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【大数据征信】高质量大数据才能评估信用风险

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2016陆家嘴论坛于6月12日在黄浦江畔拉开帷幕,本届主题为“全球经济增长的挑战与金融变革”,来自政府部门、金融市场、金融机构、高校智库等过百位嘉宾,将围绕供给侧结构性改革、中国保险业改革新起点、全球经济增长前景与宏观政策协调、中国金融对外开放、互联网金融创新和风险防范、绿色金融和普惠金融等多个重要议题进行深入讨论。

  

风和投资创始人,房价网董事长吴炯在“互联网金融创新与风险防范”发言中表示,金融行业除了连接和匹配,还有一件非常重要的事情,就是风险管控。但是很多的互联网金融企业,一加上“互联网”这三个字,就会“忘乎所以”,认为只要有一个网站,把钱和项目匹配一下就成功了(我要借多少钱,你把你的项目描述一下,那边有闲钱,你找到这个企业觉得可以贷款,因为利息最高,我就给你贷款)。这样的情况就相当于一个新生儿,一条腿特别粗,这条腿连接和匹配做得非常好,但另外一条腿非常细,风险控制非常差。过去这么多年倒下的互联网金融企业,创业者根本不是做金融出身,没有风险管控的概念,结果只能是大量的企业倒闭,很多企业老板卷了钱走人。

  

对于怎样用大数据来评估风险,吴炯表示,首先需要明确的是数据的质量而不是数据的数量。形形色色的大数据,有很多数据跟金融不相关,比如说个人的微信帐号,他有多少个朋友,发了多少个信息,这些数据分析不出金融机构到底该向这个人借多少钱。什么样的数据是高质量数据?比如说房价网的数据就非常有价值:全中国任意给出一个地址,这个地址、这个小区、这套房的市场价格是多少,而且这套房子过去在历史上被买卖转手了几次,交易价格是多少,都可以给到相关数据。如果这个人住在一套房子里,这套房子值2500万,而且你知道他是房产的所有者,这样的数据和金融数据有极大的相关性,这才是高质量的数据。

  

互联网金融的准入门槛较传统金融要低,也没有相关的资质要求、行业规定,在风险管控方面过于粗放。传统的金融行业虽然连接跟匹配没有互联网金融做的那么好,但在风险管控方面却是非常谨慎。房价网的房产大数据在传统金融行业的应用也是非常广泛,贯穿抵押贷款的贷前、贷中、贷后各个环节,解决银行在押品实时估值、内评系统数据支持、地址标准化、贷后批量押品的自动化评估和分析、压力测试等各种需求。同时,这些房产数据还可以为咨询公司、征信机构、系统供应商、催收机构等行业提供帮助,用房产大数据协助这些企业更好地为金融行业提供风险控制服务。

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