큰 데이터 시대: "데이터 + 금융" 조용히 상승 모델

대용량 데이터 시대에 금융 분야에서 큰 데이터 응용 프로그램 되 고 점점 더 일반적인, 하지만 큰 기업과 작은 마이크로 기업 정보 구조는 다른 크게 지적 가치가 있다. 대기업의 비즈니스 규범, 정보 공개는 더 충분 한 고 신뢰성은 높은 정보 품질 감사 비교적 쉽습니다, 따라서 전통적인 신용 감사 방법에 대 한 적합 한 기반 재무 제표 및 저당 자산 품질, 하지만 작은 마이크로 기업 관리 수준의 차이 큰, 시장 정보 공개 몇, 또한 우리 나라 많은 작은 마이크로-기업 부족 정통 재무 제표, 그래서 감사 작은 마이크로-기업 자격, 높은 인간 및 물자 비용을 지불할 작은 마이크로-기업 정보에 대 한 검색, 많은 은행 넣어가지고 앞으로 많은 혁신적인 방법으로, 예를 들어 작은 마이크로-기업 "3"를 보고 (물 미터, 전기 미터, 세금 양식).

정보 구조 개선 되지 않고 위험을 커버 하는 효과적인 방법은 이자율을 인상 하 고 담보입니다. 현재 금리가 완전히 유가 및 모기지 담보가 부족 한 상태에서 한계 비용과 서비스 기업 있다 작은 차이 전통적인 신용 기술을 사용 하 여 작은 마이크로-금융에 수행 하는 경우. 신용 남아 부족, 은행의 공급 시장의 위험이 높은 클라이언트 강제로 신용의 임계값을 높게 설정 하는 동기를가지고 하는 상황에 있는 "28" 법과 은행의 소규모 비즈니스 고객에 대 한 배급 신용 때문. 뱅킹 서비스 80% 낮은 고객 작은 이익을가지고, 그것은 시장에서 고객의이 세그먼트를 드라이브, 하이 엔드 고객의 20%를 완벽 하 게 지원 좋습니다.

큰 데이터는 비용과 혜택 분산의 어려움을 통해 교착 상태를 깰 하려고 합니다. 큰 데이터 및 신용 사업 결합의 핵심 이점은 정보 구조를 재정비 하 고 비즈니스 비용을 절감 하 이다. 전자 상거래 플랫폼 및 소셜 네트워크의 개발 논리와 규칙 정보 대규모 네트워크의 광산에서 얻은 데이터는 현실에서 출판 된 엔터프라이즈 데이터 보다 더 정통, 엄청난 양의 데이터를 축적 했다.

큰 데이터 및 금융 산업---의 조합 인터넷 금융은 수요와 공급 자본 효율성을 일치의 각도 에서도 신용 중간 모드에서 완전히 다른. 알리 금융 예, 등 플랫폼 상인의 역사적인 트랜잭션 데이터, 신용 기록, 고객 평가 포함 하 여 내부 데이터 뿐만 아니라 세금 기록, 세관 기록 등 외부 데이터 "빅 데이터"는 서명 은행 기업 간의 정보 비대칭 패턴. 정보 구조 개선, 금융 기관 기업, 자격을 명확 하 게 식별할 수와 정보 비대칭을 해결. 신용 서비스 품질 작은 마이크로-클라이언트를 제공 하는 금융기관에 대 한 인센티브, "신용 배급"에 대 한 기초는 존재를 중지 하고있다. 동시에 전자 시스템의 컴퓨팅 파워를 거의 제로, 고객 확장의 한계 비용을 줄이기 위해 "28 법" 빅 데이터 시대에 실종의 전제는, 금융 기관 귀중 한 가치를 얻기 위해 저가형 고객의 80%에서 기회를.

위험 관리 인센티브 호환성 변경

중국의 전통적인 금융 기관, 또한 작은 마이크로 금융 사업의 위험 관리 인센티브 호환성의 문제가입니다. 지속적인 개혁 및 금융 산업의 발전 과정에서 시중 은행 일반적으로 신용 위험 규제 메커니즘을 강화 하지만 일치 인센티브 메커니즘 설립 아니 었, 따라서, 고객 관리자는 일반적으로 있는 "신용 대출, 적은 대출 보다 더 많은 대출으로 좋지 않다" "소중히 신용 심리학." 뿐만 아니라, 클라이언트 관리자 작은 마이크로-기업 대출의 사회적 총 기본 속도의 증가에 지도 하 고 대응 은행 작은 마이크로-금융 비즈니스 기본 위험 큰 나쁜 기대를 제공 하는 위험을 제어 하는 효과적인 명시적 인센티브 부족 때문에 대출 후 지속적인 감독의 비용이 너무 높습니다. 불리 한 선택과 비대칭 정보의 경우 발생할 수 있는 도덕적 해가 결합, 은행 작은 마이크로-기업, 작은 마이크로-기업에서 고르지 못한 신용 시장에서 발생 하는 신용의 공급 강화를 선택 합니다.

