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网贷系统查询:大数据的黄金和电力联盟可能会颠覆银行的传统信贷模式

  IT Times Weekly Week 10月21日, 2014 09:44评论(

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  【IT Times每周高端采访】在中国,借贷困难是困扰中小企业深入发展的障碍。由于中国本地信用信息系统的不完善,借助信用信息系统,在西方国家可以轻松完成贷款,它在中国也变得遥不可及。

  一方面,中小企业迫切需要银行贷款来满足公司的未来发展,另一方面,然而, 支付宝怎么查询网贷银行正遭受中小企业严重贷款损失的“流血”局面。一党想要一方不敢放弃,如何解决这个矛盾?

  事实上,范晓欣和他的中国联合银行可以通过大数据对产业链进行深入分析。帮助双方解决自己的问题。

  虽然来自清华科技大学,但是范小欣非常文学。在大学时代,他曾经领导清华合唱团粉碎的水木年华是在合唱的背景下开发的。空闲时间,范小新喜欢打羽毛球。可以算是业余羽毛球大师。

  像艺术一样热爱运动,随便玩票已经很好了但这不是范小新的主要业务。根据范小新的说法其实, 我仍然倾向于做IT,自己的事。因此,在积累了华胜天成和记黄埔的经验之后,范晓欣选择返回IT。

  8年前他还在北京一家大型汽车制造商的供应链管理信息系统上工作。偶然地,在华尔街重返中国的清华弟兄告诉他,根据大数据供应链的财务价值,可以帮助中小企业发展。在弟弟的建议下范小新果断地走上了跨界变革之路。

  那么范小新跨界事业的初衷是什么呢?他使用哪种技术,帮助中小企业克服抵押贷款直接从银行获得纯信贷融资吗?这里需要什么样的技术设计?范小新理想的人生规划遇到了什么样的发展问题?。带着这一系列的问题,《 IT时报》每周 由主编曹健带领走进中国联合银行总部认识一个真正的范小新。

  

  《 IT时报周刊》首席编辑曹健和范晓欣 中国电信联盟首席执行官(右)

  跨境转移:在金融技术领域寻找蓝海

  IT Times Weekly:向我们简要介绍您的简历。

  范晓欣:大学毕业两年后,我网贷怎么查询系统 去了和记黄埔旗下的和记商务线,做了三年了终于成为中国首席代表。于2000年开始营业,回到旧的IT行业,那时候, 这是汽车供应链的IT方向。为了中国联合银行的发展,这个主意是在2006年提出的,于2007年正式完成,我们的积累仍来自汽车供应链的发展。

  IT Times Weekly:汽车供应链系统是自己开发的还是代理商?它是如何发展的?

  范小新:当时, 我们帮助大型汽车制造商建立了供应链系统。从2002年到2005年,我们一直与合资汽车公司合作,主要做维护对方的供应链系统,由于企业之间复杂的互动系统,还有更多的问题维护工作量很大。最后, 我们试图独立开发另一个新系统,当时, 它具有相对领先的水平。那时候, 北京有四家大型汽车公司,他们中的两个终于选择了我们的系统。

  《 IT时报》周刊:汽车供应链状况良好,为什么要改变职业,现在每个人都在谈论跨境,但是当时这样的事情太具有前瞻性。您为什么要成为中国联合银行?

  范晓欣:金融的诱惑更大。那时候, 汽车供应链系统做得很好。正是由于大量的数据,系统才是好的,我有机会切换到当前的金融服务。这起事件主要是由于我的一个清华学生中的一位,他一直在华尔街的一家投资银行工作,回到家做生意时看完我们复杂的供应链系统后,建议我们做财务。

  由于我们当时开发的汽车供应链系统非常先进,他认为, 因为我们熟悉数据交换的本质,甚至比国外系统的数据还多。这些数据它可以帮助中小型企业分析其供应链系统的财务价值,解决他们的融资困难。

  中国许多中小型企业难以融资,原因是中国没有信用体系。必须通过抵押获得融资,而且由于西方国家有四大信用体系,公司只能与订单进行兑换。当时我们以为通过供应链中的数据,分析企业的生产和运营,计算真实信用,银行和其他金融机构可以向这些中小企业提供纯信用贷款,必须做这种可以帮助中小企业成长的好事。

  IT Times Weekly:哪四个主要的信用体系?

