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蚂蚁金服: 3年内争取让路边摊都能贷到款

原标题:蚂蚁金服: 3年内争取让路边摊都能贷到款

2019-03-04期28版

编者按:

金融是血液,金融是暖炉,金融更是信心。但一直以来,难以获得贷款的问题,一直困扰着小微企业。破解这一难题,究竟需要怎样的路径?

过去一年,围绕金融服务小微企业、促进消费信贷规范发展等问题,多位全国政协委员赴蚂蚁金服调研。大家提出的一个比较集中的问题是,如何在风险可控、速度可期的背景下,让需要金融服务的小微企业贷到款?他们在蚂蚁金服也得到了相对明确的答复。

支付宝用人工智能、区块链、云计算等技术,让小微经营者通过一张小小的收钱码就能获得最便捷的金融服务和经营工具。

综述篇

在为前来调研的全国政协委员做介绍时,网商银行副行长金晓龙曾说,在中国民营经济中,活跃着一个庞大而分散的群体,那就是小微企业和个体经营者。比如我们常见的路边小店、路边摊等,他们是中国经济的“毛细血管”,在经济建设中发挥着不可或缺的作用。目前,蚂蚁金服已为全国超过1500万个这样的客户提供了金融服务。

“我们希望未来3年内,能让中国所有的路边摊都能贷到款。”金晓龙表示。

“当路边摊成长为大企业,就不再是蚂蚁金服服务的对象”

由于路边摊所代表的小微群体普遍缺乏信用数据,也很难提供抵押物,目前的金融体系很难覆盖他们,但这部分群体恰恰是蚂蚁金服有能力服务、又很愿意服务的群体。

“实际上,几万元甚至几千元的贷款很难解决这些店铺的大发展问题,我们主要是为了解决他们的生存问题。在他们的背后,往往有一家人的温饱需要支撑。”金晓龙说,换言之,当一个路边摊体量增长到一定限度,他们就不再是蚂蚁金服的客户,而应该成为银行的服务客户。

那不是会白白流失很多客户?他说,这和蚂蚁金服的初心有关系。在任何一个国家,无论经济发展程度如何,其经济结构中必然存在小店或路边摊这样毛细血管一样的经济单元。在他看来,这个体量微小但数量庞大的群体不应被忽视,他们的需求得不到解决,可能就会成为一个社会问题。

让金晓龙特别欣慰的是,这几年,蚂蚁金服通过服务路边摊这样的小微企业,越来越了解了这个群体,并为这个群体建立了共同的精神家园。现在,在支付宝App上的“码商说”社区里,都有2000万小微企业交流、讲述自己的经历、经验教训和故事,“每天看着他们的留言,让我们更坚定地知道自己做的事情是有价值和有意义的。”

经济下沉发展趋势:中西部地区的小微企业贷款增长明显

在蚂蚁金服服务的小微用户里,绝大部分的资金需求只有几万元。数据显示,刚刚过去的2018年,平均每笔贷款金额仅为1.1万元,平均资金使用时长只有50天,但半年内贷款超过3次的经营者超过1/3。

“这说明这个群体和其他企业的特点不一样。”金晓龙说,小企业因为成本的考虑,很少像大企业那样贷一笔款,留着慢慢使用,而是在必要时才申请贷款。小企业对资金的需求,整体来说是‘小、急、短、频’,即额度小、要得急、使用时间短、频次高”。

另一方面,小微企业在蚂蚁金服申请贷款的趋势也成为反映中国经济发展状况的一面镜子。数据显示:在过去一年,三四五线城市的小微经营者比一二线地区有着更为活跃的金融需求;此外,2018年网商银行整体贷款同比增长60%,贷款笔数增长超过3倍的省(区)是内蒙古、宁夏、新疆、贵州、青海等中西部地区。

“这一方面说明三四五线地区的金融需求没有得到满足;另一方面也说明了中国经济的下沉发展趋势,越来越多的三四五线地区的经济发展增速在加快。”金晓龙说。

风控篇

给路边摊贷款,不良率只有1%,蚂蚁金服是如何实现的?

