信用算力《2018年中國零售金融信用體系報告》出爐！

1月15日，信用服務解決方案提供商信用算力聯(lián)合上海市社會信用促進中心、上海交通大學中國普惠金融創(chuàng)新中心發(fā)布《2018年中國零售金融信用體系報告》，報告聚焦包括個人消費貸款、個人經(jīng)營貸款等在內(nèi)的零售貸款服務，從零售金融信用體系建設的環(huán)境、產(chǎn)業(yè)鏈及參與方格局、信用數(shù)據(jù)采集、保護、流通與共享等多個維度，深入分析零售金融行業(yè)現(xiàn)狀。

零售金融信用體系對社會信用建設至關重要

作為與國家發(fā)展和經(jīng)濟運行密不可分的基礎金融領域，零售金融正在步入“新時代”。在科技加持下，我國的零售金融行業(yè)正逐步實現(xiàn)彎道超車，科技為信用數(shù)據(jù)采集、存儲、信用分析及信用產(chǎn)品的應用帶來新契機，進入戰(zhàn)略級發(fā)展機遇期。

圖為零售金融信用產(chǎn)業(yè)鏈

隨著銀行零售金融業(yè)務占總業(yè)務比重的不斷攀升，行業(yè)發(fā)展雖然已取得一定成效，但也面臨著信用信息不對稱、不良資產(chǎn)率攀升等問題，這從一定程度上也會影響零售金融信用體系建設。

良好的社會信用環(huán)境是金融生態(tài)環(huán)境有序運行的前提，社會信用環(huán)境建設水平的高低也直接制約金融生態(tài)環(huán)境的好壞。金融領域已經(jīng)成為社會信用體系建設的重要組成部分，政策層面也屢次提及。

2018年6月，央行、銀保監(jiān)會等五部門聯(lián)合印發(fā)《關于進一步深化小微企業(yè)金融服務的意見》，提出引導金融機構(gòu)聚焦單戶授信500萬元及以下小微企業(yè)信貸投放。

2018年9月，國務院發(fā)布《完善促進消費通知機制實施方案（2018-2020年）》，提出建立健全消費領域信用體系，加快消費信貸管理模式和產(chǎn)品創(chuàng)新，不斷提升消費金融服務質(zhì)效。

數(shù)據(jù)豐富度及共享融合機制亟待完善

在大數(shù)據(jù)時代，便捷與風險并存。從采集到應用全生命周期的各個環(huán)節(jié)，包括數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)隱私以及數(shù)據(jù)采集界限等方面。

報告分析認為，在相關數(shù)據(jù)的歸集方面，雖然形成了以央行征信為主，上海資信、百行征信及協(xié)會數(shù)據(jù)共享平臺為輔的一整套數(shù)據(jù)歸集體系，但仍然缺乏明確的規(guī)范性文件。

相較之下，歐盟對所有收集、處理、儲存、管理歐盟公民個人數(shù)據(jù)的企業(yè)進行詳細的規(guī)范。

自2012年上海推出全國第一個政府數(shù)據(jù)開放平臺后，截至2018年4月，全國共有8個省級行政區(qū)、7個副省級城市和31個地市上線數(shù)據(jù)開放平臺。貴陽、上海、青島、哈爾濱、東莞等地政府數(shù)據(jù)平臺在數(shù)據(jù)集總量和開放數(shù)據(jù)容量兩方面都居全國前列。

從數(shù)據(jù)類型看，目前社會民生和經(jīng)貿(mào)工商兩類數(shù)據(jù)最豐富，而信用服務、社保就業(yè)等數(shù)據(jù)相對偏少。

信用算力Fin-Cloud信貸云 大數(shù)據(jù)助力信用風險識別

作為信用服務解決方案提供商的信用算力出具此份報告并非偶然，實際上也預示著信用算力的戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型，逐步向社會信用體系建設的方向發(fā)展。“從信用算力2018年的品牌升級和這一次的研究報告發(fā)布來看，信用算力正在往一個更廣的信用領域去探索。”信用算力董事長&CEO張建梁介紹，“信用算力的目標不僅僅是針對金融行業(yè)，而是希望信用在未來可以連接各行各業(yè)，提升整個社會的流通效率。”

自2015年成立以來，信用算力堅持以技術(shù)為驅(qū)動，依托人工智能、大數(shù)據(jù)、云計算等核心科技，在國家社會信用體系建設方針指導下，力圖打破信息不對稱、信用不對稱問題，完善金融信用，降低個人及小微企業(yè)信用信息服務門檻，提供多層次、專業(yè)化的信用產(chǎn)品及服務，推動全行業(yè)信用信息互聯(lián)互通與信用成果共享共用，賦能信用體系及信用社會建設。

Fin-Cloud信貸云大數(shù)據(jù)建模

2017年，信用算力推出Fin-Cloud信貸云系統(tǒng)，該系統(tǒng)基于千萬級貸后表現(xiàn)和10000+風險維度數(shù)據(jù)，在風險識別方面，依托多維度數(shù)據(jù)，通過五大欺詐風險識別流程，重點識別黑名單、欺詐、多頭借貸用戶，篩選符合準入的用戶，并基于評分授予用戶信用額度。

Fin-Cloud信貸云風險識別系統(tǒng)

事實上，互聯(lián)網(wǎng)金融公司利用大數(shù)據(jù)進行風控時，都是利用多維度數(shù)據(jù)來識別借款人風險。與信用相關的數(shù)據(jù)越多地被用于借款人風險評估，借款人的信用風險就被揭示得更充分，信用評分就會更加客觀，接近借款人實際風險。而關于客戶個人風險的預測，使用大數(shù)據(jù)評分體系，不但可以篩選高風險客戶，減少損失發(fā)生，也可以找出相對優(yōu)質(zhì)的客戶群，發(fā)掘潛在機會。

“信用最大的價值還是在于數(shù)據(jù)和場景這兩端，目前政府和企業(yè)都在數(shù)據(jù)流通和共享方面做了很多努力，信用算力也在這方面做了深入的探索和研究，希望讓信用和數(shù)據(jù)能夠進行更快更高效的流通。”張建梁說。

      轉(zhuǎn)自：北國網(wǎng)
 

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