专题演讲

您所在的位置:首页 > 专题 > 2015中国资产证券化峰会 > 专题演讲

主题演讲:大数据与消费金融

2015年12月21日23:48         中国科学院金融科技中心主任刘世平        来源:中国金融新闻网     发表评论

【字号:

访问量:

  非常感谢林华林总,给我这样一个机会,感谢金融时报给我这样一个机会,我叫刘世平,认识林总是因为唐总,唐总以前是兴业银行董秘,连续七年优秀董秘,今天见到非常高兴。今天给大家介绍《大数据与消费金融》。我最近工作大部分干啥呢,过去三年时间基本上都在推动一件事情,就是大数据在金融行业的应用。那么刚才林博士已经讲的很清楚,未来的消费金融也好,或者是资产证券化也好,后台里边很重要的大数据是密不可分的。

  我跟大家汇报的基本上分成三段,第一段简单介绍一下我国消费金融发展历史和当前机遇,下面给大家介绍一下大数据概述以及在金融行业的应用,这个应用面非常广。第三个给大家讲一下大数据实战消费金融能做什么事。首先看一下消费金融,消费金融其实在国外现在已经非常普遍,我们国家现在最近我参加会比较多,现在政府所有东西都在谈,昨天国家会计学院院长也在讲怎么拉动内需,拉动内需通过什么?消费,我们国家消费金融能够干些什么事情,最主要问题像我们个人多买家电,京东也好、淘宝也好。另外一个消费金融房屋装修这也是很大的,目前这块我们是比较弱的,在美国房屋的二次装修当然房子大部分我们叫做精装修的,其后优化院子,所以有这样公司。另外结婚和旅游,体系架构跟我们中国不一样,我们中国这方面比较弱,现在新的一代完全不一样。因为你去美国学校的发展过程中,大学生一到学校跑到学校先发信用卡,信用卡完了大学毕业以后第一件事干嘛,一帮人要自由,美国是轮子上国家,年轻人第一件事买汽车,一定有汽车贷款。后面是旅游和结婚贷款,下面才是买房。所以他们消费行为就开始了,所以旅游,因为我们国家目前朝着这个方向去发展。

  另外一个居民贷款子女教育,教育贷款也是未来比较重要的一个过程,所以我们国家这方面是目前正在讲要促进消费拉动,这是主要的几个方面。那么从世界上各个国家发展的情况不太一样,美国的话消费金融基本上零售、循环、分期付款、服务信用等等这样。日本是在什么时候是在60年代,我80年代到美国,那个时候所有看到的买的情况,美国的情况跟我们三年前情况比较类似。三年前我们中国人到哪里都是一个字买买买,80年代我刚到美国,日本人见啥都想买,它是60年代发展,我们是2000年发展这个时间点是比较合适的时间。这是消费金融。我们国家消费金融对贡献率,我们基本上现在在增长,中间有很长一段,是处于2002年一直到2010年这段时间大家看基本上处于平的,整个来讲我们的消费金融对我们国家消费的对GDP拉动基本上没有太多增长。那么这是很重要的,但是接下来两年我们看一下右边这个图,中国消费贷款与贷款总额的比例,这个消费贷款占比这几年是在增加,这是一个比较好的现象。那么如果我们说用消费去拉动,我们国家GDP,我们国家的发展,这个是比较好的一个现象。

