,最大的用户体验是非常无助和缓慢。

例如,信用卡申请过程通常在该国大约需要40天。信用卡中心的数据审核期为15天,可以通过电话在十分钟内完成美国信用卡的批准,并提供完整的信用卡数据。

当然,这里的关键点之一是因为我们的信用信息系统仍处于阶段。

我们可以使用信用信息系统的BETA版本,该信用信息系统的数据不是开放的,共享的,在地理上分散的,并且不受地理和机构限制而独立运行。

然后是一个统一的,独立的,全面的并且能够允许有需要的个人快速获取信用信息,这种信用系统可以称为1.0版。

在全面,准确地收集征信信息的基础上,并以此信息为基础建立模型,可以统一,准确地输出个人和企业信用评分的征信系统,我们称之为2.0版。

如果您可以充分利用大数据技术并真正做到“所有数据都是信用数据”,那么此时的信用系统可能称为3.0版。

各种信贷系统版本之间的最大区别在于对贷款审查速度的影响。

通过优化传统银行的各种流程,互联网上的贷款速度比传统结构要快得多。在百度搜索24小时信贷屏幕促销信息中,我们可以找到完整的贷款,但真的可以进行24小时贷款吗?这更多是一种宣传手段,您可能已经注意到,这些广告公司被标记为“从一天开始”或“最快24小时到达”。

根据作者的经验,一般的在线贷款审批大约需要5-10个工作日。尽管与传统渠道相比,这是一个很大的进步,但距离极限还很远。由于大多数在线贷款机构仍无法访问中央银行的信用报告系统,因此无法大幅提高流程优化的速度。

国家正在逐步开放社会小额信贷机构对信用信息系统的访问。从2010年7月开始,中央银行试行了小额贷款公司访问重庆信用信息系统的操作。接待人员后,由于充分享受中国版1.0信用信息系统的影响,贷款审查的速度得到了5倍的全面提高,平均达到了1-2个工作日。如果您使用的是信用评分为2.0的系统,则此速度将大大提高。

我们可以以美国为例。根据美国消费者银行协会(American Consumer Bank Association)的数据,以前没有使用信用评分时,小额消费信用的批准平均需要12个小时。现在,使用信用评分和自动计算机处理程序,将此类贷款的批准时间缩短至15分钟。使用信用评分后,可以在1小时内完成60%的汽车贷款批准,仅需一到两分钟即可完成信用卡批准,而在20天之内可以批准20%80%的抵押贷款。

互联网是共享的时代。但是,中国的信用报告系统仍处于BETA向1.0过渡的初期。信用信息无法完全共享,这会拖慢我们的经济。

当前的信用数据是一个孤立的信息孤岛,不会相互开放。中国最大的岛屿是中央银行信用报告系统的数据。我们可以理解,中央银行对开放信用体系的主要关注是双重的。

如果将一些错误数据上载到中央银行信用信息系统的大型系统,则可能导致整个系统出现故障。目前,一些在线贷款公司还没有以标准化的方式运作。甚至伪造了某些服务,并且相应的数据为假。

小额信贷公司可以使用信用信息系统来促进信用信息的转售。例如,在重庆作为试点城市,许多小额贷款公司以信用搜索的名义转售了个人信用信息,这导致对接工作停止,但是数据共享是市场需求,是大势所趋。信用发展。 2013年2月22日,中央银行办公厅发布了《关于小额贷款公司和融资担保公司财务信息基本信息数据库访问有关事项的通知》,并正式开始对外开放。目前,重庆,成都,深圳等地已经开放了中央银行信用信息系统的查询。

实际上,不仅中央银行担心净商品公司的数据,而且贷款公司也担心将其数据访问中央银行的系统。支付公司将数据引入中央银行很容易导致核心业务信息的泄露,例如向他们泄露最大的潜在竞争

竞争对手-银行。

这里有第三方开发的机会吗?

