袁泉
(哈爾濱金融學(xué)院,黑龍江 哈爾濱 150030)
?
大數(shù)據(jù)應(yīng)用下電商小額信貸征信體系建設(shè)的研究
袁泉
(哈爾濱金融學(xué)院,黑龍江哈爾濱150030)
[摘要]大數(shù)據(jù)是信息技術(shù)發(fā)展的產(chǎn)物,它為人們提供了海量的數(shù)據(jù)資料,也為電商小額信貸業(yè)務(wù)帶來(lái)了發(fā)展契機(jī)。要發(fā)展小額信貸業(yè)務(wù)則需要完善的信貸征信體系做保障。發(fā)達(dá)國(guó)家征信體系起步較早并逐漸成熟,我國(guó)征信體系建設(shè)起步較晚,常存在征信系統(tǒng)數(shù)據(jù)缺失、零散、安全性差,客戶(hù)征信信息分析困難,不良資產(chǎn)的處置滯后的問(wèn)題。電商企業(yè)建設(shè)征信系統(tǒng)要利用大數(shù)據(jù)拓展征信信息來(lái)源,加強(qiáng)征信系統(tǒng)安全建設(shè),分析客戶(hù)征信信息,加大對(duì)不良信貸資產(chǎn)的處置。
[關(guān)鍵詞]大數(shù)據(jù);電子商務(wù)企業(yè);小額信貸;征信體系建設(shè)
近年來(lái),互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在金融領(lǐng)域的應(yīng)用日益深入,大數(shù)據(jù)等新興技術(shù)正在深刻改變著傳統(tǒng)的金融行業(yè),進(jìn)而帶動(dòng)商業(yè)模式變革和服務(wù)模式的創(chuàng)新。就國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)形勢(shì)來(lái)看,各類(lèi)電商企業(yè)紛紛涉足小額信貸領(lǐng)域,增長(zhǎng)速度迅猛。以阿里巴巴、京東為代表的電商企業(yè)憑借其平臺(tái)的大數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì),在信貸業(yè)務(wù)市場(chǎng)中表現(xiàn)出強(qiáng)勁的競(jìng)爭(zhēng)力,逐步緩解了我國(guó)小微企業(yè)融資難的困境,并成為新一輪的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)點(diǎn)。但與此同時(shí),我國(guó)征信體系仍不完善,導(dǎo)致電商企業(yè)未能形成統(tǒng)一的信用建設(shè),嚴(yán)重影響了自身的形象,阻礙了小額信貸業(yè)務(wù)的推進(jìn)。可見(jiàn),完善電商企業(yè)的征信體系刻不容緩。
(一)大數(shù)據(jù)
大數(shù)據(jù)指無(wú)法在可承受的時(shí)間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合。大數(shù)據(jù)的4V特點(diǎn):大量(Volume)、高速(Velocity)、多樣(Variety)、價(jià)值(Value)。全球知名咨詢(xún)公司麥肯錫稱(chēng):“數(shù)據(jù),已經(jīng)滲透到當(dāng)今每一個(gè)行業(yè)和業(yè)務(wù)職能領(lǐng)域,成為重要的生產(chǎn)因素。人們對(duì)于海量數(shù)據(jù)的挖掘和運(yùn)用,預(yù)示著新一波生產(chǎn)率增長(zhǎng)和消費(fèi)者盈余浪潮的到來(lái)?!?/p>
(二)電商小額信貸
2010年起,以阿里巴巴為首的電商企業(yè)紛紛涉足小額信貸,為我國(guó)信貸行業(yè)開(kāi)啟了嶄新的一頁(yè)。其中,阿里巴巴和蘇寧開(kāi)展獨(dú)立信貸業(yè)務(wù),采用旗下子公司直接發(fā)放貸款的模式;京東、慧聰網(wǎng)等大多數(shù)電商企業(yè)采用與銀行合作的方式,利用銀行通過(guò)審批、發(fā)放貸款。電商小額信貸引領(lǐng)金融與網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的潮流,開(kāi)創(chuàng)了電子商務(wù)與小額信貸結(jié)合的全新金融模式,逐步緩解我國(guó)小微企業(yè)融資難的困境,成為新一輪的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)點(diǎn)。
