美國(guó)大数据网络贷款公司Kabbage的运营模式及启示
2016-03-30 17:04:50

 

诞生于2009年的美國(guó)大数据网络贷款公司Kabbage通过整合分(fēn)析小(xiǎo)型网商(shāng)交易数据、物(wù)流公司配送数据以及社交网络行為(wèi)数据,向小(xiǎo)型网商(shāng)提供信用(yòng)贷款,填补了传统信贷的服務(wù)空白。Kabbage采用(yòng)不同于银行的传统信贷模式,将大数据运用(yòng)于征信管理(lǐ)體(tǐ)系,取得了良好的成效,并受到了社会广泛认可(kě)及关注。本文(wén)作者认為(wèi),Kabbage的信贷模式在贷款管理(lǐ)、风险控制、信用(yòng)评估等方面对缓解我國(guó)小(xiǎo)微企业融资难具有(yǒu)积极的借鉴意义。敬请阅读。

 

 

文(wén)/向明、冀源溪、曲博

Kabbage公司成立于2009年,通过整合分(fēn)析小(xiǎo)型网商(shāng)交易数据、物(wù)流公司配送数据以及社交网络行為(wèi)数据,向小(xiǎo)型网商(shāng)提供信用(yòng)贷款,填补了传统信贷的服務(wù)空白。

 

一、Kabbage大数据网络贷款的主要运作方式

 

(一)Kabbage公司主要依赖第三方数据对网商(shāng)进行评估

 

Kabbage公司对電(diàn)商(shāng)数据的共享或读取是通过取得授权的账户关联来实现的。数据具有(yǒu)可(kě)标准化、时间序列化的特征,并通过互联网直接传送。Kabbage公司通过社交网站了解网商(shāng)如何与客户进行沟通,货物(wù)如何在UPS上销售,或者如何利用(yòng)Quick books进行财務(wù)管理(lǐ),最终根据電(diàn)商(shāng)在网上销售历史和网络评论来帮助评估可(kě)以给電(diàn)商(shāng)提供多(duō)少贷款。

 

(二)开发大数据评价工具服務(wù)贷款决策

 

Kabbage基于网商(shāng)的经营情况、在社交网络上与客户互动情况等信息开发了一套信用(yòng)评级體(tǐ)系,即Kabbage Score,其中,Kabbage是第一家将社交网络分(fēn)析纳入信用(yòng)评价的金融服務(wù)机构。Kabbage Score主要实现了以下决策服務(wù):一是与传统的第三方信用(yòng)评级机构信用(yòng)评分(fēn)相比,Kabbage Score可(kě)随时根据最新(xīn)信息进行动态调整,能(néng)更好地概括网商(shāng)的经营状况;二是依据Kabbage Score信用(yòng)评估结果,由后台系统自动完成决定是否授信,以及授信额度、利率和期限;三是利用(yòng)Kabbage Score,Kabbage的放贷可(kě)以实现高度定制化,可(kě)针对申请人的需求制定个性化方案,如根据申请人的经营情况、贷款目的自动调整贷款额度、期限和利率。Kabbage提供的信用(yòng)贷款金额在500美元到4万美元之间。贷款利率由贷款期限(最長(cháng)6个月)和网商(shāng)信用(yòng)状况决定,一般為(wèi)2%-7%(30天)和10%-18%(6个月)。

 

(三)运用(yòng)大数据强化贷后风险管理(lǐ)

 

Kabbage的还款安排非常简单。每月到约定的还款日,Kabbage从网商(shāng)的支付账户中扣除固定的还款金额(加上若干处理(lǐ)费用(yòng))。网商(shāng)可(kě)以选择提前还款,并且提前还款不会产生任何额外成本。Kabbage贷后监控的核心是,通过多(duō)重数据交叉验证(特别是支付账户的现金流向数据),了解网商(shāng)的真实经营情况。Kabbage做到了对网商(shāng)销售情况和资金流向的实时掌控,能(néng)在第一时间对现金流紧张的网商(shāng)作出预警,提高关注级别。Kabbage如果确认某商(shāng)户有(yǒu)支付困难,可(kě)以从该商(shāng)户的支付账户转回部分(fēn)现金,并采取不再予以授信的惩罚性措施。同时,Kabbage对拖延还款设立了惩罚机制。在还款日,如果支付账户中没有(yǒu)达到规定的月度还款额,Kabbage通常会收取35美元作為(wèi)延迟费用(yòng),同时保留向其他(tā)追贷机构报告的权利。如果商(shāng)户从第一个还款日就开始拖延还款,Kabbage会将该商(shāng)户视作不诚信,并交由公司法務(wù)部门处理(lǐ)。Kabbage坏账率大约在1%,低于美國(guó)银行业5%-8%的平均水平。

 

二、Kabbage贷款相对传统方式的技术优势分(fēn)析

 

(一)网络数据可(kě)以帮助更全面的评估電(diàn)商(shāng)信用(yòng)状况

 

