最有看点的互联网金融门户

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  • 支付宝圈子悄然上线引发热议,舆论重压随即下线,支付宝的社交之路为何步步惊心?个人征信的派生用途边界由谁界定?互联网金融之夜,为您解读。

    本期嘉宾:

    贺志强:360金融执行副总裁 

    阳淼:资深媒体人 

    以下为文字实录:

    CBN:支付宝尝试圈子的出发点是好的,为什么结果出现如此大的偏差?

    阳淼:第一是一些引起争议的照片和素材出现在圈子里,撩动了大家敏感的神经,另一点是对信用数据、征信数据的使用,这次可以说是突破了边界,信用分在750分以上才能评论让社会出现一种分层,这是监管当局或其他的部门都不愿看到的现象,所以引起的争议非常大,后续影响还在不断发酵。

    CBN:这次并不是支付宝第一次尝试做社交,为什么一定要在社交方面寻求突破?

    阳淼:我觉得应该是感受到了微信强大的压力,因为金融支付是支付宝的强项,但微信通过做社交,在二三四线城市的支付市场占领了非常大的份额,一线城市很多高端用户有软件专用的习惯,还是愿意使用支付宝完成金融相关业务,但在二三四线城市大家觉得方便第一,很多水果摊可以直接拿微信支付。支付宝感到自己的领地被侵蚀,归结原因为微信有社交属性所以大家愿意用,因此屡次尝试做社交。

    CBN:社交功能对金融产品和金融服务具体有哪些作用?

    贺志强:所有的互联网公司本质上都在争两个东西,一是用户的使用时间,一是用户的钱包份额。每个用户在手机上最多时间花在社交上,基本上大家每天打开手机最多的使用的就是社交功能,大家争取的核心是用户打开频率以及用户使用时间,这个非常重要。如果大家线下支付同时有支付宝和微信,会选择哪一个?很多人会选择微信,为什么?微信不需要打开的过程,每天都开着,通过这一点,微信不断的侵蚀支付的市场份额,所以支付宝意识到它天生的缺陷和竞争上的劣势,需要不断通过增强自己的社交功能把劣势扳回来。这是支付宝一个很重要的考虑。

  • CBN:社交数据在金融或互联网金融上的价值有多高?

    贺志强:在过去来讲,传统授信都在线下完成,整个过程中没有人关注社交关系,比如申请信用卡,最多问一下联系人,打电话核实一下,这是传统银行授信模式。但现在授信全部搬到线上,社交就越来越重要,尤其现在授信遇到了最大的风险,欺诈风险。这意味着来申请的这个人很可能是假的,这时如果通过社交关系数据,能够知道朋友、同事的信息,需要把一串东西全部做假做出来,成本非常高,所以社交核心属性在反欺诈,能极大的降低授信风险。

    CBN:现有的互联网金融产品中多大程度上引用了社交数据?以后如何规范善用社交数据?

    贺志强:广义的社交不光是微信,每天打电话、发短信,所有的社交都体现你所属的圈子,都是有价值的社交数据。比如用户申请消费信用贷,机构会来看他的通讯录里的常用联系人有没有黑中介等,每家机构对社交数据的用途、用法都不一样,但这是非常重要的数据点,要做到充分的隐私保护。第二是用户授权,只有用户申请服务时,机构才可能用脱敏的方式看到数据,来使用数据,行业非常忌讳在用户没有授权前使用用户数据。拿支付宝芝麻信用来讲,假设你信用分有700多分,如果你没有授权的话应该谁也看不到,只有自己知道。这次事件的争议点在于大家把信用分显性化了,把分数结果在一些社交圈子里显性的体现出来,和价值导向不太正确的事情相连接了。

    CBN:这次事件是否也给大众普及了个人信用数据的重要性?

    阳淼:征信严格来说是一种金融数据,应该在严格的金融场景或者经济场景使用,支付宝这次事件敏感之处在于将其泛化了,用于他处,虽然使大家意识到征信数据的重要性,但是重要在哪儿?大众有可能被带歪,这也是此次影响的后果之一。

    CBN:使用征信数据拓展商业的边界在哪里?如何界定?应该由谁来界定?

    阳淼:个人认为,征信的边界在于将其限定在经济场景之内使用。如果发生资金往来场景,可以使用征信数据,用它代替一些资金往来秩序。但如果是与资金无关的场景,或是一些会产生阶级差别的场景,使用征信数据就非常不合适了,因为社会不能以钱多钱少定论人的基本权利,所以我觉得限定界限为正常的金融场景或经济场景。

    CBN:该如何把握使用信用数据的尺度,防止过度营销、或使用过程中的过激或不当行为?