黑名单,有关贷款的负面数据

愚公移山,并逐步清除障碍。当前,借贷机构对数据共享的最大需求是共享黑名单。目前,除了黑名单之外,在线贷方没有更好的方法来与这些没有债务的人打交道。但是数据不会共享,即使某人在公司的黑名单中,他也可以从另一家公司借钱。

作为中国PP的第一大巨头,陆金锁,联合付款贷款等10家在线信用服务公司建立了“网络信用服务行业企业联盟”,他们计划分享的第一件事就是黑名单。

附注:“陆金学院”是平安集团于2012年投资建立的P2P在线贷款平台。我们将在73中进一步解释其商业模式白名单。借贷的积极数据,但只有黑名单还很遥远。如果每笔潜在贷款还不够

组织无法确切知道借款人从其他借贷机构获得或将获得的信贷额,而多银行借贷的成本将逐渐增加。

注意:在许多情况下,借钱的个人或公司将同时向许多不同的贷款机构申请信贷。这种情况称为多银行贷款关系。在英国和挪威等国家,可以同时借款的银行数量相对较少,平均数量少于3个,荷兰,瑞士和芬兰的国家平均数量为3-4,但是在包括中国在内的许多国家,可以同时借款的银行数量没有限制。

从单个贷方的角度来看,借款人的风险是借款人在索赔期满时还款的能力,具体取决于借款人的总债务。但是,如果贷款机构不知道其他贷款机构发行的贷款总额并同时发行贷款,则借款人可能会超额借贷!

贷方的贷款信息称为肯定数据,而黑名单则称为否定信息。积极数据中最重要的部分称为白名单,即高质量贷款公司和个人的名单。这是每个贷款机构业务的核心。

缺少肯定数据的信用信息系统不完整。在2003年之前,香港没有共享正面数据。在此之前,有一个非常极端的情况,借款人被称为“信用之王”。在过去的两年中,“ Emperor of Credit”已经申请了72个信用帐户,第一次拖欠是在第72个帐户获得批准后发生的。

因为没有共享积极数据,所以每个银行都不知道还有71个其他帐户,也没有看到他在根据个人信息批准所申请的贷款之前就拖欠了贷款。根据香港金融管理局的数据,在分享了积极数据之后,信用卡应收款从2013年8月至2015年9月增加了10%,从540亿港元增加到590亿港元,转账金额从17亿港元下降了17%十亿至240亿港元。银行不仅从中受益,借款人也受益匪浅。 2013年12月至2015年12月在香港的个人信用付款(不包括信用卡)

它增加了38%,从290亿港元增加到400亿港元。

同时,破产数据急剧下降。

数据定价对于数据交换和数据共享是必需的。

那么数据定价应该由政府主导吗?由行业协会协调?还是完全以市场为导向的交流?可以有不同的形式。每个企业都有不同的数据,例如工行的数据规模接近300 TB,覆盖了41亿个人客户和460万企业客户。如何评估这些数据?淘宝和京东等电子商务数据可能需要进一步提取和分析才能成为可用的信用数据。如何定价?

将来,Internet数据交易中心可能会有市场空间,但是个人信用数据的特征涉及各种问题,例如法律和个人隐私保护。

信贷行业的各个方面都在不断发展,例如上述的“临津学院产业联盟模式”。第三方信贷机构(例如安融汇中)也进行了类似的尝试。

他们建立了一个行业信息信用共享服务平台,以在成员之间共享信用信息。如果要在其单位上检查信用数据,则还需要将信用数据上载到此平台。

目前,访问这些平台的主要是Internet P2P在线商品企业,规模约为数百家。显然是数量还是

交易水平仍只是起步阶段,距互联网数据交易中心的距离仍然很远。

在这方面,我们不妨看一下美国的信用数据收集过程,这也是中国的未来。

案例:美国标准化信用数据收集流程

花旗银行,富国银行,摩根大通(JP Morgan Chase)等美国各个金融机构每个月都会在固定时间将它们拥有的所有与帐户有关的信息传送给三个主要部门。这部分银行的原始数据是“交易”。级别(原始数据)。

