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3 网贷中的核心环节征信（第1页）

3。网贷中的核心环节——征信

网络借贷平台解决了产品端和贷款端之间的问题后，征信成为风控管理的一个重要环节。征信问题的核心是获得数据及应用，互联网金融需要征信，要解决数据的收集和隐私授权、互相合作等问题，比传统行业的征信要求门槛更高。

业内人士认为，网络借贷风险的关键在交易的背后，由征信体系到信用体系，再到知识体系，这一切的体系化，是解决信息不对称和降低成本的关键要素，只有征信体系健康了，互联网金融的生态才能更加健全。

网络借贷平台在已经建立风控模型的基础之上，让专业的风控人士在自己擅长的领域，结合有公信力的风险价值判断模型，对信息加以判断，以担保的征信放贷模式才能让网络借贷平台得到长远的发展。

网络借贷行业之所以跑路频发、坏账率高，根源在于征信问题。利用优化网络借贷平台的征信，可以将行业的坏账风险降低到正常水平。

例如，抱财网负责人在认识到征信对于网络借贷平台的重要性后，于2014年9月与上海资信签约，成为网络金融征信系统的互联网金融企业之一，其所提供的金融项目将全部对接该系统，各项目借款人信用度及项目风险核查将以该系统所提供的数据作为参考，风险控制水平获得有效提升。

金融的前提就是信任。俗话说得好，“无信任不金融”。虽然互联网降低了金融的准入门槛，但是信任的门槛并没有降低。金融的发展，是建立在信任基础之上的。银行只有先赢得用户的信任，才能开展业务。至于如何获得用户的信任，在自身风险管理的基础上一定要做好。

银行的主要风险是信用风险，其中贷款风险是主要内容。

银行给企业客户贷款之前，需要了解该客户在银行的结算关系和账户流水等。

只有企业客户达到一定的条件，银行才会授信放贷，包括客户主动申请贷款与银行主动向客户营销信贷产品。借款人通过贷款银行进行日常结算，银行通过检查账户往来，发现一些信息。

下面我们举例来说明：

某企业客户贷款1000万元购进100辆汽车，那么客户支付1000万元之后，正常的营业情况是，后面陆续会有汽车销售收入进账，比如一周进入几十万元，那么通过往来账目，银行可以知道客户在销售汽车。如果一个月内没有任何进账，那么银行就会很紧张。

还有，可以通过借款人缴税、支付水电费等都通过银行代扣代缴，工资通过银行代发。银行通过观察其支付是否中断、是否明显减少等来判断企业经营是否发生重大变故。

那么，我们如何做好银行信贷风控呢？一些互联网公司给出了一个更好的答案。通过互联网信息，运用大数据、数据挖掘、反欺诈计算等，进行批量化操作。

通过大数据技术，从客户成千上万的数据中发掘客户的风险状况——现金流信息。做好现金流分析，能有效判断风险的80%，当然客户的社交网络信息，如微信、QQ、微博等，也可以发挥一定的作用，可以作为一种预警信息。

在当今大数据时代下，银行信贷的未来趋势：大数据+机器智能征信，随着移动互联网的发展，大数据、云计算及社交网络的广泛应用，人类进入了全新的“大数据”信息化时代。而信贷风控，更是离不开大数据。

利用大数据进行信贷业务，主要体现在如下四个方面：（1）客户画像

客户画像主要分为个人客户画像和企业客户画像。

个人客户画像包括人口统计学特征、消费能力数据、兴趣数据、风险偏好等；企业客户画像包括企业的生产、流通、运营、财务、销售和客户数据、相关产业链上下游等数据。

需要注意的是，由于银行或其他金融机构掌握的客户信息并不全面，所以基于自身数据得出的结果往往是错误的。

比如，某位信用卡用户每周刷卡10次，平均每年打5次客服电话，却从来没有投诉。按照传统数据分析的方法，该客户是一名满意度较高、流失风险较低的客户。

但是，通过他的微博，可以了解到更多信息：信用卡与工资卡不在同一家银行，还款不方便，打过几次客服电话并没有接通，客户多次在微博上抱怨，所以该客户流失风险较高。可见，银行或其他金融机构在进行客户数据分析时，不仅要考虑自身业务所采集到的数据，更要考虑整合外部数据，以加深对客户的了解。

这些数据包括：

第一，客户在电商网站的交易数据。比如，阿里金融为阿里巴巴用户提供无抵押贷款，用户只需要凭借过去的消费记录和信用即可。

第二，客户在社交媒体上的数据。比如，光大银行建立了社交网络信息数据库。

通过打通银行内部数据和外部的社会化数据可以获得更为完整的客户拼图，从而进行更为精准的营销和管理。

第三，企业客户上下游产业链数据。如果银行或其他金融机构掌握了某企业客户产业链上下游数据，那么，就可以更好地掌握企业外部环境的变化情况，从而预测企业未来的发展状况。

第四，其他有利于扩展银行或其他金融机构对客户兴趣爱好的数据。比如，网络广告界目前正在兴起的DMP数据平台的互联网用户行为数据。

（2）精准营销