而是通过人脸识别技术和大数据信用评级发放贷
越的制度障碍和看不上的互联网奇技淫巧是否真得难以颠覆银行?恐怕只有腾讯和阿里主导的民营银行才能够给出最终答案。
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勿以空想压垮微众银行幼苗
本文作者康宁,发表于2015年1月6日
在总理视察微众银行并见证第一笔贷款后,不出所料,众多关于民营银行的宏大描述和设想纷纷出炉。官方报道中以这样一句话总结微众银行的优势,“该银行既无营业网点,也无营业柜台,更无需财产担保,而是通过人脸识别技术和大数据信用评级发放贷款”。
你从这句话中看出了什么?作为一个金融民工,我看到的是为了凑出一个值得夸耀的创新模式,用彻底对专业金融知识置之不理的态度,硬造出“人脸和大数据放贷款”这样匪夷所思的新闻点。能够理解他们急于看到传统银行业被颠覆的急迫心情,可如果真按这个路数发展下去,想想一年前吹捧微信红包攻无不克、现在扼腕微信红包好牌打坏的捧杀和棒杀,下一个被高高举起狠狠摔下的可能就是微众银行。
十三年前的银行危机
我们生活在一个激烈变革的时代,不甘寂寞的分析人士总在不断向你强调,刚刚发生的那件事是承前启后的重大历史转折。可惜的是,这些转折点很容易扑空。
2002年初,人民日报海外版刊发了这样一条新闻,《爱立信“倒戈”,中资银行感受“倒春寒”》。当年的爱立信是非常牛的手机厂商,自然也是南京地区的银行重点客户。根据传言,由于国内银行提供的服务满足不了客户需求,爱立信就把贷款一口气还完,去投奔在上海开设网点的美国花旗银行。由此引发的争论一直延续到2005年左右,很多内容都是中资银行将在和外资银行的竞争中落于下风。
笔下的棋局与现实中的市场彻底是两码事。围绕南京爱立信倒戈的反思之所以平息,不是因为总结出让人满意的道理,而是因为这种反思越来越像一个笑话。在这十年中,工农中建四大行的市场份额持续下降,众多股份制银行蓬勃发展,外资银行们并没有实现大家担心的逆袭。甚至到了2012年,著名的德意志银行主动关闭了中国境内的个人银行业务。花旗、渣打、汇丰等外资银行的市场份额也始终难成气候。
各位当然可能感觉当年外资银行的竞争力远不如现在的互联网巨头。问题是,当年外资银行手里是很有几把货真价实的刷子能抢走爱立信的,现在的微众银行透露出什么独特的本领呢?
这就又回到那句被广泛引用的总结,“该银行既无营业网点,也无营业柜台,更无需财产担保,而是通过人脸识别技术和大数据信用评级发放贷款”。
人脸和大数据怎么放贷
此条新闻一出,立刻有人吐槽说,这果然是一个看脸的时代,连信用评级都要借助人脸识别技术了,不知道美丽和憨厚哪张脸能换来更多的贷款?人脸识别技术放在这里之所以显得古怪,因为它只是一个客户身份识别技术,和放贷款最核心的信用风险彻底不是同一个层次的东西。把人脸识别放在这里的最大可能,估计是实在找不到其他亮点了。
人脸识别,关系到的热点是微众银行需不需要依赖实体网点。这确实是互联网最强大的地方,以往很多需要面对面才能办理的业务,都可以逐步放到网上去。如果进一步追问,传统银行们把多少业务搬到了网上呢?在和朋友们聊到现代商业银行时,让他们猜测银行电子渠道交易占比这是我非常钟爱的小把戏。大部分朋友会凭直觉猜测20-30%,少数人会咬牙猜到50%。当他们得知真实数据后,都会感到吃惊。因为平时大家看不上眼的这些传统银行,差的电子渠道交易占比也在80%左右,最高的股份制银行两年前就突破90%。当银行作为传统金融机构依靠人力面对面的交易占比都在20%以下,试图100%网络交易的竞争者优势又在哪里呢?
至于大数据信用评级,则更像一块遮羞布。传统银行放贷款的时候,没有大数据这么洋气,通常用的是模型打分。比如你每个月有固定收入,加一分;曾经有信用卡不良记录,减一分;最后根据打分的结果来判断能放多少贷款。银行的做法有很大缺陷,例如很多金融领域之外的数据很难获得,就没法加到打分模型中去。所以银行管贷款的人经常会偷偷查“电表水表”之类,就是为了增加判断借款人的数据来源。
大数据颠覆了打分模型的做法吗?设想一个高大上的互联网金融模式,不妨叫“基于社交关系链的创新型金融大数据”。用人话翻译一下,就是把你的QQ纪录或消费纪录通过模型打分,再根据打分高低判断该给你多少贷款额度。实际上,“无需财产担保的信用评级贷款”,不就是国内已经发行四亿张的信用卡和遍地开花的小额贷款公司嘛,阿里和京东没有银行牌照就已经推出消费信贷对掐,身为银行是不是该更有追求一点?
问题是,身为银行一旦想对实体经济起到影响大局的贡献,贷款余额是绕不过去的指标。小而美只是样本,总量上不去就没资格谈缓解中小企业贷款难。涉及规模时,无抵押的信用贷款模式仍然是最佳选择吗?银行放贷款的硬性标准不是存款能拉多少,而是资本金有多少。无抵押的信用贷款对资本金的消耗更大,微众银行在规模上迅速成长的难度也更大。纵然腾讯千亿美元身家,也填不满银行资本金这个无底洞。
至于万能的大数据能不能代替抵押品,这是肯定不行的。管银行的条
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