对于此类原始数据,联合信贷局(CB)为个人信用报告机构开发了统一的标准数据报告格式和标准数据收集格式。规定任何行业和单位都使用标准,统一和开放的计算机数据输入标准,并根据该标准定义要收集的数据内容的标准字段和字长。

同时,Metro2在收集数据的过程中还规定,所收集的内容必须满足所有法律对这些因素的严格要求。这种标准的数据报告格式可确保美国个人信用报告机构具有原始数据的一致性。

三个主要的信用报告机构根据各自的标准分别对其进行处理,形成了数千个中间变量(特征变量)以代表消费者的风险和信用价值特征,并处理了这部分数据。称为精益数据。

在此过程中,存在一种称为个人数据匹配处理的核心技术,该技术可以识别某个消费者在各个公司,各个领域和各个地方的分散数据,并将它们收集在一起以形成一个完整的总体,从而确保数据完整性。个人信息。

处理后的数据是“个人”级别的,主要银行有时会将信贷局提供的“个人”级别的信息汇总到“家庭”级别的信息中,该信息通常用于夫妻之间有关联的帐户。

由于三个征信局按照Metro2的标准数据格式收集原始数据,因此数据的转换和处理技术不同,信用评分也不同,最终形成了不同的数据产品。

美国信贷体系已经形成了标准化流程,而完全市场化是这种标准化的源泉,这是一百多年市场竞争的结果。

中国未来的信贷市场将是什么样?无论如何,这一定是我们创建的。在美国征信系统发展阶段,计算机技术还不成熟,互联网还没有达到今天的规模。在当今的互联网信息时代,共享已成为一种文化。在这种环境下,我们当然可以比美国的信用体系做得更好!回到搜狐,看看更多

负责编辑:

2019-09-17 15: 30

来源: Ingot 365官方网站

原标题:厚积薄发,互联网改变学分制

没有台阶的积累,没有工作,没有小溪的积累,没有河流。中国信用信息系统的市场化改革不可能在一天内完成。互联网的金融转型不是短期的影响。它只能从局部或较小的位置看到。

在金融行业引入信用评估的目的是为了实现对风险的控制。互联网对信用信息系统的改变应该从这个基本点出发。

让我们看看互联网的哪些方面可以为学分制带来新的突破。

对于中国的传统金融服务,最大的用户体验是非常无助和缓慢。

例如,信用卡申请过程通常在该国大约需要40天。信用卡中心的数据审核期为15天,可以通过电话在十分钟内完成美国信用卡的批准,并提供完整的信用卡数据。

当然,这里的关键点之一是因为我们的信用信息系统仍处于阶段。

我们可以使用信用信息系统的BETA版本,该信用信息系统的数据不是开放的,共享的,在地理上分散的,并且不受地理和机构限制而独立运行。

然后是一个统一的,独立的,全面的并且能够允许有需要的个人快速获取信用信息,这种信用系统可以称为1.0版。

在全面,准确地收集征信信息的基础上,并以此信息为基础建立模型,可以统一,准确地输出个人和企业信用评分的征信系统,我们称之为2.0版。

如果您可以充分利用大数据技术并真正做到“所有数据都是信用数据”,那么此时的信用系统可能称为3.0版。

各种信贷系统版本之间的最大区别在于对贷款审查速度的影响。

通过优化传统银行的各种流程,互联网上的贷款速度比传统结构要快得多。在百度搜索24小时信贷屏幕促销信息中,我们可以找到完整的贷款,但真的可以进行24小时贷款吗?这更多是一种宣传手段,您可能已经注意到,这些广告公司被标记为“从一天开始”或“最快24小时到达”。

根据作者的经验,一般的在线贷款审批大约需要5-10个工作日。尽管与传统渠道相比,这是一个很大的进步,但距离极限还很远。由于大多数在线贷款机构仍无法访问中央银行的信用报告系统,因此无法大幅提高流程优化的速度。