  范小新:商业信用, 个人信用, 政府信用(也称为社会信用)和司法信用。在欧美许多国家,这四个学分制捆绑在一起,违网贷征信查询规的成本非常高,因此, 学分制的应用相对完整可靠。中小企业可以通过纯信贷借钱。然而, 由于中国缺乏信用体系,这更难以实现。

  IT Times Weekly:此系统的最初愿景是什么?

  范晓新:最初的想法是我清楚地计算了企业的情况。这家公司上班吗?未来还有什么发展空间,计算无法查询的企业信用。尽管当时没有大数据概念,但是我们正在通过大量数据进行建模,彻底分析公司。在此基础上,银行法官您想借给中小企业吗?

  

  突破围攻:打破行业发展的第一个上限

  《 IT时报》周刊:第一个简单的信用案件何时开始?那时您遇到任何问题吗?

  范小新:在成为2010年的第一笔简单信用贷款之前,经历了曲折与艰难。那时候, 我们向银行报告了数十家公司,被全部拒绝,一年多了我们已经与银行举行了200多次会议,并有会议记录。最后,这笔1500万美元的纯信用贷款达到了,接到银行电话时,我们甚至都不敢相信。

  《 IT时报》每周:在第一批下降之前,您总共发出了多少订单?

  范小新:大约二十或三十个订单,没有具体的统计数据,但是这些都是纯学分,其他不算在内。

  IT Times Weekly:那么您当时还从事哪些其他业务?

  范小新:我们还可以帮助公司增加信用,例如, 一些公司有房地产,可以做抵押贷款可以借500万通过我们的信用计算提高信用后,可以借800万银行也更加放心。

  IT Times Weekly:您报告的这些公司的平均融资额是多少?

  范晓欣:平均值不是很好,我们还没有取平均值,有各种配额。我记得当年我们提交的第一批公司,比较大约一千万元人民币。因为这是中小企业的障碍,他们很难获得一千万。在第二轮之前我们会给一些小的平均融资额约为三到五百万。

  IT 网贷黑名单查询系统Times Weekly:您的服务费是多少?

  范小新:我们通常收取贷款金额的1%至2%。

  《 IT时报周刊》:银行目前认可吗?

  范小新:我们是中国最早成立的大数据金融公司。现在, 我们可以像我们一样全面分析公司并计算信用,更改信用模式,没有太多的财务风险监管,在实践中, 它也得到了政府的认可, 银行, 和企业。不久前,我们获得了中国人民银行颁发的国家企业信用调查许可证。这也代表了央行对我们大数据信用调查领域的认可。

  IT Times Weekly:从2010年的第一笔无抵押纯信用贷款开始,到目前为止,已下网贷查询记录 达多少订单?

  范晓欣:我还没有具体计算具体数字。到现在,向企业提供的纯信贷总额超过40亿元人民币。

  

  改变思维方式:从贷款前服务变为全方位服务的贷款后

  《 IT时报》周刊:当前的模型仍在汽车供应链的系统中。还是它跳出了汽车供应链领域?

  范小新:2012年之前,我们还是相对纯净的是解决小额融资问题, 中小型企业。但是我们现在跳出了这种想法,在帮助我们建模的汽车供应链系统中,目光从贷款转移到贷款,然后又转移到贷款之后,不仅为中小企业服务,它还可以帮助银行跟踪和计算贷款后风险状况。

  IT Times Weekly:此信用评估系统是否需要与这些贷款公司联系?这个程序如何运作?

  范小新:这是一个更复杂的问题。说到数据输入这就是数据的来源。事实上,自2008年初以来,我们一直在开发“数据挖掘机器人”技术,只要这个“机器人”立足于中小企业的供应链系统,数据将不断输入我们可以探索数据的价值。

  IT Times Weekly:公司是否与数据挖掘合作?