现实中,一些小贷机构的拒贷率达到70%———中小商家贷款难,本质上的原因是信息收集和处理的能力不足,成本和收益不成正比。

在全国首届天下码商大会上,支付宝宣布升级码商成长计划,将为1亿小微经营者提供数字化经营工具。

蚂蚁金服要如何给分散、流动的路边摊贷款,看起来更难。

据金晓龙介绍,这些年,网商银行独创了贷款的“310”模式:3分钟申贷,1秒钟放款,全程0人工介入。“310”背后,就是网商银行长期积累的风控技术能力。

“这包括了10万项以上的指标体系,100多个预测模型和3000多种风控策略。这些风控技术,一方面可以让小微企业和经营者不用担保和抵押,凭借信用就能进行贷款,另一方面,将网商银行的不良率控制在1%左右。”他说。

那么,究竟是怎么实现的?

一开始,网商银行的风控专家们心里也没底。但随着不断地探索,他们发现线下小微经营者用上移动支付之后,能够沉淀下来的部分数据维度甚至比线上电商还要丰富,再结合行业领先的风控能力和创新的模型算法,为线下小微经营者提供贷款服务就有了基础。

首先,要识别出真正的商家。

怎样才能给真正有需要的线下小商家最合理的授信额度?据介绍,如果是个人,与他发生资金联系的人,互相之间多少是有联系的,他们的关系图就像一个毛线团。而如果是个人经营者,与他发生资金关系的人会更多,而且彼此之间没有什么联系,关系图像一个蒲公英。这个逻辑虽然简单,但是要给几千万的商家在几秒钟内做出判断,对模型的精准度要求非常高,需要非常强的人工智能计算能力。

其次,要了解商家的经营状况和潜力。

为线下小微经营者提供贷款服务,最重要的是评估他们的信用情况,但他们往往没有车、房等固定资产,也缺乏信用记录和积累,如果仅仅通过已有的交易授信,很难还原他们的经营全貌,因此在经营预测上,网商银行的风控专家们会更多考虑线下小微经营者的实际情况,来预测店铺未来的经营潜力和经营风险。

同时,还要反欺诈防范风险,把套现苗头“扼杀”在萌芽状态。

按照网商银行行长黄浩的说法,“传统的信贷风控理念往往先把人预设为有可能违约的人,但网商银行没有这样的预设,我们把每个人首先看成是为个人信用负责任的人,然后用大数据的风控技术把其中少数违约者挑出去。”

除了贷款服务外,蚂蚁金服还为小微经营者提供花呗收单的服务,部分不法分子利用花呗进行套现,与他们的“斗智斗勇”就是把少数“坏人”挑出去的过程。

套现模式变化多样,在风控专家眼里,套现是个攻防搏斗的过程,但他们也发现,套现本质上会在交易上具有短时间的集中性。因此,基于同个虚拟群体中套现黑产在交易上表现出的短时间的聚集性,余泉和她的团队搭建了时序交易关系网,运用相应算法识别出了上万个套现虚拟社区、几百万套现买家,在新套现模式刚刚冒头的时候,就能实现对套现模式的覆盖和防控。

此外,还要对风控技术进行创新尝试。

传统的风险预测模型通常采用回归、决策树等算法,通过固定时间截面的数据进行预测,而忽略各种行为在发生时间上的连续性。网商银行将最新的DynamicStructure2Vec算法应用在了多头借贷的识别上,不仅整合了静态的异构网络信息,还增加时间维度,将原来立体的算法上升到四维空间。从而把上一个时间点的状态传导到当前,是一个流式的自我学习的图深度学习工具,可以挖掘出潜在的行为模式。

正是在上述一系列风控技术的助力下,金融服务线下小微商家不仅成为了可能,成本也大幅降低。数据显示,过去金融机构发放一笔小微贷款

的平均人力成本2000元,而网商银行每笔贷款的平均运营成本仅为2.3元,其中电费和存储硬件费用就花掉了2元钱。

线下服务篇

科技金融,如何服务线下“码商”?