国家正在逐步开放社会小额信贷机构对信用信息系统的访问。从2010年7月开始,中央银行试行了小额贷款公司访问重庆信用信息系统的操作。接待人员后,由于充分享受中国版1.0信用信息系统的影响,贷款审查的速度得到了5倍的全面提高,平均达到了1-2个工作日。如果您使用的是信用评分为2.0的系统,则此速度将大大提高。

我们可以以美国为例。根据美国消费者银行协会(American Consumer Bank Association)的数据,以前没有使用信用评分时,小额消费信用的批准平均需要12个小时。现在,使用信用评分和自动计算机处理程序,将此类贷款的批准时间缩短至15分钟。使用信用评分后,可以在1小时内完成60%的汽车贷款批准,仅需一到两分钟即可完成信用卡批准,而在20天之内可以批准20%80%的抵押贷款。

互联网是共享的时代。但是,中国的信用报告系统仍处于BETA向1.0过渡的初期。信用信息无法完全共享,这会拖慢我们的经济。

当前的信用数据是一个孤立的信息孤岛,不会相互开放。中国最大的岛屿是中央银行信用报告系统的数据。我们可以理解,中央银行对开放信用体系的主要关注是双重的。

如果将一些错误数据上载到中央银行信用信息系统的大型系统,则可能导致整个系统出现故障。目前,一些在线贷款公司还没有以标准化的方式运作。甚至伪造了某些服务,并且相应的数据为假。

小额信贷公司可以使用信用信息系统来促进信用信息的转售。例如,在重庆作为试点城市,许多小额贷款公司以信用搜索的名义转售了个人信用信息,这导致对接工作停止,但是数据共享是市场需求,是大势所趋。信用发展。 2013年2月22日,中央银行办公厅发布了《关于小额贷款公司和融资担保公司财务信息基本信息数据库访问有关事项的通知》,并正式开始对外开放。目前,重庆,成都,深圳等地已经开放了中央银行信用信息系统的查询。

实际上,不仅中央银行担心净商品公司的数据,而且贷款公司也担心将其数据访问中央银行的系统。支付公司将数据引入中央银行很容易导致核心业务信息的泄露,例如向他们泄露最大的潜在竞争

竞争对手-银行。

这里有第三方开发的机会吗?

黑名单,有关贷款的负面数据

愚公移山,并逐步清除障碍。当前,借贷机构对数据共享的最大需求是共享黑名单。目前,除了黑名单之外,在线贷方没有更好的方法来与这些没有债务的人打交道。但是数据不会共享,即使某人在公司的黑名单中,他也可以从另一家公司借钱。

作为中国PP的第一大巨头,陆金锁,联合付款贷款等10家在线信用服务公司建立了“网络信用服务行业企业联盟”,他们计划分享的第一件事就是黑名单。

附注:“陆金学院”是平安集团于2012年投资建立的P2P在线贷款平台。我们将在73中进一步解释其商业模式白名单。借贷的积极数据,但只有黑名单还很遥远。如果每笔潜在贷款还不够

组织无法确切知道借款人从其他借贷机构获得或将获得的信贷额,而多银行借贷的成本将逐渐增加。

注意:在许多情况下,借钱的个人或公司将同时向许多不同的贷款机构申请信贷。这种情况称为多银行贷款关系。在英国和挪威等国家,可以同时借款的银行数量相对较少,平均数量少于3个,荷兰,瑞士和芬兰的国家平均数量为3-4,但是在包括中国在内的许多国家,可以同时借款的银行数量没有限制。

从单个贷方的角度来看,借款人的风险是借款人在索赔期满时还款的能力,具体取决于借款人的总债务。但是,如果贷款机构不知道其他贷款机构发行的贷款总额并同时发行贷款,则借款人可能会超额借贷!