(三)征信體系
征信體系指由與征信活動(dòng)有關(guān)的法律規(guī)章、組織機(jī)構(gòu)、市場(chǎng)管理、文化建設(shè)、宣傳教育等共同構(gòu)成的一個(gè)體系。征信體系的主要功能是為借貸市場(chǎng)服務(wù),但同時(shí)具有較強(qiáng)的外延性,也服務(wù)于商品交易市場(chǎng)和勞動(dòng)力市場(chǎng)。20世紀(jì)80年代,我國(guó)征信業(yè)開(kāi)始起步。征信業(yè)務(wù)包括信用記錄(報(bào)告)、信用調(diào)查、信用評(píng)分和信用評(píng)級(jí)。作為現(xiàn)代金融體系運(yùn)行的有效保證,我國(guó)征信體系已初具規(guī)模,并對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展起到越來(lái)越重要的作用。
(一)大數(shù)據(jù)迅猛發(fā)展
近年來(lái),大數(shù)據(jù)迅速發(fā)展成為工業(yè)界、學(xué)術(shù)甚至世界各國(guó)政府高度關(guān)注的熱點(diǎn)。Nature和Science等期刊相繼出版專(zhuān)刊來(lái)探討大數(shù)據(jù)帶來(lái)的挑戰(zhàn)和機(jī)遇。2015年9月,國(guó)務(wù)院印發(fā)《促進(jìn)大數(shù)據(jù)發(fā)展行動(dòng)綱要》?!毒V要》明確,推動(dòng)大數(shù)據(jù)發(fā)展和應(yīng)用,在未來(lái)5至10年打造精準(zhǔn)治理、多方協(xié)作的社會(huì)治理新模式,建立運(yùn)行平穩(wěn)、安全高效的經(jīng)濟(jì)運(yùn)行新機(jī)制,構(gòu)建以人為本、惠及全民的民生服務(wù)新體系,開(kāi)啟大眾創(chuàng)業(yè)、萬(wàn)眾創(chuàng)新的創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)新格局,培育高端智能、新興繁榮的產(chǎn)業(yè)發(fā)展新生態(tài)。
(二)電商企業(yè)涉足小額信貸業(yè)務(wù)
銀行傳統(tǒng)抵押擔(dān)保貸款模式與小微企業(yè)的實(shí)際情況相矛盾,借貸成本高、風(fēng)險(xiǎn)大,非但無(wú)法解決小微企業(yè)的融資問(wèn)題,甚至有可能成為一個(gè)反向的推手,加劇小微企業(yè)融資困難。在此情況下,阿里巴巴、京東商城等多家電商企業(yè)涉足小額信貸業(yè)務(wù)。相比于銀行,電商開(kāi)展信貸業(yè)務(wù)更加快速靈活,更能切小微企業(yè)的真實(shí)需求。
(三)征信體系建設(shè)加強(qiáng)
我國(guó)征信體系建設(shè)尚處于起步階段,圍繞征信體系建設(shè)的法律法規(guī)、業(yè)務(wù)規(guī)則以及數(shù)據(jù)處理模式及方法繼續(xù)完善和加強(qiáng)。2013年頒布的《征信業(yè)管理?xiàng)l例》和《征信機(jī)構(gòu)管理辦法》,為開(kāi)設(shè)市場(chǎng)化個(gè)人征信機(jī)構(gòu)提供了制度框架。2015年8月25日,由中國(guó)金融出版社主辦的“中國(guó)征信體系建設(shè)與創(chuàng)新研討會(huì)”在北京召開(kāi)。中國(guó)人民銀行征信管理局、科技司、征信中心有關(guān)負(fù)責(zé)人以及相關(guān)金融機(jī)構(gòu)、征信企業(yè)負(fù)責(zé)人和專(zhuān)家學(xué)者出席會(huì)議并發(fā)表了主題演講,討論了我國(guó)的征信體系在信用服務(wù)體系、信用產(chǎn)品涵蓋以及征信管理體系建設(shè)、征信宣傳與征信教育等方面的建設(shè)。
(一)發(fā)達(dá)國(guó)家征信體系建設(shè)
