彩票大本营

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彩票大本营能解决信贷业务的难点么?


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大数据采集及模型精进,都不足以“把坏人挑出来”(逆向选择难题)、“让借款人当好人,如约还款”(道德风险难题)。在某些点上,海量数据及升级模型甚至事倍功半。研究表明财务信息、个人特征、社会关系有价值,有助于评估借款人信用。但在输入费力收集的信息后,现实结果不一定买账,例如大部分P2P平台。部分数据,比如社交数据预测错误率甚至奇高。是增量数据和模型没用吗?有点奇怪。那缺失了什么?

来看两个例子,一个来自科技金融新锐,一个来自商业银行巨头。蚂蚁金服借贷业务不良率一直很低,整体在1%以下。如此低的违约率,为什么?10万项指标,多种预测、风控策略只是表象。

真实的原因是,借款者在与阿里系的互动中生成了真实、有价值的关键数据,并且形成了未来按期还款的激励。用真实数据批复的贷款额度是合适的。如果违约,商户资金周转、经营会被暂停,个人出行、消费会受影响。所以只要未来还依赖这个生态,就相当于与蚂蚁增签了一份隐性合约,贷款者的还款激励就会增加。

另一个例子来自美国商业银行。美国银行体系贷款资金来源,逐渐依靠直接融资市场,而非居民存款。资金来源不靠当地,加上信息科技赋能,分支行的价值在降低。

但奇怪的是,最近几十年美国分支行数量大幅增加。为什么呢?由于信贷合约始终存在摩擦,不能把有用信息都放进去,也不能穷举未来各种情境,扎根于地区的分支行变得不可替代。沃顿商学院Gilje教授证实,分支行在当地建立的社会关系网以及当地知识使得他们更真实地了解客户、激励客户还款。尽管非常耗费成本。

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以小微企业为例,标准化数据搜集存在实质困难,比如三表不全,资产所有权不清。比如养殖棚所有权问题上,
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