贷方的贷款信息称为肯定数据,而黑名单则称为否定信息。积极数据中最重要的部分称为白名单,即高质量贷款公司和个人的名单。这是每个贷款机构业务的核心。

缺乏积极数据的信用体系是不完整的。在2003年之前,香港没有共享正面数据。在此之前,据报道发生了一个非常极端的案例,借款人被称为“信用之王”。在两年中,“信用雇主”总共申请了72个信用帐户,并且只有在第72个帐户获得批准后才发生第一次拖欠。

由于没有共享积极数据,因此每个银行都不知道其他71个帐户的存在,也没有看到自己以前拖欠贷款。当然,他会根据自己的个人信息批准他申请的贷款。根据香港金融管理局的数据,在香港分享了积极数据后,信用卡应收账款从2013年8月至2015年9月增加了10%,从540亿港元增至590亿港元。从290亿港元增至240亿港元,增幅为17%,不仅银行受益,借款人也受益匪浅。 2013年12月至2015年12月的香港个人信用(不包括信用卡)

它已从290亿港元增长38%至400亿港元。

同时,破产数据急剧减少。

数据交换和数据共享需要数据定价。

那么数据定价应该由政府主导吗?行业协会的协调?还是完全以市场为导向的交流?这里可以有不同的形式。每个公司拥有的数据是不同的。例如,工行的数据大小接近300 TB,涵盖了41亿个人客户和460万合法客户的直接财务数据。如何估算这些数据?还有淘宝和京东。商业数据可能需要进一步分析才能获得可用的信用数据,以及如何确定其价格?

将来,Internet数据交易中心可能会有市场空间,但是个人信用数据的特征涉及各种问题,例如法律和个人隐私保护。

信贷行业的各个方面都在不断发展,例如上述的“临津学院产业联盟模式”。第三方信贷机构(例如安融汇中)也进行了类似的尝试。

他们建立了一个行业信息信用共享服务平台,以在成员之间共享信用信息。如果要在其单位上检查信用数据,则还需要将信用数据上载到此平台。

目前,访问这些平台的主要是Internet P2P在线商品企业,规模约为数百家。显然是数量还是

交易水平仍只是起步阶段,距互联网数据交易中心的距离仍然很远。

在这方面,我们不妨看一下美国的信用数据收集过程,这也是中国的未来。

案例:美国标准化信用数据收集流程

花旗银行,富国银行,摩根大通(JP Morgan Chase)等美国各个金融机构每个月都会在固定时间将它们拥有的所有与帐户有关的信息传送给三个主要部门。这部分银行的原始数据是“交易”。级别(原始数据)。

对于此类原始数据,联合信贷局(CB)为个人信用报告机构开发了统一的标准数据报告格式和标准数据收集格式。规定任何行业和单位都使用标准,统一和开放的计算机数据输入标准,并根据该标准定义要收集的数据内容的标准字段和字长。

同时,Metro2在收集数据的过程中还规定,所收集的内容必须满足所有法律对这些因素的严格要求。这种标准的数据报告格式可确保美国个人信用报告机构具有原始数据的一致性。

三个主要的信用报告机构根据各自的标准分别对其进行处理,形成了数千个中间变量(特征变量)以代表消费者的风险和信用价值特征,并处理了这部分数据。称为精益数据。

在此过程中,存在一种称为个人数据匹配处理的核心技术,该技术可以识别某个消费者在各个公司,各个领域和各个地方的分散数据,并将它们收集在一起以形成一个完整的总体,从而确保数据完整性。个人信息。

处理后的数据是“个人”级别的,主要银行有时会将信贷局提供的“个人”级别的信息汇总到“家庭”级别的信息中,该信息通常用于夫妻之间有关联的帐户。

由于三个征信局按照Metro2的标准数据格式收集原始数据,因此数据的转换和处理技术不同,信用评分也不同,最终形成了不同的数据产品。

美国信贷体系已经形成了标准化流程,而完全市场化是这种标准化的源泉,这是一百多年市场竞争的结果。

中国未来的信贷市场将是什么样?无论如何,这一定是我们创建的。在美国征信系统发展阶段,计算机技术还不成熟,互联网还没有达到今天的规模。在当今的互联网信息时代,共享已成为一种文化。在这种环境下,我们当然可以比美国的信用体系做得更好!回到搜狐,看看更多

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