빅 데이터 시대, 정보 구조의 변화에에서 직접 드라이브 위험 제어 아이디어는 근본적으로 변화. 원래 요구 사항 범위 위험 (인지 높은 이자율 또는 담보 보증 요구)의 손실에 대 한 보상, 지속적으로 능력을 되 이제 평가 하 고 엔터프라이즈의 꾸준한 작업을 모니터링, 현금을 만들 것을 및 상환, "하드 정보"에 초점 (대차 대조표, 등), 그리고 지금 그것은 된다 "소프트 정보"의 초점 (비즈니스 및 트랜잭션 데이터, 문서, 등.). 전자 시스템에 대 한 의존도를 인적 자원의 의존에서 위험 관리의 인센티브 호환성은 더 이상 작은 마이크로-금융 발전에 제약. 작은 마이크로-기업 금융 문제 해결의 아이디어와 신용 개념 협정의 변화.

또한, 시스템 처리 및 실시간 모니터링 큰 데이터 마이닝 크게에 따라 비즈니스 프로세스를 단축, 신용 사업의 효율성 개선 그리고 작은 마이크로-기업 대출 수요 "짧은, 주파수 및 빠른"의 특성에 맞게 유연성을가지고. 예를 들어 알리 금융 신용 "대출 함께 매일 관심," 제품, 정보 기술의 강력한 보호에 의존 하는, 고객의 단기 금융 요구를 해결할 뿐만 아니라 또한 효과적으로 기업 가치에 대 한 금융 혁신을 통해 자본 회전율의 속도 향상.

실제 데이터와 함께 오픈

중국의 잠재적인 큰 데이터 자원은 매우 풍부 하 고, 통신, 금융, 사회 보장, 부동산, 의료, 신용 시스템 및 다른 부서에 전자 상거래 플랫폼, 소셜 네트워킹 사이트, 넓은 범위에서. 그러나,이 단계에서 공개 하는 데이터 이며만 부분 조각난, 특히 이다 작은 마이크로-기업, 평가에 중요 한 아직도 지역 분열과 투명도의 낮은 수준의 사회 신용 시스템에 대 한. 따라서, 정보 취득의 높은 비용 의심할 여 지 없이 작은 마이크로-금융 개발을 방해 했다.

일반적인 피어-투-피어 모델을가지고 예를 들어, 트랜잭션 흐름 및 피어-투-피어 메커니즘으로 우리 나라에서 대출 플랫폼 국제 고급 수준에 맞춰 하지만 그것은 종종 신용 평가에서 부족 한 공공 정보의 딜레마에 직면. 완벽 한 사운드, 오픈 신용 시스템 뿐만 아니라 성숙 시장으로의 보호 아래 미국 피어-투-피어 플랫폼 완전히 신용 평가 모듈을 아웃소싱 수 있습니다. 정보 생태 미래에 발휘 수 피어-투-피어 조직을 결정 하는 주요 제한 요소입니다.

데이터의 가용성의 큰 데이터를 응용 프로그램에 대 한 필수 구성 요소 이며 데이터의 신뢰성은 중요 한 중요성의 또한. 중국의 현재 세금 시스템의 배경 아래 세금을 회피 하거나 우대 정책에 이기려면 작은 마이크로-기업에 의해 형성 된 재무제표는 기업의 비즈니스 상황을 반영 수 없습니다. 뿐만 아니라, 신용 시장에서 투기 금융 사기 "나쁜 통화 좋은 통화에서" 효과 재생은, 재정적으로 소리, 정직한 기업 점차적으로 밖으로 시장의 압착 됩니다. 대량 생산 및 잘못 된 데이터의 무질서 한 흐름 대용량 데이터 시대에 일반 순서를 심각 하 게 방해 하 고 또한 데이터 마이닝에 나쁜 영향을 미쳤다.

큰 데이터의 시대에서 "데이터 + 금융" 모델은 되었습니다 조용히 신흥, 특히 금융 분야에서에서 점차 작은 마이크로-기업 기존 솔루션과 인기 금융 문제 자연에 유사, 저가, 완벽 하 게 대칭 시장 구조를 만들 수 있습니다. 사회 공공 데이터 정보만 진정한 네트워크, 열 및 공유, 시스템 및 실제 데이터 생산을 격려 하는 메커니즘을 설정할 수 있습니다, 그리고 금융 분야에서 큰 데이터의 다양 한 응용 프로그램 더 적합 한 생태 환경.