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读秒:为什么fintech能比银行快这么多?

股票智投 来源:股票智投 16-11-26 13:37

   “用户线上输入信息后,10秒内就能得到授信结果,”智能信贷服务商读秒CEO周静介绍道。 

    互联网信贷平台大多宣传“5分钟”或“当天”审批。而传统银行信贷审批程序更复杂,需要经过触客申请、预审、材料递交、录入、运营、终审等,整个流程动辄2周。 

    技术是fintech的绝密黑箱,为什么fintech能够比银行效率快这么多? 
    其实整个流程很简明清晰。以用户A为例,A通过前端页面提交身份信息、信用卡、手机号等简单数据,便开始进入了10秒的过程。 

  读秒:为什么fintech能比银行快这么多?

    首先, A从前端提供的信息将进入读秒数据湖中。 
    读秒数据湖有来自40多个数据源的数据,加上A提供的数据,将组成一个与A相关的数据集合。这个阶段,“数据集合A”将通过一些简单“规则”对数据进行初步清洗和筛选。 
    为了提升清洗效率,这些“规则”不是复杂模型,通常会设置的非常简单,比如年龄必须大于20岁,芝麻分高于600分等要求,在这些规则下,读秒迅速剔除了无还款能力的学生以及信用过低的人群。只有通过基本规则的申请人,才会进入下一步数据处理模型。 
   “大数据风控的壁垒不在于数据的数量,”周静说,读秒的40多个数据源中很多都是大家都在使用的数据,比如芝麻信用、运营商数据等,对数据的精细管理和挖掘才是大数据风控的难点和壁垒。 
    数据处理模型是第三个环节,也是大数据风控技术中所谓的黑箱环节。其中包含多种模型,比如反欺诈模型、盈利模型、用户行为模型等。读秒提取100个主要变量,进行交叉验证,形成500多个主要维度去建模分析,读秒通过数据挖掘、特征提取、机器学习等技术对这些数据进行数据筛选、提取、处理,形成相应的评分。 

    举例来说,用户填写的“收入水平”为变量A,“工作地点”为变量B,申请时IP地址的“所处区域”为变量C。 
    从A+B的维度来看,倘若用户填写的A月收入有数万元,B却显示在某个偏远山区的修车厂工作,我们或许应该怀疑用户隐瞒收入。 
    若从B+C的维度来看,倘若B变量显示用户工作地点在北京,C却显示申请时IP地址在云南,或者频繁更换IP地址去申请,我们或许应该考虑金融欺诈的风险。 
    若结合A+B+C的维度来看,若B变量显示客户在北京国贸工作,A变量显示月入10000元,IP地址、申请地点都在北京,通过三个变量数据的交叉验证,可以初步推断申请人是常住北京的中等收入白领。 
    数据的使用决定了风控水平的高低,大数据风控的意义也在此体现。倘若再在以上,增加更多变量,用更多维度去看数据的重叠和交叉,更加能验证出数据的可靠性。 
    最后,基于用户信用行为,各项模型会综合做出评分,根据评分高低,每个客户得到不同的授信结果(可贷金额、期限、利率)。  
   “速度、体验、风控需要得到平衡。”周静说,在很多情况下,一味强调强风控会导致需求数据过多,授信速度不够快,用户需要提交更多资料,用户体验也难以提高,“这些相互掣肘的因素必须不断磨合优化,达到最佳的收益与风险比。” 
    据零壹财经发布的《消费金融技术驱动洞察报告》统计,自读秒2015年6月成立起,业务量迅速增长,从成立初期每日处理几十笔申请,至今每日处理3万多笔申请,授信时间仍保持在10秒以内,这在行业内实属罕见。据统计,截止2016年8月,读秒已经覆盖全国269个城市,申请用户超过340万人次,目前每月申请用户约70万人次。 
    读秒介绍:读秒成立于2015年,是PINTEC智能金融服务集团旗下的“智能信贷服务商”。可在10秒内,实现纯线上、无抵押、无担保的借贷服务。读秒的三种业务模式分别是:个人版读秒、企业版读秒、POWERED BY DUMIAO(读秒驱动)。目前已与十多家企业达成合作,涵盖金融、医疗、电商、旅游、生活服务等领域,合作伙伴包括安盛、康德乐、乐视、去哪儿、携程、58同城等。

内容如涉及个股仅供参考,不构成任何投资建议!投资风险自负。投资有风险,入市须谨慎。

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        (五)建立健全跟帖评论审核管理、实时巡查、应急处置等信息安全管理制度,及时发现和处置违法信息,并向有关主管部门报告。

        (六)开发跟帖评论信息安全保护和管理技术,创新跟帖评论管理方式,研发使用反垃圾信息管理系统,提升垃圾信息处置能力;及时发现跟帖评论服务存在的安全缺陷、漏洞等风险,采取补救措施,并向有关主管部门报告。

        (七)配备与服务规模相适应的审核编辑队伍,提高审核编辑人员专业素养。

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        第八条 跟帖评论服务提供者对发布违反法律法规和国家有关规定的信息内容的,应当及时采取警示、拒绝发布、删除信息、限制功能、暂停更新直至关闭账号等措施,并保存相关记录。

        第九条 跟帖评论服务提供者应当建立用户分级管理制度,对用户的跟帖评论行为开展信用评估,根据信用等级确定服务范围及功能,对严重失信的用户应列入黑名单,停止对列入黑名单的用户提供服务,并禁止其通过重新注册等方式使用跟帖评论服务。国家和省、自治区、直辖市互联网信息办公室应当建立跟帖评论服务提供者的信用档案和失信黑名单管理制度,并定期对跟帖评论服务提供者进行信用评估。

        第十条 跟帖评论服务提供者应当建立健全违法信息公众投诉举报制度,设置便捷投诉举报入口,及时受理和处置公众投诉举报。国家和地方互联网信息办公室依据职责,对举报受理落实情况进行监督检查。

        第十一条 跟帖评论服务提供者信息安全管理责任落实不到位,存在较大安全风险或者发生安全事件的,国家和省、自治区、直辖市互联网信息办公室应当及时约谈;跟帖管理服务提供者应当按照要求采取措施,进行整改,消除隐患。

        第十二条 互联网跟帖评论服务提供者违反本规定的,由有关部门依照相关法律法规处理。

        第十三条 本规定自2017年10月1日起施行。

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