百融金服副总裁王正明:金融科技助力普惠金融存在5大挑战
新湖中宝从精准营销、智能客服、差异化定价到智能风控、智能理赔、智能催收,大数据、云计算、 人工智能 和区块链技术正在从数据层、智能层、产品层多维度地向金融领域的细分场景和业务链条各环节渗透,金融机构的运行效率大大提高,金融服务日益呈现出场景化、平台化、智能化的发展趋势。
金融行业面临全新的挑战和机遇, 如何把握 金融科技 发展趋势,将新科技和金融业务有机融合,提升综合实力和科技创新能力,成为目前金融机构面临的重要课题。
11月30日,亿欧金融主办的“2018亿欧创新者年会——金融科技创新者论坛”,邀请到了银行、 消费金融 公司、供应链金融服务公司、产业资本、智能风控、金融大数据等创新型金融科技公司共同探讨监管科技、开放银行、场景金融、 大数据风控 、知识图谱等行业热点话题。
在本次金融科技创新者论坛上百融金服副总裁王正明发表了题为《金融科技助力普惠金融的挑战与机遇》的演讲。受邀参加此次峰会的嘉宾还有:民生银行信息科技部总架构师李晓东,辉腾科技金融执行总裁叶阳,马上消费金融CTO蒋宁,华创资本副总裁余振波,亿欧公司副总裁兼智库研究院院长由天宇等业内知名专家、领袖。
王正明表示,金融科技助力普惠金融存在5大挑战:
一是行业缺少肖像数据。小微企业的风控要从工商司法的数据、企业主数据、企业经营型的数据入手,但在目前看来行业内小微企业数据匮乏。
二是利润低。对比 零售金融 ,尽管件均额度小,但总额度大,所以利润大。小微企业则一边是政策红线,利率普遍较低,另一边是风险相对较大,线下的人工去尽调成本较高,导致利润低。
三是缺乏信贷历史。给小微企业提供金融服务的机构较少,行业很难积累小微企业的金融数据,因此缺乏信贷历史。
四是缺乏信用评价模型。零售金融行业通过信用卡业务积累了较多的用户表现数据,可以搭建风控模型。但是小微企业由于数据的积累较少,在搭建风控模型是缺乏数据的支撑。
五是获客难。中国企业总量工商统计是1.4亿家,其中80%以上的企业属于广义上的小微企业,虽然数量本质上并不少,但是小微企业的融资获客与零售有较大差别。零售可以在抖音等流量平台上做广告进行获客,然后进行风控,而对于小微企业来说,通过流量平台导流而来的用户无法做风险穿透,冒然运营此类用户必然风险极大。
以下为王正明现场演讲速记:
大家好,非常感谢亿欧给我这个能与同行一起交流我们对于金融科技理解的机会。
我演讲主题是“金融科技如何助力普惠金融的挑战与机遇。”
首先我先简单介绍百融金服的情况,百融金服给自己的三个标签是:大数据、人工智能、云计算。
目前百融金服只做三件事情, 一是为金融机构的客户提供全生命周期的风险控制和管理服务;二是为我们的个人用户推荐最合适的金融产品;第三点也就是今天的主题,普惠金融小微企业。从整体上看百融金服是一家对风险进行精细化运作的一家公司。
首先是普惠金融的挑战,国家这几年三令五申,一直支持、扶持小微企业的发展,近期还推了“两针两控”,鼓励银行和各种各样的金融机构把更多的资金和精力投入到小微企业。但是在目前看来,一边是政策的红利,另外一边小微企业还是在不断地抱怨融资难、融资贵。
我们要解决小微企业融资难融资贵问题,首先要先分析行业存在的几个挑战。
1、缺少肖像数据。就是缺少小微企业的数据,我在跟传统银行聊他们对于小微企业风控的时候,他们经常讲一句笑话,看一家企业好不好,第一进老板办公室看桌子上有没有灰,如果一摸一层灰的话,基本上这家公司有欠债。第二去厕所,厕所里面可以反映这家公司企业文化的基本素质,厕所很干净没有乱七八糟的杂物,显然这家企业的素质是合理的。原因有二:首先老板是真实运营,第二员工素质还可以。这也变相说明了小微企业数据的匮乏。
小微企业在目前的情况是工商司法的数据,这家企业经营多少年了,有没有一些司法的诉讼,加上一些企业主数据,企业主个人一般的贷款额度在30万左右,而30万对于企业经营来说的话,没有特别大的帮助,它属于个人信贷产品。另外还有企业经营数据,但经营数据,但是这种数据大量存在于平台内部很难拿得到。
2、边际利润过低。对比一下我们的零售行业,件均额度较小,但是总额大,所以利润大。小微企业的情况较为尴尬了,金融机构一边是政策的红线,控制利率,另一方面小微业务的风险相对较大,靠线下人工尽调的成本非常高,所以导致小微金融业务的利润非常低。
3、缺乏信贷历史。我们给小微企业提供的金融服务较少,就不可能积累更多小微企业的金融数据和表现,因此小微企业缺乏信贷历史。
4、缺乏信用评价模型。零售行业在信用卡的支撑下积累了较多的用户表现数据,可以搭建风控模型。但是在小微企业方面,由于数据的积累较少在搭建风控模型是缺乏数据的支撑。
5、获客难。中国企业总量工商统计是1.4亿家,其中80%以上的企业属于广义上的小微企业,虽然数量本质上并不少,但是小微企业的融资获客与零售有较大差别。零售可以在抖音等流量平台上做广告进行获客,然后进行封控,而对于小微企业来说,通过流量平台导流而来的用户无法做风险穿透,冒然运营此类用户必然风险极大。