  那么从宏观政策上来讲,我们国家目前在推动很多东西,但是这几个数字比较好玩,那么2014年全国消费信贷余额是15.36万亿,这个占了GDP24%,但2015年到现在为止这个规模已经到20万亿,那么也就是说如何翘动内需进而推动经济走出今天困难,银行增长在40%左右,银监会公布数据大概在37%左右,对未来不良资产证券化也是很重要的一块。那么消费金融主要的模式,一般通过银行通过零售,通过电商,这里边刚才林博士也讲了,包括京东的白条,包括蚂蚁的金服,然后零售像海尔他们也都在推动,现在是不管电商也好,不管制造商也好都在推动金融的发展趋势,像林博士刚才讲这里边套利空间很大大家都在做。银行也基本在做都在推动过程中。大家再看看消费整个过程中,这是GBICC做的调查,方式比较分散,基本上分了十个不同主要方向,但每个方向还是没有特别集中的地方,也就说每个方向都有发展的一些空间,这是整个来讲未来新型的消费还要朝着哪个方向走,这是我们国家目前有22个城市圈,目前涵盖了我们国家82%城市人口,以及它又在2015年占了我们国家92%这样一个量,所以未来消费这个东西还是要朝着城市圈,我们国家目前的大概一共是有22个城市圈这样一个发展。我们把它分成有大型的城市圈叫以杭州广州为城市圈,另外有中线城市体系,这样一个发展过程。

  另外消费金融一个趋势,一定是跟互联网+金融+体系架构去发展,我们大家去搜一搜都能找到,下面给大家讲一下大数据的概念,刚才听了林博士讲,科技公司都在搞金融,那么大数据从去年到今年是我们国家最热的之一,互联网、物联网、大数据,我们国家已经上升到国家战略,我们国家2012年工信部出面把大数据作为研究方向,直到8月份我们国家把大数据作为国家战略,最近十三五规划里面,十三五期间五个大的战略里面其中第三条就是把大数据作为一个国家战略。那么大数据这个概念是什么时候系统把它提出来,我特别喜欢麦肯锡的定义,叫(英文)讲的是什么呢,第一个是创新,也就是跟我们国家现在提倡创新社会的发展接近。第二个是竞争,一个企业或者一个机构的竞争力度,第三个是你的生产力。也就是说现在大数据已经成为很重要的生产要素,它现在涵盖行业各行各业。那么大数据其实这个里面真正来讲怎么去理解这个概念呢,这个里面我觉得有两点,第一点是更广泛全面数字化的概念,数字化不是从纸质到电子完全不是这样的概念。它是我们思维的方式,让我们的思维方式,我们的模式我们的决策过程用数字来说话,这是一个数字化的。第二个更广泛的互联互通,这是全社会的互联互通这样一个概念。那么数据现在增长很快,我们每个人都是数据制造者,因为每个人离开家的时候,当手机带在身上,你在手机待了多长时间都有,打了多少电话数据都有,数据增长速度很快,这是最主要的核心思想。那么现在大数据在金融行业的应用,首先从财务上ERP开始的,逐渐到CRM,这些都是对数据收集整理过程,然后再到WEB,再到大数据这样一个过程,那么核心东西是什么,科技的进步,这里边最主要是什么呢?就是存储技术进步,你没有这个能力存储没用,第二个你存了以后提取的过程很过程,第三个提出来分析不了,大家学过统计学知道要抽象,第一数据收集不下,第二存了以后也分析不了,科技发展对大数据发展起到很大作用。基本上数据什么样来源,第一个泛互联网所有东西出来,另外一个就是说物跟物之间的物联网这个现在也很发展。第三个是我们企业内部的传统的这样一个数据的体系架构。那这些数据你通过什么样的形势,尤其是对今天网上数据你通过什么样的形势去搜集,基本上有各种各样不同的方式你会获取你企业的数据,你通过APP,通过查码都可以去做。

