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科技賦能信貸案例分析:新網銀行、網商銀行、騰訊云...

資訊 陳成 · 零壹智庫&天冕大數據 2021-02-18 閱讀:6993

關鍵詞:金融科技科技賦能信貸新網銀行網商銀行騰訊云

在人工智能、區塊鏈等技術助力下,信貸業務數字化案例分析。

2019年12月5日,中國人民銀行宣布,啟動金融科技創新監管試點工作,將在北京、上海、廣州、深圳等多個省市開展金融科技應用試點。此舉旨在建立、完善適應金融科技發展的政策措施,打造中國版的“監管沙箱”。

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金融科技的發展不斷推動著金融業向數字化和智能化方向轉型。信貸業務作為金融科技在金融業最重要的應用場景之一,亦成為在此次金融科技創新監管試點的重點關注領域。

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普惠金融、小微金融等業務的發展,對傳統金融機構的信貸業務提出了重大挑戰:業務量激增、用戶小而分散、征信白戶信用評估難等問題,運用以往的信貸業務流程、規則已經無法應對。金融科技的出現,助力解決了大部分傳統信貸業務面臨的痛點。

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數字化與智能化,是金融機構信貸業務的重點改革方向,同時也是金融機構增強自身競爭力的核心之一。

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本文將選取多個科技賦能信貸典型案例,包括新網銀行、網商銀行、騰訊云、天冕大數據、重慶農商銀行、蘇州銀行等,場景涉及農村金融、普惠金融、小微企業金融等,來探查在人工智能、大數據、云計算、區塊鏈、衛星遙感等技術助力下,信貸業務的智能化和數字化發展。


一、科技賦能信貸?

01?技術賦能


在零售業務上,傳統風控較為依賴風控人員的經驗,在信用評估上嚴重依賴如征信報告等傳統金融數據,在貸后管理上依賴人力,存在效率低、成本高等問題。

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在對公業務上,傳統風控缺乏規范化判定標準,而且由于部分項目信息數據的海量化、碎片化,導致盡職調查成本高、項目評估效率較低和真實性考證難度大等問題。特別是對于成立時間短的創新型小微企業,問題更加嚴重。

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在大數據、云計算和人工智能等技術賦能下,金融科技風控在零售傳統風控的各環節進行優化,不僅包括傳統風控中的金融數據,同時也包括了與借款申請人還款能力和還款意愿的風險特征描述。

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通過大數據技術,將多個維度的數據,例如消費、社交等進行分析整理,以此達成金融科技下的新型風險評估模式。這樣就使得金融科技風控不單一依賴于傳統的金融信貸數據,并且可以對征信白戶,即沒有任何信用記錄的人群進行風險審查,實現對更大消費群體的覆蓋。

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隨著人工智能的進一步發展,銀行機構與客戶之間的信息不對稱問題得以解決。因為傳統零售業務無法獲取非授權征信客戶信息,而人工智能通過數據和技術相結合,可以構建出一個信用分析模型,通過利用多維度數據提升決策樹、神經網絡、隨機森林、增量學習技術以及分群調整技術等機器學習方法,可以為缺少傳統征信數據的客戶作出客觀的信用風險評估,以便金融機構作出放款與否的決策。

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在對公業務方面,金融科技風控能夠幫助金融機構建立項目評估規范化標準,通過大數據技術,擴寬授信企業數據獲取維度,如稅務、海關等,提升項目評估準確度。另外,金融科技風控還能借助計算機改善傳統項目分析,大大減少人為主觀因素影響,解放客戶經理在盡調等環節的工作量,通過數據驅動,提高貸款審批效率。

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以人工智能、大數據、云計算和區塊鏈技術為代表的金融科技,正在推動信貸業務向數字化和智能化方向轉型,智能風控、精準營銷、智能網點、智能運營等業務場景模式,是現在信貸領域發展重點。

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信貸業務中,隨著業務量的增大,以及效率要求的提升,業務的發展對傳統金融機構造成了重大挑戰。例如,傳統人工風控方式,對于申請需求量大的貸款產品,人工審批速度遠低于進件速度;傳統營銷方式,由于缺少精準推送,導致部分用戶接收到大量無用信息,一方面降低了金融機構的營銷效率,另一方面也影響了用戶對金融機構的好感。

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在金融科技不斷迭代下,金融科技服務廠商從數據、技術以及用戶三方面切入,通過科技賦能,為金融機構進行數字化轉型,極大地改善了金融機構日益增長的業務需求同傳統模式之間的矛盾。

