外资征信局如何助力中国金融机构做好决策分析?

2018-05-14 15:346031

经济观察网 记者 郑一真 随着现金贷公司在国内的崛起,美国三大征信局之一——益博睿明显发现,来征询数据分析与加工服务的现金贷公司越来越多。益博睿方面的数据显示,由于无法涉足个人征信业务,其在中国的主要业务中决策分析和企业征信服务各占一半的规模。而在决策分析服务中,益博睿最大的客户依次是传统银行、汽车金融和互联网金融。

经济观察网 记者 郑一真 随着现金贷公司在国内的崛起,美国三大征信局之一——益博睿明显发现,来征询数据分析与加工服务的现金贷公司越来越多。益博睿方面的数据显示,由于无法涉足个人征信业务,其在中国的主要业务中决策分析和企业征信服务各占一半的规模。而在决策分析服务中,益博睿最大的客户依次是传统银行、汽车金融和互联网金融。


益博睿大中华区总裁黄坚在接受经济观察报记者专访的时候表示,益博睿主要依托自己研发的数据分析软件系统,为互金公司提供客户引流、客户管理、收账等服务。而度过草莽时代的现金贷公司在业务发展过程中也越来越重视客户引流和控制坏账的举措。 


经济观察网:益博睿主要为众多银行、互联网金融公司、小贷公司提供哪方面的服务?


黄坚: 这一部分属于我们的决策分析业务。决策分析主要针对金融行业,比如银行、汽车金融公司、消费金融公司即各种现金贷和消费贷等贷款公司服务。以银行为例,最传统的银行发信用卡的部门,涉及贷前、贷中、贷后的分析。贷前,银行会去看客户符合什么样的条件,可以申请什么额度的贷款;待客户拿到了信用卡或者房屋贷款,就有一个贷中的问题,即对于每一笔还款、交易的客户管理;最后是收款。不论是汽车贷款、房屋贷款、信用卡还是消费贷都是贷前、贷中、贷后这样一个流程。


我们会在不同的节点上提供不同的解决方案来帮助贷款机构在增加收入的情况下把风险降到更低。因为贷款会有信用风险,所以我们主要是做信用风险的控制。


我们传统的客户是银行,在中国两年前我们看到了汽车金融会越来越火爆,虽然现在还有很多人买车付全款,但是我们也看到越来越多的80后、90后甚至于00后,他们会提前享受,从而带动汽车金融的发展。


经济观察网:具体到现金贷公司,益博睿如何为这些公司提供决策分析服务?现金贷的坏账率似乎比较高,业内是否在意这个坏账率?


黄坚:首先,我们只面向有牌照的消费贷公司提供服务。目前,消费贷、互联网金融的确是热点,我们也会越来越多地与他们合作。

现金贷其实坏账并不少,只是该行业利润前景很好,和收入相比,坏账率就相对没那么高了。但当企业没有那么高的利润以后坏账率就会浮出水面,这个坏账对企业来说是很大一笔损失。另外,和政策风险相比,现金贷企业更能忍受坏账风险。


但是现金贷公司愿意通过我们专业的帮助,把坏账的绝对值降下来。因为我们的决策分析业务不仅可以帮助企业降低坏账率,还包括引流和获客,客户的管理,以及收账。我们的业务综合了这几大方面,的确受到了很多P2P的公司或者消费贷的公司的欢迎,毕竟随着业务的扩展,我们是会需要科技与机器来辅助做出一些迅速的判断。此外,消费贷很多时候还是时间赢取一切的行业,备选很多,所以需要一套解决方案帮助它迅速做出决定,又把风险降到最低,还能引流。


经济观察网:引流、管理、收账,这三方面具体怎么做?能举一些例子吗?


黄坚:引流,就是从企业现有做过其他业务的客户群,或没有与现金贷公司有过交集的客户中,迅速挖掘到新的目标人群。比如,通过企业或银行方面一定的数据支持,我们可以实现精准地帮助客户从拥有估值50万元以下房产的客户中找到适合推广3000元以下现金贷的目标客户。 


但需要强调的是,我们只分析数据、加工数据,并不买卖数据。我们分析客户拿来的数据,把结果返回给客户,告诉他们这些是你的目标客户。要很精准的找到目标客户是非常难的。   


经济观察网:那益博睿的判断标准是什么?依靠哪些指标来帮助现金贷公司找到目标客户?


黄坚:我们可以借助益博睿的分析决策引擎,为客户做分析、为客户决定提供参考。在具体的业务执行过程中,我们有一个评分卡,也叫ABC卡,结合统计的方法论,把许多变量通过我们的软件算在一起,调整相关权重和比例——其中权重比较大的是过往的金融交易、收入等,最后会导出一个涵盖潜在客户是谁,可贷额度是多少,是否存在还款风险的解决方案。


经济观察网:如何帮现金贷公司管理客户?收账方面,益博睿如何提供服务?


黄坚:事实上,成为现金贷公司的客户就会进入这个记录系统,收录各项交易记录、还款情况等。而我们也会在系统中设置具体期限的收账预警,以帮助客户进行收账管理。


经济观察网:这个系统是独家的吗?益博睿做得比较特别的地方在哪里?


黄坚:每个企业都存在有竞争对手,但益博睿更有十几年、几十年的沉淀。随着系统迭代多次,我们多年的征信背景,让我们知道如何更高效、精准地处理数据,如何通过数据挖掘为客户做出更多措施,因此我们能够更好地根据客户需求提供定制化服务。


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