  讲到这个地方,4个V第一个量大,第二个种类多,第三个速度,如果APP30秒打不开第二次肯定不打了。第四个很重要价值,低密度价值我是不认同的,因为所有东西我们要数据,大数据的最核心东西是它的价值,如果这个数据不能回答你的问题,能不能对你企业要看这个,所以数据核心点就是说它的价值。那么是不是低密度高密度不重要,量大量小不重要,数据到多少T跟这个没关系,数据本身是不是对你关心的这个事情这个问题能够描述清楚,能够对你决策有帮助这就是大数据的这样体系架构。大数据我们有各种各样分类的方法,第一个就是说你可以从产生源头去分,可以按获取频率分,按结构化分,另外可以从数据形态,是动态还是静态不同分析方法。那么大数据现在各行各业都用,我们做金融是我们国家大数据应用方面做得最好的,金融行业数据集中在什么时候,在2001年之后,数据开始集中,我们国家第一个大数据跟我们在座每一位都有关系,那就是人民银行的征信管理数据,这里面一共有8点多个亿的数据,也有一千多万企业的数据,这是我干过目前为止最得意两件事,这件事是其中之一,这个是我们国家真真正正金融大数据,在2000年3月这个项目第一期上线。那么在各个行业的应用,现在应用的面金融是用的最广的,精准营销这个我们已经做了很多了,然后客户流失风险管理,跟巴塞尔有关的评级模型,跟我们现在每一个为什么有关系呢,大家想一下凡是有汽车贷款有房屋贷款,银行一定去查过你的征信报告。零售业大家知道用的很多,真正来讲零售业我们真正成就了第一家全球最大的零售商沃尔玛是因为数据仓储,它就是建立很庞大的数据仓库,他认为数据仓库快速发觉什么地方卖得快,什么地方卖得慢,它的物流调配非常容易,大家对数据挖掘有作用,所以这是用的比较广。

  另外在零售业用的今天巨头里边用的最早是什么呢?我们大家都知道亚马逊,因为IBM在1995、1996年数据挖掘是IBM提出来的,买这里书的人同时会买别的书,现在当当都知道,包括每个人生活里面像麦当劳的套餐都是大数据挖掘的结果,什么人买什么东西怎么买在一起。那么在零售制造业政府,是未来我们国家大数据最核心的,我们现在讲阿里讲腾讯也好,大数据真正在谁手上呢?在政府,我们有银行有信贷征信系统,那是跟征信有关系,真正表现资产价值核心在什么地方,对大部分老百姓来讲,中国老百姓钱最多资产集中最大部分在房子,政府手上房管所,第二车管所数据,第三个你的社保,另外你的水电煤气大家想一下,我如果有了公安数据我知道一个人信息是真实的,如果知道房管所数据,如果知道你教了多少社保,我知道你教了多少个人所得税我是不是对这个人了解很完整,而这个数据在谁手上?政府。一个企业我们除了银行之外的数据你想一下,企业注册资本是多少,哪一年成立的工商,你交多少税,税务,你有多少出口,海关,然后你自己另外想一下,在这个之外的话,你这个企业的发展情况好不好我看一下第一你有多少人交社保。有没有参加国标制定有没有商标,所以大数据未来很重要在我们国家基本上很关键数据在谁手上?都在政府手上。所以我们金融刚才讲了消费金融最后要推动的话,第一可以像淘宝、蚂蚁推动,另外一个很重要的如果把这个事情推动起来政府大数据是绝对不可忽略的,政府手上基本上我知道的,目前我跟很多地方政府在推,紧接着全部带动金融。

