中诚信征信总裁闫文涛受邀在支付清算协会金融科技业务培训班授课

2019-07-26 10:18| 发布者: |

原标题:中诚信征信总裁闫文涛受邀在支付清算协会金融科技业务培训班授课

为深入分析金融科技发展现状及对支付清算行业的影响,探讨开放银行、中心银行转型升级等热点问题,交流大数据、人工智能、区块链等技术在金融领域的应用实践,进一步帮助会员单位有效把握金融科技发展机遇,提升创新服务能力,2019年7月23-24日,中国支付清算协会与四川省支付清算协会在四川成都联合举办2019年金融科技业务培训班。

来自商业银行、支付机构、金融科技类公司等近300名有关负责人或业务骨干参加培训。中诚信征信总裁闫文涛与来自人民银行科技司、支付清算协会、蚂蚁金服、苏宁金融研究院、___咨询的相关业务负责人作为培训讲师,参与此次活动。

会议现场

7月23日,闫文涛以《大数据金融价值挖掘》为主题,从大数据风控与风险管理、大数据营销获客、大数据风控、大数据价值实践四大方面进行了精彩地分享。

中诚信征信总裁闫文涛

在讲到金融科技对于风险管理的意义以及信用科技理念时,闫文涛表示,“金融科技对于风险管理的意义就在于它可以解决信息不对称性、提高风险识别能力以及提升信息披露的质量和强度。而中诚信征信所提出的‘信用科技’概念,则是等于信用管理+金融科技,也就是风险管理经验+大数据征信+规则制定+机器学习模型+AI+金融工程。信用科技的核心价值就在于解决信息不对称和技术不对称。”

而对于大数据营销获客方面,闫文涛分别从金融行业营销获客所面临的难题以及大数据营销获客的优势方面进行了阐述。他指出,目前对于金融行业营销获客来说,主要四大难点:

一、获客难。行业竞争激烈,营销成本增加,效果减低;

二、限制多。行业限制太多,难以找到较好的获客渠道;

三、不精准。流量采买粗放,欠缺时效性和精准性;

四、效率低。业务员花费大量时间精力筛选线索,效率低下。

在这种背景下,“高成本获客时代,金融机构想要在金融浪潮中抢占一席之地,必须突破营销瓶颈,降低获客成本,将大数据、云计算、移动互联和人工智能等引入自身变革转型中,拓宽获客渠道,重构营销闭环。” 闫文涛表示,“所以,利用大数据、人工智能和云计算,可 以对客户进行画像,然后实施精准营销的大数据营销获客将成为趋势。”

和传统营销获客相比,闫文涛认为大数据营销获客的优势在于:

1、全方位以客户需求为中心;

2、紧紧围绕目标客户人群特征、标签进行定制化建模。大数据挖掘分析、精准分析输出目标客户,过滤出高精准度销售线索;

3、通过大数据分析获得潜在客户,并以合规、精准、便捷地方式呈现给行业客户。通过机器学习、特征工程等技术,包含用户意向程度、用户基础属性、消费偏好等信息,帮助企业更多地了解客户,更易挽留客户。

在大数据风控方面,闫文涛表示,所谓“大数据风控”事实上就是通过运用大数据及大数据相关技术对借款人进行风险控制和风险预警。

和传统风控相比,大数据风控在建模原理和方法论上并无本质区别,但是其核心是侧重在利用更多维的数据,更多互联网的足迹,更多传统金融没有触及到的数据。比如电商的网页浏览、客户在app的行为轨迹、甚至GPS的位置信息等,这些信息看似和一个客户是否可能违约没有直接关系,但实则通过大量的数据累积,能够产生出非常有效地识别客户的能力。

此外,在数据维度这个层级,传统金融风控和大数据风控还有一个显著的区别在于传统金融数据和非传统金融数据的应用。传统的金融数据包括个人社会特征、收入、借贷情况等等。而大数据风控则采纳了大量的非传统金融数据,比如一些网购记录、消费记录等。

综上所述,闫文涛认为,大数据风控综合价值最大,领跑各个应用领域,特别是在金融行业。之所以这么说,主要体现在以下方面:

对于金融机构而言:

大数据风控是金融机构的通用需求。不论是银行还是其他金融机构,普遍都有风控需求,底层业务逻辑类似,只是面对客群、风险偏好存在差异。

风控是金融机构核心能力:

一方面,监管对金融机构的风控能力提出很高要求;另一方面,风控直接会影响金融机构的利润水平。

其中,反欺诈无疑是大数据风控中的重要的一环。和传统反欺诈相比,闫文涛讲到,传统反欺诈主要依赖于信息的人工审核,但身份证、手机号码、银行流水等材料的伪造成本低,金融机构需投入大量人力审核信息主体的身份及材料的真实性;而大数据反欺诈则是通过大量异构、多样化的信息交叉验证信息主体提供的信息及第三方信息来源的真实性,比传统反欺诈更具有较强的反欺诈能力。

既然大数据的应用价值如此之大,又有哪些实践呢?闫文涛表示,针对消费金融行业信息不对称的现状,中诚信征信通过一系列相互关联的信息服务产品打通从借款人到ABS投资人的信息流,从而降低了资产方和投资人的资金成本。

而中诚信征信所提供的上述一系列相互关联的“信息服务产品”,闫文涛讲到,主要包括“资产信用评估模型”、“资产信用监控报告”、“资产包增信”。其中,资产信用监控报告是提供底层数据和资产信用评估关键指标的持续披露;而“资产包增信”关键在于解决传统评级方法在应用于新兴非持牌机构遇到的问题,是基于特定场景的资产包增信咨询方案。返回搜狐,查看更多

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