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数字金融“黑科技”助力小微经营者

浏览次数:    时间:2019-05-22
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  新华每日电讯记者颜之宏

数字金融“黑科技”助力小微经营者

  “举例来说,同样是卖包子的两家店,但其中一家店所在的马路很快开始修地铁了,那这家包子铺的老板能够贷的款,就会比另一家少。”余泉说。

  在杭州的网商银行总部,除了编写风控模型的程序员外,记者几乎看不到负责上门推广和运营放贷的工作人员。不上门考察,就给小微经营者放贷的底气究竟从何而来?原来,是数字金融的新科技:

究竟是什么“黑科技”做了前人想做却不敢做的事?

  罗照明告诉记者,有一次,他发现自己用来收款的支付宝界面上出现了一个贷款业务的入口,一研究才发现,这是支付宝专门针对商户的一项贷款业务——贷款即时到账,而且利息超低,1万块每天只有块把钱的利息。

  ——反欺诈风险的研判同样重要。除贷款服务外,小微经营者还能享受花呗收单的服务,部分不法分子利用花呗进行套现,而变化多样的套现模式,在风控专家眼里,就是个“攻防搏斗”的过程。套现本质上会在交易上具有短时间的集中性,因此,基于同个虚拟群体中套现黑产在交易上表现出短时间的聚集性,通过特定的算法进行匹配,就能实现对套现模式的防控。

  ——“毛线球”VS“蒲公英”,如何识别出真正有资金需求的小微经营者。怎样才能给真正有需要的线下小商家最合理的授信额度?首先要解决的问题是,如何从海量使用收钱码的用户中识别出哪些是商家,哪些是个人。据网商银行风险管理部资深总监余泉介绍,如果是个人,与他发生资金联系的人,互相之间是有联系的,关系图就像一个毛线团。而如果是个人经营者,与他发生资金关系的人会更多,彼此之间没有什么联系,关系图像一个蒲公英。这个逻辑虽然简单,但是要给几千万的商家在几秒钟内做出判断,对模型的精准度要求非常高。

  比如,沿街的门店在遇到修地铁、铺设管道等市政变化时,通常会影响未来几个月的经营情况,所以将店铺的地理位置与地图数据进行匹配,结合周边的市政信息、地标建筑、人流情况、买家结构、同类商家情况等信息通过商圈聚类和行业识别,能够在几秒钟内计算出店铺在未来6个月的经营潜力和经营风险。

  2017年4月起,为了“给自己找点事做”的罗照明在福州晋安区开了一家约150平方米左右的小超市,由于创业初期缺乏周转资金,超市经营一度陷入了困境。

  记者在调查中发现,小贷机构行业内对于小微经营者的拒贷率达到70%——中小商家贷款难,本质上的原因是信息收集和处理的能力不足,成本和收益不成正比,所以没有人“有勇气”接给小微经营者放贷的活儿。

  ——了解商家的经营状况和潜力,原来修路也会影响经营潜力和风险的预测。为线下小微经营者提供贷款服务,最重要的是评估他们的信用情况,但他们往往没有大宗固定资产,也缺乏信用积累,仅仅通过已有的交易授信,很难还原他们的经营全貌。所以,在经营预测上,风控专家们会更多考虑线下小微经营者的实际情况,来预测未来的潜力和风险。

  根据网商银行最近发布的年报显示:2018年,网商银行的员工总数只有720人,虽然没有一个信贷员,但累计服务的小微经营者却达到1227万。仅网商银行一家,2018年就为小微经营者提供了超过万亿元的资金支持。

数字金融技术让小微经营者借款的腰杆“更硬了”

小微经营者还能享受哪些“数字红利”?

  事实上,与罗照明这样的小微经营者一样,银行业金融机构的经理们也有同样的苦恼——小微经营者缺乏抵押物,鲜有大批量的银行交易流水,更别提专业的财报信息了,贸然给这些小微经营者放贷,银行的资金风险也将随之增加。

  发现“新大陆”的罗照明开始试着在这里“融资”。之后,他还意外地发现,通过“收钱码”收款越多,自己能获得的贷款数量就越大。慢慢地,靠着“动动手指”就获得的资金支持,罗照明坚持到了现在,小超市的生意也比去年好了不少。

张琮摄 

  ▲兰考县养殖专业户金琳琳在照看自己养殖的鸵鸟。当禽类疫病来袭需要一大笔费用时,她及时在网商银行拿到了3.5万元贷款,渡过了难关。

  “银行放款慢、准备资料时间久,小贷公司利率高、风险也不明确,原本以为自己的创业路就到此终结了。”说起资金周转难的问题,福州一家小超市的经营者罗照明倒起了苦水。

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