  那么大家看一下,这个东西应用有很多应用,比方说客户流失,我们在好多证券公司在用,用数据挖掘这样体系架构建立数据流失,这些东西用完了以后,我们这套体系架构在上海市2012年获得上海市科技进步二等奖。另外我们大数据圈子非常重要,尤其在今天互联网自媒体特别发达的时候,自媒体发展非常重要,那么每个人都有各种各样的圈子,那么在这个企业里边你的客户里边有哪些人在同样一个圈子里面,可以通过一系列大数据分析确定一个圈子,圈子里面有亲属关系有同事关系,我们有一系列算法把这个东西体系架构就可以把它做出来。另外一个很重要的问题,我们讲消费金融,不同的人看到资产规模不一样,一定估计到潜质有多大,我们建立一套体系架构可以估算一个人本身潜质有多大,这个目前用的很好,他的资产规模20到50万,可以跟进这个客户,这是大家整个用的页面。这个是由文本挖掘的体系架构,我们可以把现在全世界各个地方体系架构通过大数据方法,推给银行、证券、保险这样的体系架构。这是我们做了精准营销,精准营销整个对交行的,大数据未来在我们的消费金融也好,在我们的资产证券化也好,很重要一点征信,征信这样体系架构。所以你会有各种各样数据,怎么把这个数据进行有效的整合,然后回过头来讲,所以这个里边最核心思想就是说消费金融其实最主要很重要的点,你怎么快速这个很重要,快速核心一定有一个评判,另外就是额度的控制,基本上归纳三个,第一贷不贷你,第二贷你多少,第三收你多少钱,利用大数据帮助你解决什么?第一你有没有偿贷能力,第二能够借给你多少偿贷能力大小决定给你贷多少,收你多少钱取决于风险,所以这个在消费信贷里面。另外一个我们国家目前信用卡方向比较弱,在美国我试过,有一次买家具信用卡额度给花旗,马上在电话里面把额度提高了,我们这个很弱,后台一定有数据支撑,所谓消费信贷最重要就是这个。传统目前征信大部分利用跟银行有关的数据,未来很重要,不管根据蚂蚁金服用淘宝电商也好,或者说京东的白条这样体系架构也好,它是根据交易行为的数据,这是一种。但是另外一种很重要一点就是政府的数据,这是非常重要的,就是你怎么样去提升,你需要更加全面系统的完整的数据,去增强你的征信能力和征信评判这样的体系架构。

  这是我们国家目前已经批了一些,P2P这是一种方式,我们缺乏有效的征信体系,缺乏有效的地方监管,P2P最后跑路的比较多,但是跑的比较少我们国家前几年金融出现问题最早的问题在哪里,在温州,在温州你去查一下温州这两年P2P跑路的真不多,它建立一个地方政府的金融机构的监管体系架构,每天数据必须得报上来,所以有效监管很重要,模式本身是好的,但是因为执行和监管出了问题,严格征信每天企业数据必须报告到温州金融办,然后温州金融办如果出了问题就开罚单,今年开了63张罚单,小贷公司出现问题离开给你开5万罚单要求进行整改这是非常严格的征信体系架构。这是消费金融第一个很重要就是林博士已经讲了信用风险是非常重要一块,另外是欺诈,另外就是说怎么样服务,刚才提醒我时间已经差不多了,我会走的快一点。大数据在征信的过程中,整个可以跨行业,另外一个要进行全面数据收集和整理,另外快速推动消费一个发展。那么征信平台建设一个很重要问题,首先你要有数据,另外一个你基本上就是说你要建立一套规则,一整套这样的规则,另外一定要有风险报告,到美国买房子,到买房子地点报安全号,报了以后输到计算机给你打一个征信报告,看评分够可以谈,评分很低不跟你谈了,中国很多人拿现金买,它要做贷款,贷款首先看这样一个体系架构。所以你要有数据,另外一个你要建立一套规则,然后你要建立整个征信体系,大数据征信平台,跟原先数据仓库是如出一辙,首先把分散各个地方数据进行有效整合,整合以后把数据里面信息通过各种方法把它提炼出来,一般把它归纳四类,第一查询,第二是报表,第三是分析,第四是挖掘,揭出行业规则,对于我们市值概率贷多少。特别强调一下客户统一视图,不可以盲人摸象,不同机构数据分散的,房管所房管数据,车管所车子的数据,其他有其他一系列的数据,所以你一定需要一个完整、全面、系统数据收集整理,开始建立评级体系架构,然后你消费工作就可以快速的推动,我给大家介绍就到这个地方。

相关附件:

我要评论

用户名:  (您填写的用户名将出现在评论列表中) 匿名

验证码:  验证码  
我已阅读中国金融新闻网的服务条款隐私政策,为我发表的言论后果负责。


中国金融新闻网由金融时报社主办,金融时报社版权所有,未经书面授权禁止复制或建立镜像
地址:北京市海淀区中关村南大街甲18号D座18-22层
北京市公安局海淀分局备案号:1101084565
京ICP备:06002676号