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新网银行通过数字技术解决“征信白户”两大问题

新网银行通过数字技术解决“征信白户”两大问题
2021-09-13 12:41:07 来源:财讯网

针对银行网点欠缺的农村地区,新网银行通过大数据、云计算、人工智能等技术,依靠行为信息、消费信息、社交信息,有效解决了“征信白户”的“风险识别难”和“作业成本高”这两大难题。

目前,新网银行贷款已实现自动化审批,均审批速度20秒,真正实现“秒批秒贷”。

例如:6年前,王明放弃外出务工,回到家乡四川隆昌界市镇加入到竹笋种植的队伍中。最几年,随着雷竹等品种的引进,界市的竹笋深受市场青睐。王明所在的雷笋种植合作社规模已经达到2000亩,给他们带来了巨大的经济效益。

但是竹笋种植需要种苗、肥料、人工、收购、土地流转都需要用钱,如果碰上没及时结款的情况,就急得莫法。为了找钱,王明考虑过银行贷款,最终都不了了之。和王明有着同样苦恼的还有绵阳的张文,刚刚大学毕业的她,一直想开一家民宿。在家里支持下,她投入10万元起步,在装修完毕即将开始营业时,她急需一笔5万元的启动资金。

无论是种植户王明还是刚出校门的张文,他们想要拿到银行的贷款并不容易。事实上,像王明、张文这类信用“白户”在农村并不少见。

据百行征信发布的《中国信用白户调研报告》显示,中国信用“白户”是一个较为庞大的群体,这部分人群长期存在,且其信贷需求在传统信贷模式下没有得到很好的满足。针对这类信用“白户”,该如何破局?专家认为,数字技术能够助力普惠金融发展,闯出最后一公里客群触达的深水区,啃下信用历史匮乏客户授信的硬骨头。

具体如何做?新网银行高级风控工程师陈少磊向记者表示,向信用“白户”授信的难点在于“风险识别难”和“作业成本高”。其中,风险识别主要包括欺诈风险识别和信用风险识别两方面。

在欺诈风险识别方面需要做到三个真实,即真实的人、真实设备和真实的意愿。陈少磊指出,通过人脸识别、行为识别等技术可以对真实的人和真实的设备进行验证。难点在于真实的意愿,除了使用图像识别、行为识别、机器学模型,还需要运用关联网络作为技术,通过对人和人之间的联系来判断是否存在相关风险。

风险识别的另外一大难点在于信用风险的识别。新网银行在线安全部总经理贾坤表示,传统风控基本上采用的是黑名单、决策引擎、人工核签等方式,来评价客户的偿债风险、负债情况、不良记录。现在新网银行广泛使用机器学模型,比如GBDT、XGboost、神经网络等,助力提升防范风险的能力。

在个人信息数据安全、信息隐私方面的问题越来越被关注的背景下,保障数据的安全十分关键。贾坤指出,当前整个大数据领域的发展已经进化到3.0模式,运用区块链技术、联邦学和多方安全计算等数据安全技术,帮助解决遇到的困难和问题。

此外,针对“作业成本高”问题,大多数金融机构正在实现线下获客向线上获客、线下贷款审批向线上自动审批、贷后现场监督向在线、实时、自动化的防线转变。比如新网银行,只需要一张身份证,在线上传相关材料,即可完成贷款申请,极大程度简化客户的办理手续。

正因为金融机构积极推动我国数字普惠金融发展,王明和张文们面临的难题正在得到解决。2020年6月,王明获得11万元授信,一年的时间,他已累计借款34笔,笔均借款金额8000元;张文也在今年获得了5万元的授信额度,并成功获得贷款。

免责声明:市场有风险,选择需谨慎!此文仅供参考,不作买卖依据。

责任编辑:kj005

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