    贺志强:当一个新事物引起争议时,需要先看一下它的本原,以及为什么需要这个东西,征信核心解决的就是信息不对称的问题,主要应用在两个领域,一是在授信领域,做金融授信时,放贷机构其实不知道申请人的情况,所以需要提交很多资料,这套流程非常繁琐,对用户来讲是最大的痛点。另外一个常见的领域是保险,保险是一个高度逆向选择的行业,反而是风险高的人愿意购买保险。所以在使用信用数据时需要反问自己,有没有解决信息不对称问题。例如在酒店入住,信用好的客户无需交押金,一方面提升了用户体验,另外酒店也不会有额外的亏损,这就解决了信息不对称的问题,让用户有更好体验的同时,让服务机构不会遭受额外损失,这是使用征信数据的核心。

  • CBN:是否应该在我国建立国外一样详细的法律法规体系规范征信数据的使用?监管是否也应向国外靠拢?

    阳淼:这个据我了解已经有了,《征信业管理条例》是不是也有规定?

    贺志强:对,国外Fico公司是专门做征信,这家公司不放贷款也不提供服务,只是提供信用分数,这是它的核心,在大数据方面,Capital One公司做的很好。这两家公司是相互分开的,什么意思?做数据的专业做数据,做信贷的专注做信贷,中间有一个天然隔开的业务屏障。做数据的公司会把数据提供给所有的金融机构,做信贷的公司也清楚如果有好的模型,数据公司其实不愿意与人共享。国外做信用评级的公司是第三方独立机构,但是国内由于政策有规定,现在虽然有8家试点单位,但现在问题在于,谁应该做这个事,和谁能做这个事。如果说谁应该做,应该是一个相对独立的第三方,和电商没有太紧密的联系,避免可能的诱导效果。至于谁能做这个事,其实是拥有了大数据的互联网公司才能做,因为要覆盖几亿用户的大量数据,尤其过去没有信用卡、没有银行记录,没有相关渠道,只有通过互联网公司的电商,通过支付渠道的积累才有可能做到。但依靠互联网公司或一些偏大的互联网公司后可能会遇到一个悖论,这些公司不像Fico那样是完全独立的第三方,这是一个监管的难题,现在我们也不清楚未来的方向。

    CBN:现在掌握数据的公司也是做互联网征信最强的公司,可能体系内也有利用征信的优秀渠道,要如何划分和区隔?

    阳淼:现在非常考验监管层的智慧了,因为这种情况在金融史上是没有出现过的。

    CBN:个人在电商平台的信用数据被用到其他场景是否合理?

    阳淼:一看各家数据占有量,二看对数据的加工是否科学。原理上这种应用是成立的,现在信用数据的很大作用是消除不确定性,当占有数据越多,实际上能消掉的不确定性就越多,并不是在电商领域的信用数据只能在电商领域用作评级,实际上在电商领域的数据和习惯能够消除掉的不确定性比你个人想象的大的多。其他征信数据机构对数据如此重视也是基于这个道理,现在有成熟的算法根据行为轨迹消除掉用户的不确定性,这种跨领域应用是科学的。可能各家的算法偏重纬度不一样,我国已经允许这几家试点,无论是数据的广度,还是加工科学程度来说,都是经过考验的。

    CBN:根据国外现行的征信法律法规,不管是银行还是其他的金融机构,在风险或信用判断的评分卡上要信用哪些数据纬度都要经过报备甚至准许,在中国需要做调整或改进吗?

    贺志强:首先,我认为中国互联网金融的创新是走在全世界前列的,中国现在的创新程度不亚于,甚至已经超过美国了,所以我们可以做一些美国没有尝试过的创新。回到两三年前,在中国如果能从线上拿到一笔贷款是基本不可想象的,但是今天都可以实现,我们在大数据上其实有了很大程度的创新。第二,用电商数据做征信是有一定偏颇性的,拿我自己举例,我在支付宝的分数可能不能反应身份信用程度,因为我不常用支付宝,我家买东西都是我老婆在买,但这不代表这条路有什么问题,这些数据的使用其实还有很多潜力没有被挖掘。大家不要以为电商只是拿购买记录算信用分,其实不是,比如机构做一个量化模型,某用户过去每个月消费2万块钱,突然某个月消费8万块钱,在机构看来并不会给他增加信用分数,反而会他视为危险客户,因为突然消费变大了,机构计算的收入不能覆盖消费,这时反而会增加用户风险值。还有一个例子,电商并不止看用户买了多少东西,而是看消费金额,消费明细。送货地址,送到什么样的小区,每次支付是否使用信用卡,信用卡使用时间等才是有价值的数据。用户的支付稳定性,手机稳定性,地址稳定性,这些反而是电商、或互联网信贷在意的,他们关注的是背后的一套能反应逻辑的东西。但今天在中国来讲,我觉得还有很长的路要走。我觉得目前没有一家公司敢说自己已经将数据应用发挥出了很大潜力,大家都还处于比较初级的阶段。


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