歐美征信市場(chǎng)興起于19世紀(jì)末,伴隨著百年的市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展而逐漸成熟起來(lái)。目前,主要有三種征信體系:一是以歐洲大陸國(guó)家為代表的政府主導(dǎo)模式的征信體系;二是以美國(guó)為例的市場(chǎng)主導(dǎo)模式的征信體系;三是以日本為例的會(huì)員制主導(dǎo)模式的征信體系。雖然各國(guó)建立的征信體系不盡相同,但是憑借著市場(chǎng)化運(yùn)作、法律保障、統(tǒng)一接口、掌握關(guān)鍵技術(shù)等優(yōu)勢(shì),加之大數(shù)據(jù)的合理運(yùn)用。歐美征信體系一方面把銀行、零售企業(yè)的信息孤島聯(lián)網(wǎng),實(shí)現(xiàn)了大數(shù)據(jù)信息的共享;另一方面通過(guò)加工大數(shù)據(jù)信息,為銀行、零售企業(yè)和其他用戶(hù)提供信用評(píng)級(jí)、分析報(bào)告以及咨詢(xún)服務(wù),協(xié)助其控制風(fēng)險(xiǎn),并通過(guò)收費(fèi)等商業(yè)模式維持公司運(yùn)營(yíng)及上下游產(chǎn)業(yè)鏈的運(yùn)轉(zhuǎn)。
(二)我國(guó)征信體系建設(shè)
我國(guó)征信體系建設(shè)起步較晚,從20世紀(jì)90年代末以來(lái),部分地區(qū)和有關(guān)部門(mén)相繼開(kāi)展了多種形式的社會(huì)信用體系建設(shè)試點(diǎn)工作,從薄弱到壯大、發(fā)展迅速,我國(guó)政府也逐步加大對(duì)社會(huì)信用體系的重視程度,征信業(yè)務(wù)和征信體系也越來(lái)越完善。目前已形成以中國(guó)人民銀行金融信用信息基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)為主導(dǎo)、市場(chǎng)化征信機(jī)構(gòu)為輔的多元化格局,構(gòu)建起一個(gè)覆蓋面廣泛、結(jié)構(gòu)基本齊備、以公共征信為主導(dǎo)的多層次征信體系。與此同時(shí),我國(guó)個(gè)人信用基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)已成為世界上最大的個(gè)人征信數(shù)據(jù)庫(kù),針對(duì)大中型企業(yè)征信服務(wù)的市場(chǎng)格局已經(jīng)相對(duì)穩(wěn)定,但是,我國(guó)的征信體系和信用發(fā)達(dá)國(guó)家相比差距甚遠(yuǎn),尤其是針對(duì)個(gè)人征信服務(wù)和小微企業(yè)征信服務(wù)的市場(chǎng)尚不成熟,仍有待完善。
(一)征信系統(tǒng)數(shù)據(jù)缺失、零散
目前我國(guó)征信系統(tǒng)僅覆蓋約20%的人口,電商企業(yè)雖掌握一定的客戶(hù)資源,但線(xiàn)下信用調(diào)查成本高已經(jīng)成為電商小額信貸的風(fēng)控瓶頸,總體而言,征信體系的不健全,信用數(shù)據(jù)的碎片化很大程度上影響了電商小額信貸的可持續(xù)發(fā)展,同時(shí)也是造成電商企業(yè)發(fā)放小額信貸成本高、風(fēng)險(xiǎn)大的原因之一。
(二)內(nèi)部征信系統(tǒng)安全性差
電商企業(yè)自涉足小額信貸業(yè)務(wù)以來(lái),一直爭(zhēng)議不斷,并多次被指責(zé)“涉嫌違規(guī)”。主要是由于電商內(nèi)部征信系統(tǒng)安全性差、人才建設(shè)匱乏、操作流程模糊。一方面,電商企業(yè)的信用服務(wù)受到多方質(zhì)疑,使得電商企業(yè)信貸業(yè)務(wù)受限、信貸規(guī)模難以展開(kāi),從而限制了其小額信貸業(yè)務(wù)的進(jìn)一步發(fā)展;另一方面,引起客戶(hù)對(duì)電商企業(yè)的信任度下降,導(dǎo)致客戶(hù)的大量流失。
(三)客戶(hù)征信信息分析困難