通过多年“双11”,我们认识了网商。通过二维码支付,我们在小摊上买到好喝的奶茶,好吃的煎饼,也进而“创造”出了另一个关键词———码商。

根据《2018中国小微商家发展报告》显示,超过40%的店铺营业时间超过12小时,过半实现月营业额3万以上,勤劳致富是他们身上的典型标签,但与此同时,近半数码商异地经营,还面临着看病就医等难题。

2018年5月,支付宝联合生态伙伴推出了“码商成长计划”,为线下近一亿码商提供“保障”和“成长”两大方便助力:码商可以通过“多收多贷”获得网商银行等金融机构提供的贷款;通过“多收多赊”享受到一站式进货服务并有机会赊购;此外,码商还可以在支付宝“商家服务”里通过商家信用获得免押服务,在生意经上了解经营知识;多收多保、“你敢收,我敢赔”计划则立足于降低码商的生活和经营风险,解决后顾之忧。

在第一届天下码商大会上,蚂蚁金服董事长兼CEO井贤栋表示,支付宝和蚂蚁金服用科技要为小微经营者搭建一座桥梁,助力他们尽快搭上数字化快车。他将一张二维码称作桥梁,通过这张小小二维码,小微经营者可以接受到N种服务。

2018年10月28日—30日,第一届天下码商大会在福州朱紫坊举办,热闹集市吸引了大量市民前往。

这些服务包括支付宝将为1亿小微经营者提供系列数字化经营工具,实现“一本账、一盘货、一群客”,即“门店数字化”“数字化供应链”“数字化用户运营”。

蚂蚁金服为码商群体带来了实实在在的收益和帮助:截至2018年底“多收多保”覆盖了5000万码商,为码商实际报销门诊看病费用超过5亿元。除此之外,蚂蚁金服还将联合100位企业创始人,为1000万小微商家定制100堂经营成长课程。

“数字中国建设不能少了小微经营者,他们是数字经济重要的参与者、共建者!他们可以让城市生活更美好、让老百姓更有幸福感,这个群体是中国经济的明日之星、活力之源,他们需要被关注、尊重和支持。”井贤栋表示。

目前,网商银行的线下小微经营者贷款服务已经覆盖全国。实际上,三四五线城市的线下消费市场活跃,而网商银行有效填补了这些城市对小微经营者的金融服务空白,为他们提供了贷款渠道。

从行业看,网商银行服务的码商主要以服务行业的经营者为主,其中服装店、超市便利店、烟酒杂货等零售商家占19%,餐饮、教育、美容、维修、家政等纯服务性商家达81%。

线下服务篇:

2020亿贷款助力“双11”:供应链金融为实体经济注入信心

70多岁的江西石城农民赖德星,和孙子经营着一家卖蜂蜜的网店“复人春蜜园”,爷爷在家养土蜂,孙子带着蜂箱外出采蜜,不但自家生意蒸蒸日上,还带动了当地蜂农发展。从2012年开始使用网商贷,用作日常资金周转和扩大经营,累计支用近200笔。去年,为了“双11”备货,他们前后从网商银行贷款60多万元,“预计今年销售增长在40%以上”。

小微企业历来是“双11”新金融服务的“重头”,数据显示:2018年“双11”,一共有343万个商家从网商银行获得了2020亿元的资金支持,贷款金额较上年同期增长37.4%;网商银行累计投入3000万元补贴帮助降低商家融资成本,其中,部分产品甚至给到商家最低8.5折的利率折扣,为小微企业注入增长信心。