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圖1:技術賦能信貸業務

資料來源:零壹智庫

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金融科技通過技術賦能,促進了金融機構信貸業務的數字化和智能化轉型,將傳統業務模式升級,智能風控、精準營銷、智能客服、智能網點、智能運營等多種新型模式不斷出現,為金融機構信貸業務解決了人工成本高企、效率低下、業務繁瑣等多種痛點。

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02?賦能場景

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繼移動時代的場景流量后,從智能獲客到智能反欺詐、再到大數據風控,全鏈條智能化的技術能力將成為金融機構信貸業務新的競爭力。通過智能獲客,在獲取具有信貸需求的用戶基礎上,借助人工智能、大數據等技術構建強有力的風控體系,準確評估用戶信用風險,成為促進個人信貸健康發展的重要環節。具體而言,智能獲客基于AI和大數據技術,通過多維度用戶數據標簽,形成用戶畫像,深度挖掘用戶潛在需求,以便金融機構制定精準營銷策略。

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從精準營銷到智能反欺詐、智能風控,再到物聯網下的供應鏈金融,信貸業務多場景智能化的現象越來越明顯。

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整體來看,在金融科技賦能下,金融機構信貸業務轉型,主要應用在風控、催收、客服、營銷、網點、運營、質檢、投顧等主要業務場景。

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在智能化和數字化信貸鏈條上,借助大數據技術,金融機構或金融科技廠商能夠根據多維度的用戶數據,形成用戶畫像,以便精準獲客。在接入用戶后,通過智能風控和反欺詐系統或體系,能夠識別用戶的風險和信用。在貸款審批完成后,借助人工智能和大數據等技術,機構可以實時監測用戶貸款狀態,做好風險預警工作。在貸后環節,語音、語義識別等技術能夠有效輔助催收。智能質檢則可以幫助金融機構分析催收員的話述,檢測篩出言語不當的地方,生成相應的報告,為用戶進行后續整改提供解決建議。

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表1:傳統風控和金融科技風控對比

資料來源:零壹智庫

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對于銀行等金融機構,許多繁瑣、重復的業務流程,以往會通過人工逐層處理的方式來完成,但是耗時耗力。借助RPA(Robotic Process Automation,即機器人流程自動化),企業可將日常運營中耗時、枯燥、重復等任務交給“軟件機器人”來完成,并且“軟件機器人”可以比人類更快、更精準地執行這些任務,讓企業員工更加集中精力于創造性價值更高的工作上。。

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智能網點則可借助多項技術,如人工智能、大數據、物聯網、云計算等,實現對營業網點的數字化改造,將大部分柜面業務轉移到智能終端上,減輕營業網點運營壓力。

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二、科技賦能信貸典型案例?

01?“億畝田”-基于衛星遙感和人工智能技術的智能化農村金融服務

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衛星技術看似對于金融行業遙不可及,但已經被應用到信貸業務當中,助力農村金融發展。

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2020年8月末,網商銀行上線了“億畝田”,一個基于衛星遙感和人工智能技術的智能化農村金融服務,通過人工智能、大數據和衛星遙感技術,賦能農村金融。

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在這個項目中,網商銀行通過衛星遙感和人工智能技術,豐富農戶的可信數據,結合線下貸前調查建立精準全面的農戶風險評估及管理體系,為廣大種植業用戶提供線上線下融合的貸款申請、貸款審批、貸款提取服務。

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在技術上,網商銀行基于衛星遙感技術以獲取種植大戶的作物全生長周期遙感影像,為農戶授信策略提供可信任、可追溯的數據源,擴展數據維度。再經由人工智能圖像識別技術分析遙感影像,實現作物品類、種植面積、長勢情況等識別,建立作物種植畫像,以便了解農戶貸款需求時點及授信動態管理。最后,網商銀行運用大數據風控技術,構建了種植品類(果蔬茶等)行業風控模型,實現對農戶的精準授信,提升“三農”用戶融資效率。

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圖2:“億畝田”衛星遙感技術

資料來源:網商銀行

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在大數據建模上,該項目深度結合種植行業特點,參考了中國遙感中心、大地量子、佳格等專業機構作物模型,基于優質產區種植品類的長勢數據,建立不同區域、不同季節、不同行業種植成本的差異化風控體系,使用合法合規的數據源進行模型訓練,提高風控準確度。

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通過新技術賦能,網商銀行在貸前階段能夠識別作物種類及面積給出授信額度,貸中階段識別作物長勢監控潛在風險,動態調整授信額度。

