大数据时代的商业模式创新

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1、大数据时代的商业模式创新毛基业中国人民大学商学院2016-11-27飞贷用户通过手机App只需3分钟即可完成申请、获批授信额度，额度不使用不产生任何费用支持7×24小时在线申请、提现、还款，提现快速到账支持任意调整还款期限和还款日，并可部分或全额提前还款，不收取违约金飞贷简史2010年11月创建的飞贷金融科技的前身中兴微贷2015年10月推出了手机APP贷款，是完全基于移动互联网的贷款产品通过飞贷APP，无抵押、不见面，用户3分钟就能最高拿到30万人民币从2016年2月底开始，飞贷开始向中国部分一二线城市开放业务2016年8月22日飞贷发布3.0版本，借助于移动互联网技术和大

2、数据应用技术，实现了全流程线上操作，主打“随时随地、随借随还、一次授信、终身使用”的产品特点，为用户提供极致、便捷的金融服务5个月内，在仅仅覆盖部分城市、没有大规模市场推广的情况下，飞贷用户已突破300万，授信额度破100亿，日放款峰值破1亿飞贷的商业模式飞贷本身并非贷款公司，而是通过输出移动互联网科技、大数据风控技术、随借随还的微金融信贷产品设计，令到持牌金融机构的资金更有效地满足中小企业主和消费人群融资需求的金融科技公司银行只提供它最大资源即资金，收取相对于自己贷款要更高一点收益的固定回报，中间所有的差额部分由飞贷平台来收取；但是银行不承担风险，所有风险由飞贷平台承担飞贷

3、只是持牌金融机构与用户之间的桥梁，资金也100%来源于持牌金融机构:“左边是来自银行、信托、保险、基金形成的资金池，中间是大数据征信系统，右边是中小贷款用户，……，银行的贷款部门基本失去了存在的意义。”（吴晓波）解决传统贷款的五大难:申请难、获批难、用款难、还款难、再借难飞贷的金融科技（Fintech）整个风控去掉了人工化，全部用智能引擎来做，拥有多项独创风控技术：有刷脸贷款，利用人脸识别等技术防范伪冒申请通过电子签名的认证，解决了远程法律文本的问题整合一批征信大数据，识别虚假申请，拦截失信用户，并使用智能化的评分模型对客户进行信用评分海量的数据整合、运算就是智能化的过程，涉

4、及到所有个人的信息，最大的挑战是存储，利用阿里云、腾讯云持续追踪用户整个生命周期内的金融交易行为和非金融交易行为，动态管理用户的授信额度和贷款利率飞贷的大数据应用互联网的风控体系的构建首先是基于大数据，通过使用央行征信等权威外部机构的合作和内部的努力建立了大数据平台数据获取之后对数据进行运用，所用的风控技术生成在规则引擎里面生成规则，这些规则会对这些收集来的数据进行加工、整理，进而建立自己的反欺诈系统基于数据的加工、整理，通过自身的风控模型生成客户的分级系统通过规则和反欺诈系统，完成对客户的第一步筛选，去掉有欺诈嫌疑的和信用记录不好的之后，进来的客户进入的评分卡分级系统；对于

5、不同级别的客户，会适用于不同的额度策略，给予不同的价格策略，最终客户获得不同额度的贷款风控是核心中小来自银行、贷款信托、和保客户险的资金池大数据之于金融企业的价值通过解决金融企业的信息不对称，大数据可以帮助金融企业解决由于信息不对称而带来的营销、定价、风险、欺诈以及催收等问题。大数据时代，金融机构之间的竞争将在网络信息平台上全面展开，说到底就是“数据为王”。谁掌握了数据，谁就拥有风险定价能力，谁就可以获得高额的风险收益，最终赢得竞争优势。基于大数据的信用建模方法百融正在尝试的方法：使用非金融数据进行金融建模，大概500,000个弱变量Y（还款违约概率）=F（X，X，…，X）1

6、2nY(X1,X2,…,Xn)金融消费、阅读、社交、旅游、娱乐…从数据到信用分大数据风控核心思路欺诈风险防范：真实身份识别是核心•欺诈客户一开始就是恶意的•欺诈客户很多时候不会采用真实身份来申请信用风险防范：行为数据挖掘是核心•申请阶段不是恶意•还款能力（经济实力）与还款意愿（道德风险）较难判断大数据云决策风险控制平台业务营销策略反欺诈准入授信辅助审批催收预警支持规则引擎黑名单库指标库数据建模评分报告云(超过2000W法院执行、(灵活自动化配置、预制(国内最先进的大数据建(总分300-1000分的信用决黑名单,包括银行、P2P、(超过2000个有效变量)超过300条风控规则)

7、模团队)分析报告)策小贷等)平云端大数据计算平台台信用类数据履约能力类数据共债类数据身份类数据社交类数据行为类数据•人行信用报告•银行存款•信用卡逾期•姓名、证件号•社交APP数据•交易消费行为•学历学位信息•可信收入•本机构申请次数•公安信息•媒体阅览数据•网络浏览行为•公共缴费信息•股票投资•申请过的机构数•户籍信息•通讯运营商数据•通讯类信息•家庭成员信息•网络评论数据•LBS位置信息•法院纠纷判决•不动产类•P2P申请次数数•金融机构黑名单•小贷申请次数•航空酒店类差旅据来源其他合作机构包括工商