未來(lái)真正的威脅—大數據對資產(chǎn)端業(yè)務(wù)的細化
1.大數據帶來(lái)的信用風(fēng)險管理模式的轉變，阿里小貸未來(lái)發(fā)展空間巨大
銀行在線(xiàn)下風(fēng)險識別和風(fēng)險定價(jià)能力方面仍然有一定優(yōu)勢，不過(guò)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)在完成渠道的建設和銷(xiāo)售的職能后，正在越來(lái)越靠近傳統金融的核心。傳統商業(yè)銀行對融資企業(yè)進(jìn)行信用風(fēng)險測量，一般依據貸款者的營(yíng)業(yè)收入等盈利數據以及資產(chǎn)規模和土地等經(jīng)營(yíng)狀況，這使得能夠獲得中國銀行貸款的貸款者往往是具備一定資產(chǎn)規模的大型企業(yè)，而小型企業(yè)和微型企業(yè)的融資需求卻是一片空白。
阿里小貸有一些傳統商業(yè)銀行無(wú)法比擬的比較優(yōu)勢：首先，授信成本非常低廉，效率較高。傳統銀行中以民生銀行為例，盡管民生銀行可以通過(guò)大數定理等方法批量化處理信貸項目并因此降低授信成本，但是阿里小貸卻正在重塑另一種信用評價(jià)體系和信用概念，通過(guò)大數據分析客戶(hù)交易行為數據和借款人的經(jīng)營(yíng)與信用特點(diǎn)，直接產(chǎn)生客戶(hù)征信記錄，大幅降低客戶(hù)篩選成本，同時(shí)申請流程非常便捷且放款速度較快。
第二，風(fēng)險識別能力更強，豐富借款者類(lèi)型。過(guò)去，由于缺少一套針對小微企業(yè)的風(fēng)險識別工具，商業(yè)銀行在小微企業(yè)上風(fēng)險收益比較低，而阿里小貸則憑借數據分析的優(yōu)勢，建立了若干個(gè)測量個(gè)體風(fēng)險及個(gè)體利率敏感度的模型，覆蓋了貸前貸中和貸后，對每個(gè)客戶(hù)區別對待尋求最優(yōu)定價(jià)策略，有效的進(jìn)行風(fēng)險成本全覆蓋。截止2014年2月，盡管阿里小貸累計投放貸款已經(jīng)超過(guò)1700億元，服務(wù)的小微企業(yè)超過(guò)70萬(wàn)家，但是不良貸款率卻仍然不到1%，顯示阿里的小貸業(yè)務(wù)風(fēng)險配置能力較為突出。
第三，無(wú)需繳納存款準備金，不受存貸比限制。銀行放貸主要依靠的是客戶(hù)存款，具有信貸投放的意味，而阿里小貸的貸款主要依存于沉淀在平臺內的大量無(wú)息結算資金，不需要繳納法定存款準備金，也沒(méi)有存貸比和風(fēng)險資產(chǎn)計提的要求，這可以被視為一種監管套利，不過(guò)隨著(zhù)交易量的增加，日后監管層出臺防范風(fēng)險的舉措可能性較大。
2.大數據分析投資者個(gè)性化需求，財富管理業(yè)務(wù)未來(lái)一大優(yōu)勢
目前看來(lái)無(wú)論是余額寶還是第三方機構理財產(chǎn)品代銷(xiāo)，電商還只是扮演者渠道的角色，未來(lái)的發(fā)展趨勢主要在于金融產(chǎn)品的設計研發(fā)，沖擊商業(yè)銀行的資產(chǎn)管理業(yè)務(wù)和財富管理業(yè)務(wù)。
當前我國商業(yè)銀行在金融產(chǎn)品的設計方面存在一些弊端，出發(fā)點(diǎn)并不是考慮投資者需要什么，格式化或者標準化的產(chǎn)品和服務(wù)對于有個(gè)性化需求的資產(chǎn)管理或者財富管理來(lái)說(shuō)影響甚小，而像余額寶和零錢(qián)寶這樣的工具，有針對性地滿(mǎn)足了不同資產(chǎn)管理者或財富管理者的需求，豐富了這些需求者的結構，實(shí)現規模迅速擴張。
未來(lái)隨著(zhù)大數據技術(shù)的完善，電商可以利用大數據優(yōu)勢來(lái)挖掘額投資者的需求，有針對性地進(jìn)行產(chǎn)品設計，實(shí)現金融產(chǎn)品的精準化營(yíng)銷(xiāo)，這將對銀行的資產(chǎn)管理業(yè)務(wù)和財富管理業(yè)務(wù)形成沖擊。
聯(lián)系客服
