有了大數據，動態信用定價體系不是夢

來源：《金融電子化》雜誌

未來，基於全面、動態的信用定價體系，整個金融業態將會發生根本性的變革。而那些掌握了獨特數據資產的公司，很可能重新定義金融業態。

去年很熱的一個詞，叫互聯網金融。我們在討論互聯金融的實質時，提出“互聯網可能會顛覆金融，但是大數據一定會重構信用”。從大數據視角審視現代金融業，每一個金融產品，每一次金融行爲，都是數據的或增或減，或離或聚。

縱觀金融信息化歷程，金融產品的信息化程度非常高，但是金融行爲的數字化程度就非常低了。以證券交易爲例，交易所僅僅是記錄了客戶申購成交的數據，並沒有記錄人們觀察個股行情的數據。以金融貸款爲例，銀行只是在審覈放貸環節對企業的各種報表左看右看，但在放貸之後，卻難以獲得反映企業經營情況的動態數據。這不僅僅造成經營上的被動局面，甚至面臨被新興互聯網公司蠶食市場的風險。這裏所說的互聯網公司，並不一定是現在如日中天的騰訊、百度等——可能是正隱藏在某個角落，突然現身則可能讓所有人大跌眼鏡的互聯網公司。

未來，基於全面、動態的信用定價體系，整個金融業態將會發生根本性的變革。從中我們看到，那些掌握了獨特數據資產的公司，很可能重新定義金融業態。下面將以普通信貸做說明。

爲方便行文，筆者將信貸過程劃分爲三個階段，即貸前、貸中和貸後。傳統上，銀行一般極爲重視貸前審覈，但是往往在貸出後，就缺少審覈檢查的手段了。貸出去的錢纔是銀行的資產，換句話說，銀行的大量資產事實上處於“無人問津”的狀態——只有當受貸企業出了問題，銀行才一窩蜂地上門逼債。

絕大多數人對住房貸款都不陌生。在簽署貸款合同之前，銀行要你出示各種證明，尤其是收入，要求打印出長長的收入流水清單。如果達不到銀行規定的收入標準，對不起，這筆貸款就泡湯了。事實上，過去的收入水平不一定能反映貸款人未來的收入情況。舉一個簡單的例子，原來在外企摩託羅拉工作的高級白領，可能是銀行最爲青睞的客戶羣體之一。但是誰能料想，幾年之間摩託羅拉公司就被收購了，隨之而來就是大裁員。所以當下的收入水平並不能令銀行的住房貸款“高枕無憂”。

而在工業和商業領域，大量的貸款多是處在無法監控或者難以監控的狀態之中。這是銀行經營面臨的莫大風險。

如果充分利用大數據思維，分別在貸前、貸中、貸後三個階段採集關鍵數據，建立信用評估模型和風險評估模式，運用數據挖掘能力，就有可能在這三個階段，完全顛覆銀行的作業流程，甚至是經營思維。

據筆者瞭解，“金電聯行”已經在這方面有成功實踐。他們開發出一套模型，定量計算是否應該給某家公司貸款，應該貸多少，還款週期應該設多長，出現哪些問題會導致貸款回收的風險增加等等。自成立以來，其業績增長迅猛，累計貸款餘額超過30億元人民幣。單筆信用貸款最高（無擔保、無抵押）達到6800萬元，大部分貸款金額集中在300萬～1000萬之間。

在“金電聯行”的模式下，一切信用、風險都是可以計算和量化的。貸前，根據300多項指標來計算貸款企業的信用評分。貸中，有200項左右的指標來計算應該爲企業提供多少貸款。貸後，有1000多個指標，監控每一筆貸款的風險變動曲線，風險一旦超出警示值，就會引發警告。通知銀行貸後服務人員，跟蹤、驗證單筆貸款的風險情況。

利用大數據技術，“金電聯行”實現了貸款的全程動態風險評估。看歷史，決定是否應該給企業貸款；看當下，決定貸款總量；看未來，監控每一筆貸款的風險。歷史、當下和未來都能找到數字化的定量依據。值得注意的是，用來監控貸款風險的指標超過了是否決定放款的指標，這與傳統銀行貸款過程形成鮮明對此。

 “金電聯行”案例體現了大數據在金融信用評估、風險控制方面的價值，即能夠從金融產品的全生命週期視角，持續、動態地評估每一項銀行資產的風險。

從工業時代金融中心的形成過程看，在大型的物流集散地，金融業往往會興旺發達，也就是物流引領資金流。而在信息社會，數據纔是整個金融業的樞紐。誰能夠掌握企業信用數據，誰就具備了引導資金的能力，即信息流決定資金流。再將視野放大，誰掌握數據，誰就可以號令現代服務業。

從更廣義的層面講，要想達到大數據金融的最低要求，企業必須從工業、商業和人們的各種行爲等領域獲取到各類數據作爲基礎支撐。大數據如火如荼的發展，爲大數據金融的誕生提供了土壤。隨着網絡帶寬、數字終端設備的爆發式增長，人們越來越多的行爲被數字化，大量的數字化行爲形成數據資產的一部分，數據資產進一步信用化，慢慢構成社會信用的基礎。此過程即行爲數據化、數據資產化、資產信用化。到這個階段，動態的風險評價機制，就不侷限於某些特定領域，而可以擴散至各行各業，甚至是每一個人。

暢想這段社會進程，必將伴隨着波瀾壯闊的產業變革。那些新興的、以大數據思維和技術爲武器的企業，將會重新定義各個行業。金融業在此歷史進程中，必首當其衝。

相關鏈接：對“大數據思維”的理解

 “大數據思維”本質是對社會、經濟、產業、投資甚至包括科學研究的一種全新視角，大數據是超越信息產業的。從數據視角來看，大數據無非是信息化深入應用的代名詞，隨着社會信息化程度的不斷加深，原來看似不相關聯的、孤立的行業、事件、社會現象，在數據層面呈現驚人的一致，都是數字“0”和“1”的組合。以此觀之，大數據是大家在“認知”層面的一次革命。

具體到產業界，“大數據思維”體現爲三個方面，第一，認識到以數據資產爲核心，重構商業模式、升級產業生態的機遇；第二，認識到數據的自由流動，將大範圍地消除信息不對稱，引發組織結構的鉅變，即工業時代的“科層組織”（bureaucracv）讓位於更具創新活力的“中間市場”；第三，認識到落實大數據思維的最佳實踐是“泛互聯範式”，也即“終端+平臺+應用+大數據”四位一體的業務組合。上述第一方面涉及企業戰略選擇，第二方面涉及組織變革，第三方面則是實現路徑。

對企業而言，“大數據思維”是告別舊經濟、走向新經濟的思想武器。