小赢科技高利贷风险管制，解决信息不对称

小赢科技高利贷风险管制,解决信息不对称

小赢科技面对借贷业务普通存在的两大类信息不对称、违规高利贷难题的见地以及处置方法:第一个就是逆向选择难题,怎样去把坏人挑出来;第二个就是道德风险问题,怎样让借款人当好人,如约还款。关于这么两个逆向选择和道德风险问题,技术进步,比方说大数据的采集、运算模型的精进、算力的精进,是不是可以处置这两类难题呢?

 我们都晓得,金融中介不论大银行还是互联网巨头,在做贷款决策的时分,其实都是依赖于历史数据产生的硬信息。这些信息就包括你的财富收入信息、学历工作单位信息、历史履约记载等等。科技进步的结果是什么呢?是使得这些信息的采集途径变多,蜕变变多,但是采集来的信息无非还是效劳于同样一个目的,就是判别你是不是一个契合资质的借款者。

 小赢科技在这个要敲黑板,问题的关键就在于数据量的增长不一定带来增量的有用信息,有时分数据量的增长会带来干扰信息。

 有些社交信息对金融行为的预测错误率就十分高,比方说把你的消费信息、手机运用信息数据拿出来,然后放到模型中去算,其实可能是没有方法判别你是不是一个会履约的人的。

 有个阅历,就是2014年,P2P平台盛行时,很多平台号称运用了这些数据或者技术,但是理论上坏账率仍然十分高。很多P2P平台的借款用户,数据看起来都十分漂亮,特别是那些用于评价资质的信誉分、资产、学历状况,看起来都特别地美妙,但其实判别并不精确,而且利率常常十分之高。

 技术进步,它就是使得这些信息采集的渠道愈加多样,使得金融中介之间的竞争加剧了,但是它不意味着信息可以完好对称。事实上在降低信息不对称问题上,我们传统的金融机构曾经做了几千年耐久的尝试了。小赢科技发现,增量数据和科学技术不是独一的改良途径,很多大型银行的贷款决策,经过长期和多渠道地接触企业,积聚关于借款企业和业务相关信息来做出处置计划。

 这类业务就叫做关系型贷款,应用的是长期互动下来产生的软信息。简单地说,就是从数据和模型里看到的你,可能不如隔壁老王看到的你愈加真实。

 所以说完好的信息对称能够说是乌托邦,数据和技术确实是能够进一步地降低信息不对称的,但这里面的赢家要有两个要点:第一,它可以生成真实有价值的关键数据;第二,在生态中要可以构成对将来按时还款的鼓舞。

 而做到这两点的赢家要满足几个条件:第一,要真正天文解金融实质,晓得怎样挑出有价值的数据,这是将来金融从业人员的中心资产;第二,这个平台必需有真正的动态的活数据,说透了就是平台的生态要足够地丰厚。

 小赢科技首创的“WinSAFE”生态圈已步入成熟期,完成信息对称,大大降低坏账率、不合理的“高利贷”。