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互联网小微金融商业模式仍有待探索

2016-01-14

    2016年1月12日-14日,以“融合 共生 演变”为主题的全球B2B生态峰会在杭州云栖小镇召开。图为香港交易及结算所有限公司(香港交易所)首席中国经济学家巴曙松。中国经济网 王婉莹 摄

  中国经济网杭州1月12日讯“大家都在讲互联网金融,讲大数据,但是实际上能够把它真实运用到信贷决策流程过程中的商业模式还很少,基础数据库的建设还存在缺失。” 香港交易及结算所有限公司(香港交易所)首席中国经济学家巴曙松在全球B2B生态峰会上这样谈到,他认为,互联网小微金融的发展方向就是运用技术手段来降低成本,运用数据的力量来管控风险,但是基础信息资源数据库建设不足,数据的变量准确性有待于提高等问题仍有待解决。

  巴曙松表示,供应链金融、大数据的征信这些新技术降低了金融企业调查小微企业情况的运营成本。同时,产业链的专业化经营和大数据信息的追踪,对于降低信用成本也起到了一定的作用。大数据、云计算等技术在发掘信用信息方面的应用,从理论讨论到进入实际应用已经到了门口,将很快随着硬件技术和软件技术的进步变成现实。
    他介绍称,对于传统金融机构来说,客户的财务状况、行为特征、信用记录、行业环境、违约概率、信用评分等数据是评估客户的重要数据,但是采集成本非常高。而互联网提供了更低成本的采集数据的条件,“风险的监测、预警和防控、云计算和搜索引擎技术的发展,使得对大数据的高效分析成为可能。并且能够以非常低的成本给出资金需求者的风险定价,违约的概率,来降低整个金融活动的运营成本,比如说可视化的防控,保障资金安全,风险预警机制,依托于网上平台和线上的系统,可以开发风险实时系统,使客户在不同渠道的交易历史,在系统内得到汇总,打破各个系统间的信息孤岛问题。”巴曙松如是说。

  巴曙松同时也指出,“大家都在讲互联网金融,讲大数据,但是实际上能够把它真实运用到信贷决策流程过程中的商业模式还很少。目前传统银行对于大数据和互联网金融作为一个概念强调的比较多,但基础信息资源数据库的建设存在不足,数据的变量准确性有待于提高。数据挖掘的基本问题是数据的数量、质量和尾数,同时数据挖掘过程中变量的选择仍然有很大的空间,而且信息的安全性也受到质疑。所以互联网金融最值得关注的就是操作风险,网络故障、黑客攻击、内部隐私泄露等等。”   (中国经济网)