我國(guó)尚未建立完善統(tǒng)一的征信體制,從而導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)融資平臺(tái)在信用建設(shè)過(guò)程中出現(xiàn)各自為戰(zhàn)、標(biāo)準(zhǔn)不一等現(xiàn)象。一是貸前調(diào)查不夠深入,電商企業(yè)對(duì)借款人的信用狀況分析錯(cuò)誤、對(duì)還款來(lái)源分析不準(zhǔn),重視不夠。二是疏于貸后管理,重放輕收管理思想嚴(yán)重。由于貸款筆數(shù)多,金額少,信貸員未實(shí)行客戶(hù)經(jīng)理制,有些貸款發(fā)放后根本無(wú)人問(wèn)津,對(duì)借款人的經(jīng)營(yíng)、資金使用情況不了解,一旦貸款形成風(fēng)險(xiǎn),不能得到及時(shí)發(fā)現(xiàn)和預(yù)防。三是各崗位之間缺乏有效的監(jiān)督和制約,比如審查人員在行使審查職權(quán)上就缺乏獨(dú)立性、權(quán)威性。
(四)不良資產(chǎn)的處置滯后
電商企業(yè)對(duì)已經(jīng)形成的不良資產(chǎn)由于平時(shí)預(yù)警信息掌握不及時(shí)、不全面,待處理時(shí)比較棘手,收貸費(fèi)用成本過(guò)高,盡管電商企業(yè)通過(guò)多渠道努力盤(pán)活清收,由于網(wǎng)絡(luò)客戶(hù)流動(dòng)性強(qiáng)、執(zhí)行困難,結(jié)果多是本息難以清償。由于對(duì)不良資產(chǎn)形成的原因未進(jìn)行責(zé)任劃分和認(rèn)定,致使對(duì)違規(guī)人的責(zé)任難以追究。
(一)依托大數(shù)據(jù)拓展征信信息來(lái)源
電商企業(yè)建設(shè)征信系統(tǒng)要狠抓大數(shù)據(jù)基礎(chǔ),搶占大數(shù)據(jù)技術(shù)制高點(diǎn),以此實(shí)現(xiàn)征信系統(tǒng)數(shù)據(jù)的完整和高效利用。一方面,電商企業(yè)從設(shè)計(jì)、應(yīng)用、機(jī)器學(xué)習(xí)以及數(shù)據(jù)建模上,憑借本企業(yè)大數(shù)據(jù),將客戶(hù)零散的征信信息進(jìn)行歸納整合,積極構(gòu)建征信體系。另一方面,電商企業(yè)利用相關(guān)持股企業(yè),采用不同的大數(shù)據(jù)處理方法或者模型,開(kāi)發(fā)針對(duì)不同市場(chǎng)或者客戶(hù)的產(chǎn)品,從而掌握更多的客戶(hù)征信信息。例如,阿里巴巴依靠B2B業(yè)務(wù)、淘寶、天貓三大平臺(tái)前期搜集的海量大數(shù)據(jù),使得阿里金融可以對(duì)借款人進(jìn)行量化分析,包括平臺(tái)認(rèn)證和注冊(cè)信息、歷史交易記錄、客戶(hù)交互行為、海關(guān)進(jìn)出口等信息,再加上賣(mài)家自己提供的銷(xiāo)售數(shù)據(jù)、銀行流水、水電繳納等情況。這些大數(shù)據(jù)信息都能夠幫助阿里金融建立信用評(píng)級(jí)體系,并豐富征信信息的來(lái)源。正是在大數(shù)據(jù)的幫助下,電商企業(yè)獲得的征信數(shù)據(jù)來(lái)源更加多元化、層次化和非結(jié)構(gòu)化,其相應(yīng)的深度和廣度也隨之增加。
(二)利用大數(shù)據(jù)加強(qiáng)征信系統(tǒng)安全建設(shè)
電商企業(yè)要利用大數(shù)據(jù)在制度、技術(shù)、信息共享方式以及管理方面對(duì)征信體系進(jìn)行不斷創(chuàng)新,加強(qiáng)征信信息基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)的安全管理,提高自身的品牌信譽(yù)和社會(huì)公信力。同時(shí),依托大數(shù)據(jù)使征信體系在數(shù)據(jù)充分信息化的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)精細(xì)化管理,提高征信體系的監(jiān)管技術(shù)和水
平、加強(qiáng)信息安全和隱私的保護(hù)、完善數(shù)據(jù)處理的能力以及基礎(chǔ)硬件的升級(jí)。鑒于“數(shù)據(jù)來(lái)源于第三方,應(yīng)用于第三方”已成為征信行業(yè)的共識(shí),這些擁有獨(dú)特大數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)的電商企業(yè)有望成為征信行業(yè)標(biāo)桿企業(yè)。
