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用大数据玩互联网金融?这两家美国公司是师父

文章作者:来源:www.slofcard.com时间:2020-01-09



FICO Fiezer

是风险管理信贷技术的先驱。它处理结构化大数据。FICO信用评分指数包括15-20个变量。早在20世纪80年代,美国银行业就率先提出了信用评级的概念。目前,该服务覆盖全球80个国家和地区,为银行和信用卡发行商、保险、医疗保健、政府和零售行业提供服务。FICO信用评分计算的基本思想是将借款人过去的信用历史数据与数据库中所有借款人的信用习惯进行比较,检查借款人的发展趋势是否与频繁违约、任意透支、甚至申请破产等财务困难的各借款人的发展趋势相似。

对银行而言,主要服务包括银行卡、存款、抵押贷款、汽车金融、多渠道服务和反企业欺诈支持。FICO为全球100强银行中的三分之二提供服务,提高客户忠诚度和盈利能力,减少欺诈损失,管理信用风险,满足监管和竞争要求,并迅速赢得市场份额。

这一技术产业已经进入一些中资银行,提供全方位、多层次的零售业务风险管理咨询服务,帮助银行提高客户粘性和效率。

1)交通银行太平洋信用卡中心采用的CDA决策引擎也是中国信用卡审批领域首个集成评分模型和智能管理的自动信用审批决策引擎。2009年10月,成功上线后,质量账户的平均余额和利息收入分别增长了20%和10%,审批效率提高了30%,节省了大量劳动力成本。

2)民生银行与费耶哲于2009年开始沟通合作,并于2011年正式启动民生银行零售内部评级项目。在零售银行《巴塞尔协议》合规建设框架下,将建立以小额信贷业务为重点的完整风险管理体系。有效合理地引导业务节省银行资本占用,提高股东回报。

在非结构化数据处理方面,另一家公司ZestFinance在FICO的基础上进一步开拓创新。ZestFinance由谷歌前首席信息官道格拉斯美林和前资本一公司高级贷款官员肖恩巴德创立。所开发的分析模型分析了每个信用申请人的10,000多条原始信息数据,获得了70,000多个可以用来衡量其行为的指标,该过程可以在5秒内完成。与传统借款人仅使用10-15个数据相比,该公司当然可以更准确地评估消费信贷风险。经过近四年的增长,该公司可以分析两倍多的美国人有资格获得次级贷款,其违约率比行业平均水平低约60%。

通过为一些大银行和信用卡公司提供担保服务,ZestFinance基本上能够通过大数据的挖掘和分析技术更好地识别风险,为一些被银行和信用卡公司认定为有风险的贷款提供担保。

Now ZestFinance也外包了自己的贷款评估模型,如SpotLoan,并已联系到合作伙伴,有效加快了贷款审批流程,降低了风险。SpotLoan的价格低于类似发薪日贷款的价格。SpotLoan是一家公开授权的公司,是一家以短期分期偿还本金和利息的小额贷款公司。最长期限为8个月,贷款金额为300-800美元,申请过程仅需10分钟在线完成,公司客户经理将最早在24小时内通过电话通知申请结果并发放贷款。虽然最高日利率约为1%,但与传统的发薪日贷款相比,它不仅在期限上更加灵活,而且可以节省高达50%的利息支出。美国人每年要求74亿美元的发薪日贷款,平均贷款规模为400美元。

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