风和投资管理咨询有限公司董事长吴炯:
金融这个行业除了连接和匹配以外,还有第二件非常重要的事情,就是风险管控。连接的匹配,不能忙碌的做,要衡量、评估借贷者有没有还款能力。传统的金融机构怎么解决这个问题?有两个方法。
第一个方法是很多人把钱放在一个“铺”里,比如说把钱存在银行,银行作为中介人,银行把钱借给实体企业,不是单独的个体直接借给需要借钱的企业,把钱放在一个大的“铺”里,一个资金池里再借给企业,这个资金池的方法起到风险分享和减少风险的作用。
第二个方法,更加简单一些,就是做征信的调查,找担保人,找抵押物,用房产抵押,用地抵押或者用机器设备抵押。这两件事情是所有金融企业做信贷、做投资都必须要做的事情。但是很多的互联网金融企业,一加上“互联网”这三个字,我用“万呼所以”,认为我只要有一个网站,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企业,很多这样企业的创业者根本不是做金融出身,没有风险管控的概念,这就是造成大量的企业倒闭,很多企业老板卷了钱走人。今天这个条件还远远不具备,什么时候条件具备了,用创新科技的方法,能够解决我讲的第二条腿的问题,就是风险管控。
吴炯表示大数据目前还不能用来评估信用风险。他说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。所以,所谓数据大小没有意义,结构和非结构也不是关键。以前分析数据,如果碰到非结构性的数据,碰到文字的叙述,必须人来读。过去这几年计算机在发展,尤其是随着人工智能的发展,最大的一个进步就是计算机在理解人类自然方面有长足的进步,即使是非结构性的数据,机器也可以很大程度上读懂数据的意义。所以,结构与非结构不是关键性,关键是数据和金融征信有多大的相关性。什么样的数据?比如说我们曾经投资过一家公司叫做房价网,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,而且这个小区过去在历史上被买卖转手了几次,交易价格在多少,可以给你这个房产数据。如果这个人住在这个房子里,这套房子值2500万,而且你知道他是房产的所有者。第二个例子,如果你用支付宝,或使用微信支付,这些互联网企业掌握了这个人过去几年里很多的支付数据,这样的数据和他的金融数据有极大的相关性,这才是高质量的数据。
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