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在賦能成效上,網商銀行預計可以服務個人用戶數約500萬人,用戶主要為種植大戶、職業農民、家庭農場、農業合作社等,年融資筆數約200萬筆、年授信額度約600億元。

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02?基于區塊鏈的長三角征信鏈應用平臺

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區塊鏈技術正在不斷擴充可應用場景,特別是征信鏈的使用。

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隨著技術的進一步發展,區塊鏈技術也被應用到了信貸業務當中。由人民銀行蘇州市中心支行、蘇州銀行、蘇州企業征信服務和蘇州同濟區塊鏈研究院,合作開發的“基于區塊鏈的長三角征信鏈應用平臺”用技術有效降低企業融資成本,助力疏解融資難、融資貴等問題。

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項目主要利用區塊鏈技術搭建征信聯盟鏈,構建分布式征信鏈應用平臺,在獲得用戶授權且保障數據安全的基礎上,實現征信授權、查詢使用及征信數據上鏈存證功能,為金融機構提供全流程的異地征信服務。

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通過區塊鏈的不可篡改技術特性,平臺將數據哈希摘要上鏈,保障全程透明可審計,確保數據使用的合法合規。平臺還基于征信鏈應用平臺,使得金融、政務等相關機構可通過聯盟伙伴的方式靈活加入,發布或公開經用戶授權的數據資產目錄,實現征信多維度共享。在保障用戶數據安全與隱私的前提下,征信鏈應用平臺可向金融機構提供跨地區征信信息查詢功能,能夠有效降低機構征信信息獲取成本。

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另外,平臺采用前置系統設計構建數據交互及審計通道,隔離相關業務系統,保障系統運營穩定。

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據了解,該項目預期上線時將擁有6家聯盟合作伙伴,可服務金融機構達20家,能夠幫助4萬戶企業解決融資問題。

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03?基于多方安全計算的小微企業智慧金融服務

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多方安全計算是姚期智先生為解決一組互不信任的參與方之間,在保護隱私信息,以及沒有可信第三方的前提下,協同計算問題而提出的理論框架。

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新網銀行基于多方安全計算技術,針對小微企業,開發出了一套智慧金融服務方案。該方案在獲得用戶授權的前提下,以及法律合規的情況下,綜合運用多方安全計算和大數據技術,實現征信、社保、稅務等多維度數據的聯合建模分析,增強了數據互信共享。方案被應用到小微企業的融資、信貸等金融場景,可以有效提高金融機構風控能力和授信水平,解決小微企業授信難和融資貴等痛點。

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圖3:多方安全計算

資料來源:零壹智庫?

新網銀行的多方安全學習方案,主要在四個維度實現應用創新,分別是風控能力、業務效率、線上渠道、數據安全。?


·?風控能力。方案基于多方安全計算的多維度風控策略,將銀行數據與公安、工商、征信等數據融合,將銀行的欺詐風控、授信風控、反洗錢風控業務實現智能化運作,能夠有效防止線上交易流程中的數據篡改和線上欺詐風險事件發生。

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·?業務效率。通過開放API、H5等,方案能夠經由線上渠道面向小微企業提供融資服務,拓寬服務渠道,并且能夠大幅降低獲客成本,為場景合作方提供賦能支持。

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·?線上渠道。在OCR、活體監測、線上視頻采集等技術,以及企業工商信息、法人公安身份信息的聯網核查幫助下,新網銀行能夠實現快速受理線上申請,并初步核驗證照及信息的準確性和業務辦理億元,提高銀行業務人員的審核效率。另外,結合線下核審手段,將線上人工座席輔助線下小微企業貸前調查和貸后管理服務,全面提升金融服務效率和能力。

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·?數據安全。方案運用了數字證書、電子簽名等技術,實現電子融資合同的簽訂,并將電子指令、合同哈希值、電子簽名和時間戳等于具備資質的第三方存證機構進行存證??梢詼p少紙質材料傳遞和紙質材料損毀造成的取證困難等問題。


預計在方案實施后,可以在四川區域服務用戶4000戶,累計交易額達25億元。?

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聯合發布方簡介

本報告由天冕大數據聯合零壹智庫發布。天冕大數據是金融科技集團WeLab旗下的一站式金融科技服務商,致力于為金融機構和企業客戶賦能。天冕以大數據分析、人工智能、機器學習為核心技術基礎,自主研發出風險管理系統,擁有被反復驗證的風控策略,通過技術賦能金融機構和其他企業發展。
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