2018年以来,网商银行在原有“310”模式基础上,不断拓展小微企业融资服务的探索,推出“银税互动”,依托税务信息可以帮助小微企业贷款额度快速提升8~10倍,上线“网商贴”不断加快小微企业票据流转。

成都蛋烘糕摊主谢娜。网商银行已经为超过300万像谢娜这样的线下“码商”提供过资金的支持。

对于大数据风控来说,税务信息是重要的数据来源。以往,小微企业线上网店的经营情况,或者线下码商通过收钱码经营的数据,是网商银行风控的主要依据,其实并没有反映企业的经营全貌。税务数据的引入,让商家线上线下的整体经营状况得到更全面、更准确的呈现,客户画像更为精准,不但让小微企业可以获得更高的贷款额度,同时也能更好地控制风险。

此前网商银行引入了发票信息,依靠这项数据,不少小微企业获得了提额。短短一年,它们获得的贷款增加了400亿元,余额不良率小于1%,远低于行业平均水平。

2018年11月,网商银行与浙江、山西、陕西等地的税务局合作,在全国11个省市正式推出了银税互动信贷服务品牌“有税贷更多”。两个月时间就为近8000万小微企业完成授信超过15亿元。

网商银行还创新地将定额税信息作为银税互动依据。目前,大量的定额税商家与网商银行服务的小微企业,尤其是码商群体重合度很高。因此,网商银行很快将定额税数据纳入授信依据体系,这将让银税互动服务可以覆盖到亿级个体工商户,服务这些国民经济毛细血管末梢的小微,更大限度地满足他们日常经营、周转和扩店的资金需求。

网商银行预计,2019年,将携手金融机构,为超过200万诚信纳税的小微企业提供2000亿元的资金支持,解决小微企业融资难题的同时,让更多小微企业从诚信纳税中得到实惠,促进小微企业依法诚信纳税。

服务农村篇:

用大数据技术服务“三农”,切口在哪?

2016年1月,蚂蚁金服成立农村金融事业部,将信贷、保险、支付等服务全面惠及“三农”,用互联网的手段沉淀数据,逐步建立农村信用体系,消除农村信用鸿沟。目前,蚂蚁金服正积极运用大数据等技术创新,探索降低金融服务的成本和信息不对称性。

县域普惠金融,支持乡村振兴

实践证明,大数据技术让普通农户、小微涉农企业等农村用户,得以享受与城市用户无差别、平等便捷的普惠金融服务。

截至2018年12月末,涉农贷款累计服务客户数1.94亿户,其中服务了591万家农村小微企业、农村个体工商户、农村种养殖户。

在县域普惠金融服务方面,依托蚂蚁金服的“大数据+人工智能”优势,为农民群体提供免担保、无抵押、全天候的信用贷款,支持当地“三农”发展和乡村振兴,实现数字普惠金融的快复制和冷启动。同时,让村里人和城里人一样享受便利的“互联网+政务服务”,手机上轻松点一点就能把贷款、缴费、看病、办事等都解决了。

中国普惠金融促进会会长、国家开发银行原副行长刘克崮在调研巴东普惠金融实践后表示,蚂蚁金服向农村地区人口提供20万元以下的贷款,对于方便农村地区客户小额融资、获得便捷的金融服务具有重要意义。

蚂蚁金服农村金融事业部总经理彭博介绍,山东的邹城、五莲,河南的内乡、兰考,陕西的武功、洛川,湖北的巴东、利川以及重庆、广西、江西、安徽等省、市、自治区的众多县域都已经开始了这种模式的探索。“截至目前,蚂蚁金服县域普惠金融服务已经落地22个省、市、自治区,覆盖超100个县域,未来还将惠及更多省份的‘三农’用户。”

给农民合理的资金支持,用了什么样的技术?