解决这5个问题的核心就是线上化。线上化平台是通过互联网的一些技术手段实现了供需双方融资匹配的主要渠道,从目前的实践来看,线上也将成为小微企业融资的最主要的场所。
互联网线上化打通了资金方和资产方,在线上化平台上我们可以通过大数据的技术实现精准的营销。同时通过线上化的系统操作,降低小微企业的运营成本和金融服务的运营成本。此外,线上化可以做到全场景的闭环,从营销、用款、资金回流等方面形成一个完整的闭环,帮助平台对风险周期做一个管控。
从细节上看,我们通过对场景端的把控可以解决数据问题,例如供应链,目前国家在推的金税、银税,鼓励税务局向更多的小微企业开放它的设施数据,同时还有物流记录,包括GPS定位等,这些都可以算是一个场景。通过多场景实际上可以更加准确的描述一家小微企业的经营状况。
在整个线上化平台运营的过程中会积累、留存大量的企业真实运营数据,这样的数据积累下来之后,为将来小微企业的风险控制提供了一个完整的数据支撑。
风控要建模必然要拿到运营数据,关键是表现数据。在传统金融,更多的是通过有没有逾期、坏账这些表现数据来判断一家小微企业好与不好,而风控建模完全是从经营走势分析,并不一定要等到这家企业出现逾期了才定位为坏样本, 我们可以通过历史分析当一家企业经营进入下滑期的时候,或者宏观经济在某个特定产业出现问题之后,就可以把这些企业标为坏样本。经过这样的标注会发觉样本的范围扩大,表现数据会非常丰富,这样的结果就能保证了风控模型能够训练精准的效果。
从获客方面来看,互联网平台线上平台天生具有流量优势,它不需要网点,通过线上服务方式去积累各种各样的流量,很关键的一点是这样的流量不是盲目的,所有流量都是将被风险穿透,将风控前置到营销里,保证获得有价值的流量。
从精准营销方面来看,通过在整个企业的经营状况中得到表现数据,我们可以对数据进行分析从而发现一家企业的经营周期性,发现这家企业什么时候最缺钱,在一个合适的时间点去切入提供金融服务,达到最好的营销效果。
从风控方面来说,当我们收集了大量数据后,会发现通过大量、多维度数据的支撑,风控自然而然能够做好。对于资金方来说可以得到优质的客户。
这是我们通过线上化对于普惠金融困局的解决方案。
到具体的落地场景,百融金服从成立伊始就开始投入普惠金融的产品、解决方案、技术的研发,随着政策红利的不断积累和扩大,普惠金融小微领域的发展也较快。我们列举了现在的几个常见的场景进行重点介绍。
第一个是银税, 银行对风险的容忍度很低,因此它对于数据的要求首先要有一个担保,就是数据本身是要可信的,显然税务数据的优势非常大,一是有政府担保;二是有司法担保,尤其现在在金税三期不断完善的前提下,对于小微企业的税收政府管控越来越严,在银行提供服务的时候往往主推金税这个产品。
通过数据可以做几点分析,首先是对于小微企业的资产分析,通过地税的印花税、契税可以准确的推测企业的资产,比如房产、车产、地产,甚至包括企业主自有的资产去做分析。
第二个是关于流水的税务分析,税务里面有根据企业进销项的发票可以准确地判断企业的进项和支出。同时还可以做上下游的判断,我们在供应链里面一直在说判断一家企业和核心企业的关系,以前是依赖合同、尽调去分析,现在通过流水和发票交叉验证这家企业跟核心企业之间的关系。
另外还有供应链场景,百融金服在供应链场景中经过了两个阶段,第一阶段纯粹从ERP订单流、资金流分析这个企业在供应链的状况,随着金融科技、物联网、物流行业、智能仓储的进一步发展,可以帮助我们更好地把控整个供应链里面数据的流向,因此百融金服供应链2.0方案更多融入了物流、仓储、物联网方案,更好地建立一个金融风控的体系。
此外,百融金服今年还做了线上化抵押贷产品,当然抵押贷目前做不到全线上,我们是尽可能能够把线上流程线上化,最后的面签放到线下操作,这样大大提升企业的效率。
接下来介绍一下百融金服的评级模型,共分为五个点, 1、通过静态的信息对企业进行判断;2、对企业主的个人信用分析;3、对企业主对外投资的分析;4、对企业的经营状况分析;5、对企业银行征信分析。
按照前面整个设计的思路,百融金服有一个完整的对于小微企业生命周期的管理,从获客到准入到经营到预期。对于准入,百融金服积累的比较多,包括人脸识别、声纹识别等平台更好地判断用户,在企业端有OCR的证照识别,帮助我们识别证件、合同、章程等。经营过程中有动态风险识别、交叉营销的策略,最后是贷款催收的管理。
最后介绍一下百融金服,我们在业内较早成立了人工智能金融实验室,也在跟多家机构合作输出金融能力。目前百融金服有庞大的算法团队,专门设计输出金融科技产品。最新的动态是百融金服跟中科院合作推出的智能语音管家产品。未来,百融金服会将重点放在人工智能机器人方面。该产品是涵盖了贷后催收、贷前营销,电话核准等服务的底层“百融大脑”,包括整个GPU集群、分布式的神经网络框架,构成了一套人工智能生命体系。