(三)憑借大數(shù)據(jù)分析客戶(hù)征信信息
電商企業(yè)以電子商務(wù)、社交網(wǎng)絡(luò)為平臺(tái),大量采集用戶(hù)大數(shù)據(jù)信息,通過(guò)分析客戶(hù)的交易數(shù)據(jù)、選擇偏好、消費(fèi)規(guī)律和信譽(yù)評(píng)價(jià)等信息,深度挖掘用戶(hù)信用信息,防范潛在的信用風(fēng)險(xiǎn),實(shí)現(xiàn)有效的風(fēng)險(xiǎn)控制。例如,阿里巴巴通過(guò)支付寶流水,可以充分判斷網(wǎng)商的經(jīng)營(yíng)情況和還款能力。不同于阿里金融的是,京東金融服務(wù)的放貸方不是京東旗下貸款公司,而是合作銀行。目前京東的合作銀行中行等銀行。放貸銀行根據(jù)網(wǎng)商在京東上的銷(xiāo)售合同、貨物單據(jù)等為依據(jù),判定借款人是否符合貸款要求。各電商企業(yè)運(yùn)用自身或其合作伙伴掌握的大數(shù)據(jù)資源,充分掌握客戶(hù)的信用狀況和還款能力,盡量減少逆向選擇。
(四)通過(guò)大數(shù)據(jù)加大對(duì)不良信貸資產(chǎn)的處置
電商企業(yè)利用其擁有的大量企業(yè)真實(shí)交易信息的大數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì),搭建網(wǎng)絡(luò)信用平臺(tái),掌握貸款企業(yè)實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)交易數(shù)據(jù),對(duì)貸款企業(yè)的信用情況和風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)價(jià)和跟蹤,有利于跟蹤其經(jīng)營(yíng)狀況、信用等級(jí)和發(fā)展動(dòng)向,能夠?qū)`約風(fēng)險(xiǎn)起到很好的監(jiān)控和防范作用。同時(shí),對(duì)已經(jīng)出現(xiàn)預(yù)警信號(hào)形成的不良信貸資產(chǎn)進(jìn)行合理、合法的處置,最大限度的降低貸款風(fēng)險(xiǎn),提高貸款使用效益。以阿里金融為例,囊括了平臺(tái)商戶(hù)的歷史交易數(shù)據(jù)、信用記錄、客戶(hù)評(píng)價(jià)等內(nèi)部數(shù)據(jù),以及納稅記錄、海關(guān)記錄等外部數(shù)據(jù)的海量大數(shù)據(jù)信息,在一定程度上顛覆了銀企間信息不對(duì)稱(chēng)的格局。信用評(píng)級(jí)與貸后管理完全由量化模型自動(dòng)分析完成,大數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)動(dòng)態(tài)的風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)和違約概率分析結(jié)果,將風(fēng)險(xiǎn)管理的成本降至最低。信息結(jié)構(gòu)的改善令電商企業(yè)清晰的甄別客戶(hù)的不良信貸資產(chǎn),極大的降低了風(fēng)險(xiǎn)。
[參考文獻(xiàn)]
[1]吳俊英.中小微企業(yè)網(wǎng)絡(luò)融資模式實(shí)驗(yàn)以“阿里小貸”為例[J].經(jīng)濟(jì)問(wèn)題,2014(1)
[2]孫學(xué)文.中小企業(yè)電子商務(wù)應(yīng)用模式與發(fā)展策略研究[J].商業(yè)時(shí)代,2009(29)
[3]薛逸飛,譚曉雯.基于電子商務(wù)平臺(tái)的小額信貸發(fā)展研究-以阿里小貸為例[J].金融經(jīng)濟(jì),2014(1)
[責(zé)任編輯:劉玉梅]
[收稿日期]2016-01-14
[中圖分類(lèi)號(hào)]F230
[文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼]B