一直以来,业内对于农村金融业务都有这样的观点:农业生产自然风险和市场风险都很高,农村经营主体普遍小、弱、散,诚信意识不高,管理不规范,这些因素都导致了农村金融相对风险比较高。

因此,如何在适当的时间,将合理的资金,提供给真正有需要的农户,既能解农业生产的燃眉之急,又要让农户有能力按时还上,为未来累积良好的信用,就成了蚂蚁金服的风控专家们要解决的问题。

在蚂蚁金服长期累积的风控技术能力基础上,风控专家们还走到田间地头,蹲点各种养殖场,走访大量农户和农业企业,探索出众多有着鲜明农业特色的数据维度和模型算法,为农村用户提供贷款服务就有了更为扎实的基础。

首先要识别出真正的农户。

怎样才能给真正有需要的农户最合理的授信额度?首要解决的问题,是识别出哪些是真正在从事农业生产的用户。除了阿里生态内的数据外,蚂蚁金服还通过与农业保险公司、农业企业、政府机构等的合作,结合农业保险、农业企业上下游种养殖数据等,从而能够更为精准地识别农业生产经营行为。

同时,通过对常住地的判断,精准识别客户,比如长期在外打工的农村用户,或者是城市开店的农村用户,蚂蚁金服就不会为他们提供农业贷款。

提供资金支持也要“恰逢其时”。

与传统金融机构多提供通用版的贷款服务不同,蚂蚁金服则为从事不同农业生产的用户提供了“千人千面”的贷款产品。这是风控专家们考虑到农业生产有着鲜明的周期性特点,农户需要资金投入的阶段也有规律性。确保农户贷款的资金是确有需要的同时,也避免农户支付过长时间贷款利率。

为此,研究算法模型的风控专家们,还钻研起了各种农作物和动物。以种植行业为例,经过长期的行业摸索结合机器学习等算法挖掘,蚂蚁金服已经建立了超过100个行业的模型,除了水稻、小麦、玉米、大豆这样的常规品类,还覆盖辣椒、芝麻、烟草这样的不太常见的作物。

风控模型会对农户申贷时间的合理性做出评价,结合各地的农忙时间,在不同季节节点给予差异化的授信方案,在满足各周期生产经营所需的情况下,防止过度授信以降低风险。比如,10月是中原地区冬小麦的播种期,小麦种植户在10月能够申请贷款的额度,就要高于12月,因为12月已经过了种植投入期。

而在养殖户方面,网商银行也已建立肉鸡、肉鸭、生猪、奶牛等20多个行业化风控模型。与种植行业不同,养殖行业受季节性的影响较小,农户的用款及回款周期主要与养殖周期紧密相关。网商银行会在养殖过程的各个阶段进行自动化、精细化支用管控,确保农户款项定向用于苗、料、药的采购,且符合当前环节生产经营所需。比如,肉鸭养殖户,在鸭苗上栏5天时可支用的贷款额度与上栏30天时的会有差异,并且贷款只能定向支付用于苗料药的采购。

精确计算农户种养殖能力,从而提供最合理额度。

给农户提供多少的贷款额度,既能满足农业生产的需要,不会提高风险?这就需要对农户的还款能力有更为准确的判断,从而给出最合理的额度范围。

以风控专家们正在搭建的最新生猪算法模型为例,结合阿里云人工智能养猪,通过图像识别及IOT技术结合人工智能算法完成了对猪脸的识别,同时能实时动态记录每一头猪的运动轨迹、体重、体温、料肉比、出栏天数等,基于这些基础数据的实时采集,结合市场行情的数据采集,利用机器学习等算法建立了养殖评价模型,预测农户未来6个月内的养殖收益和风险,实时对养殖户进行动态授信。

比如,养殖规模相当、个人信用状况也相当的两个养殖户,A养殖户猪栏里的小猪每天的走动量都比B养殖户家的少,其他数据基本相似的情况下,能够判断出B养殖户未来产出的生猪肉质和收益都要更好,从而能够获得的贷款就比A养殖户多。据悉,这一算法模型很快就可以应用到实践中。

浙江网商银行

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