小赢卡贷对违规催收高利贷、信息不对称风险解决方案

什么是信息不对称?解决办法是什么?

小赢科技面对借贷业务一般存在的两大类信息不对称、违规高利贷难题的看法以及解决办法:第一个就是逆向选择难题,怎么去把坏人挑出来;第二个就是道德风险问题,怎么让借款人当好人,如约还款。对于这么两个逆向选择和道德风险问题,技术进步,比如说大数据的采集、运算模型的精进、算力的精进,是不是能够解决这两类难题呢?

我们都知道,金融中介不管大银行还是互联网巨头,在做贷款决策的时候,其实都是依赖于历史数据产生的硬信息。这些信息就包括你的财富收入信息、学历工作单位信息、历史履约记录等等。科技进步的后果是什么呢?是使得这些信息的采集途径变多,变量变多,但是采集来的信息无非还是服务于同样一个目的,就是判断你是不是一个符合资质的借款者。

小赢科技在这个要敲黑板,问题的关键就在于数据量的增长不一定带来增量的有用信息,有时候数据量的增长会带来干扰信息。

有些社交信息对金融行为的预测错误率就非常高,比如说把你的消费信息、手机使用信息数据拿出来,然后放到模型中去算,其实可能是没有办法判断你是不是一个会履约的人的。

有个教训,就是2014年,P2P平台盛行时,很多平台号称运用了这些数据或者技术,但是实际上坏账率依然非常高。很多P2P平台的借款用户,数据看起来都非常漂亮,尤其是那些用于评估资质的信用分、资产、学历情况,看起来都特别地美好,但其实判断并不准确,而且利率往往非常之高。

技术进步,它就是使得这些信息采集的渠道更加多样,使得金融中介之间的竞争加剧了,但是它不意味着信息能够完全对称。事实上在降低信息不对称问题上,咱们传统的金融机构已经做了几千年长久的尝试了。小赢科技发现,增量数据和科学技术不是唯一的改进途径,很多大型银行的贷款决策,通过长期和多渠道地接触企业,积累关于借款企业和业务相关信息来做出解决方案。

这类业务就叫做关系型贷款,利用的是长期互动下来产生的软信息。简单地说,就是从数据和模型里看到的你,可能不如隔壁老王看到的你更加真实。

所以说完全的信息对称可以说是乌托邦,数据和技术的确是可以进一步地降低信息不对称的,但这里面的赢家要有两个要点:第一,它能够生成真实有价值的关键数据;第二,在生态中要能够形成对未来按时还款的激励。

而做到这两点的赢家要满足几个条件:第一,要真正地理解金融本质,知道怎么挑出有价值的数据,这是未来金融从业人员的核心资产;第二,这个平台必须有真正的动态的活数据,说透了就是平台的生态要足够地丰富。

小赢科技独创的“WinSAFE”生态圈已步入成熟期,实现信息对称,大大降低坏账率、不合理的“高利贷”。