  范小新:总的来说, 公司非常合作。事实上, 对于这些中小企业融资很重要。就算是抵押还要放所有纸质凭证,提交给银行。我们的数据挖掘是针对企业的,远远低于传统银行信贷业务对企业的要求,基本上只需安装一个“机器人”,企业的负担很轻。

  IT Times 怎么查询网贷逾期Weekly:到目前为止,您与哪些银行合作?

  范晓新:已经有20家公司合作或正在合作。一些股份制商业银行,例如国家开发银行, 中国广发银行 民生银行 平安银行 和中国邮政储蓄银行他们是我们的主要合作伙伴和合作对象。

  IT Times Weekly:从业务发展趋势的角度来看,是在贷款大之前帮助中小企业的市场还是在贷款大之后帮助银行的市场?

  范小新:我认为两者的结合空间最大。除了中小企业贷款的困难现在许多银行都在中小企业信贷领域,发展不是很好。银行赚的是点差,但是不良贷款本金经常丢失。所以,在帮助公司解决融资困难的同时,它还可以帮助银行进行有效的风险监管,这是一种更合理的市场开发方式。

  

  关注技术:让贷款欺诈行业的不良习惯无处可躲

  IT Times Weekly:您的核心优势是什么?

  范晓新:除了技术创新和模式创新,最重要的是思想创新。自2007年以来,我今天成功了核心优势是我们正在研究详细数据。

  为什么过去很多外国基于算法的技术在中国都没有取得好成绩?这是因为,这些技术使用报告数据,报告中的许多数据不一定是真实准确的。我们应该分析什么?对于每笔订单每一项物流,每次进出每次付款每一份社会保障记录, 等等,我们需要确保实验室获得完整的数据。我们从不要求举报,一条汇总数据,这是我们与他人之间最大的不同:基于真实交易网贷黑名单查询数据。

  因为很难获得贷款,有些中小企业甚至不假冒,这种情况不适用于我们的信用评估系统。一方面, 我们使用公司三到五年的详细数据。这种欺诈的代价非常高,另一方面, 我们正在研究数据之间的相关性系统将通过数据清理消除错误信息。

  《 IT时报》周刊:将来会有成千上万的客户,您是人工干预还是系统警告?

  范晓新:我们的信用计算和风险监管都是在计算机系统上完成的。完全没有人为干扰,并可以同时监督大量企业。一旦业务波动,风险异常系统将自动发出警告。

  银行合作:双赢, 不竞争中国联合银行

  IT Times Weekly:您认为挑战在哪里?

  范小新:我认为最大的挑战是它在于金融机构对大数据的感知,现在大家都知道大数据这个困难要小得多。此外,我认为我们现在正在做的事情应该引起社会各界的关注。更支持我们的科学研究工作。

  IT Times Weekly:您如何计划公司的下一个发展方向?

  范小新:主要有三个计划。首先,现在, 一些银行用我们来量化风险,了解业务状况,希望进一步扩大量化风险的市场份额,让更多的金融机构也采用这种风险管理方法,这对金融市场的稳定有很大的好处; 其次,我希望更多的中小企业能够获得低成本的资金,与此同时, 我希望介绍一些机制,让我们充当两者之间的粘合剂,让资金流向真正缺乏资金的潜在公司; 再次,我们希望为社会信用体系做出一些贡献,信用不仅是财务问题,它也渗透到我们社会生活的各个方面。大数据在这里,我们掌握了定性和定量的技术手段,希望为社会信用体系建设和数据治理做出贡献。

  《 IT时报》周刊:现在有多少名员工?

  范小新:现在大约有110名员工。

  《 IT时报周刊》:目前的融资状况如何?

  范晓欣:我们经历了两轮融资,天使轮网贷信用黑名单查询 和A轮现在做B轮预计将在第四季度完成。

  IT Times Weekly:现在有哪些竞争公司?

  范晓欣:没什么完全一样的。许多银行告诉我们可以做大数据量化风险管理,目前, 只有金电联合银行。

  IT Times Weekly:那么银行是否有可能自己做这些事情?

  范小新:我现在很少。银行现在正在与我们合作,在做他们擅长的事,这应该是金融市场的最佳模式。【主编/冯敏】

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