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阿里金融大数据授信法:“水文模型”审贷

放大字体  缩小字体 发布日期:2014-02-21  浏览次数:4
  2月20日,阿里金融旗下的阿里小贷最新数据出炉,2013年阿里小贷全年新增投放贷款1000亿元。截至2014年2月中旬,阿里小贷累计投放贷款超过1700亿元,服务小微企业逾70万家,户均贷款余额不超过4万元,不良率小于1%。
  阿里小贷首次对外披露了其基于互联网和大数据的放贷模型“水文模型”。
   “水文模型”是按小微企业类目、级别等分别统计一个阿里系商户的相关“水文数据”库。
  顾名思义,水文模型参考了城市的水文管理。比如,某河道水位达到某个值,但人们无法依据这个数值采取应对,是准备防汛还是不做任何动作?也无从依据该数据判断趋势:下月河道水位走高还是走低,会否影响防汛等河道管理的措施?
  但如果将这个值放到历史数据及周边河道数据中,就可以做出一定判断:如比过往同期,这个数据是否变高了,高了多少;以往这个时期后,河道水位又是怎么变化的。每个河道的趋势,都可依照这一方式做出判断。
  阿里系统考虑为客户授信时,结合水文模型,通过该店铺自身数据的变化,以及同类目类似店铺数据的变化,判断客户未来店铺的变化。
  如过往每到某个时点,该店铺销售会进入旺季,销售额就会增长,同时每在这个时段,该客户对外投放的额度就会上升,结合这些水文数据,系统可以判断出该店铺的融资需求;结合该店铺以往资金支用数据及同类店铺资金支用数据,可以判断出该店铺的资金需求额度。
  举例来说,某手机销售店铺,在双11达到300万元销售额,远高于平时。单看这个数据给予用户分层或授信,很可能做出错误判断。
  而如果把这个店铺放到水文模型中,去观察其不同时间、季节的经营数据及其所处类目同类店铺的数据变化,也许平常该店铺经营额并不高。和过往双11的数据相比,店铺今年营业额或许反而下降,和同类目店铺相比,增长或许还没有其他店铺快。
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