很(hěn)多(duō)情况下,传统借贷机构在确定一个小(xiǎo)型网商(shāng)是否值得获得一筆(bǐ)贷款的时候,并不会十分(fēn)关心这个网商(shāng)的信用(yòng)积分(fēn),因為(wèi)大多(duō)数的小(xiǎo)型网商(shāng)由于在購(gòu)买货物(wù)的过程中比较依赖自己的信用(yòng)卡,人為(wèi)造成网商(shāng)的信用(yòng)积分(fēn)比较低。另外,也由于传统借贷机构缺少对小(xiǎo)型网商(shāng)经营行為(wèi)评估的能(néng)力,它们对小(xiǎo)型网商(shāng)的贷款较為(wèi)谨慎。与传统的贷款方式相比较,Kabbage因為(wèi)可(kě)以从网络上获得比较稳定的数据信息,在考察一名潜在客户的时候,考虑的数据范围要宽泛很(hěn)多(duō),例如,Kabbage认為(wèi)网商(shāng)的每筆(bǐ)eBay交易,就有(yǒu)300多(duō)个数据点可(kě)以提供出来进行分(fēn)析。正是因為(wèi)这样,Kabbage对于一个在网上有(yǒu)效运营了一段时间的小(xiǎo)型网商(shāng),一般不会因為(wèi)其信用(yòng)积分(fēn)不够而拒绝提供贷款。

 

(二)自动审贷系统可(kě)以更高效便捷的提供贷款。

 

传统借贷机构在进行贷款审查的时候,按常规都会到店(diàn)面进行实地考察,观察和了解店(diàn)面的实际客流量和现金收支情况,这是一项既耗时又(yòu)耗力的程序。在美國(guó),考虑到每筆(bǐ)贷款的单位人工成本比较高,小(xiǎo)额贷款的成本效益很(hěn)不划算,许多(duō)借贷机构不愿意发放10万美元以下的贷款。但是,由于Kabbage以网络数据為(wèi)基础,通过使用(yòng)自动审贷系统对贷款风险进行评估,即便是很(hěn)小(xiǎo)额的贷款,也能(néng)够赚到钱。Kabbage的算法可(kě)以保证它的贷款业務(wù)平均7分(fēn)钟可(kě)以得到结果,并将资金打到申请人指定的第三方网络支付账户。与之相比较,一般的借贷机构虽然有(yǒu)时也会使用(yòng)计算机模型帮助评估贷款申请人,但最后的贷款决策还是由贷款主管决定。另外,由于Kabbage主要是针对小(xiǎo)型网商(shāng)进行贷款,Kabbage认為(wèi)它的贷款与一般信用(yòng)卡的使用(yòng)很(hěn)相似,信用(yòng)卡的使用(yòng)中客户每次只是偿还他(tā)们提前消费支付的部分(fēn),因此,Kabbage将它的资金借贷看作是完全构建在小(xiǎo)型网商(shāng)未来销售基础上预先提供的资金,所以Kabbage的贷款也就不需要提供任何资产抵押。

 

(三)依托网络服務(wù)引导网商(shāng)经营行為(wèi),降低贷款违约风险

 

在很(hěn)多(duō)借贷机构在同还款率作斗争的时候,Kabbage认為(wèi)它们的坏账和违约率几乎可(kě)以忽略不计,这相应地又(yòu)促使公司降低了贷款利率。虽然很(hěn)多(duō)网商(shāng)在eBay和Amazon取得了成功,但银行还是很(hěn)谨慎地向小(xiǎo)部分(fēn)的网商(shāng)零星发放贷款,主要原因就是银行不能(néng)很(hěn)好地运用(yòng)网商(shāng)的商(shāng)业数据,更多(duō)地只是关注网商(shāng)的财務(wù)指标,很(hěn)多(duō)时候这些指标的获取还需要通过人工计算才能(néng)得出。事实上网络中介服務(wù)在提供网商(shāng)经营信息的同时,也印证了网商(shāng)的发展能(néng)力。在网络中介服務(wù)信息的采集上,小(xiǎo)型网商(shāng)是否准许其连接小(xiǎo)型网商(shāng)的QuickBook、Face-book、Twitter和UPS账户,并获取相关信息有(yǒu)自由选择的权利,都是非强制性的;但Kabbage借助其信用(yòng)计分(fēn)方式,从网商(shāng)的角度看,提供的有(yǒu)用(yòng)信息越多(duō),获得贷款的概率就越高,贷款条件也越优惠,因此有(yǒu)动机允许Kabbage关联其更多(duō)的自有(yǒu)账号。Kabbage发现,如果某网商(shāng)将其Facebook或Twitter的数据链入Kabbage,则该网商(shāng)拖欠款项的可(kě)能(néng)性要减少20%。Kabbage Score及相关报告能(néng)帮助网商(shāng)监测网店(diàn)运营情况,对症下药,改善网店(diàn)业绩,提高Kabbage Score的评级,提高授信额度,实现良性循环。


 

三、关于促进我國(guó)小(xiǎo)微企业融资的几点启示

 

(一)引导小(xiǎo)微企业加强对网络信息平台的使用(yòng)

 

许多(duō)小(xiǎo)微企业由于受到经营规模和人力条件的限制,以及管理(lǐ)成本的考虑,一般情况下很(hěn)少运用(yòng)现代的财務(wù)和信用(yòng)管理(lǐ)手段来支持其日常管理(lǐ)和发展。网络中介服務(wù)平台的出现不仅為(wèi)小(xiǎo)微企业加强管理(lǐ)提供了手段,同时小(xiǎo)微企业在运营过程中的活动也以信息的形式积累下来,并可(kě)以成為(wèi)贷款审查的重要参考。例如,小(xiǎo)微企业一般无法支持CRM(客户关系管理(lǐ))软件的使用(yòng),但它们可(kě)以使用(yòng)社交平台来实现对客户的管理(lǐ)。因此,随着互联网技术的不断发展和应用(yòng)的推广,一方面,应积极引导和强化小(xiǎo)微企业加强对网络中介服務(wù)平台的使用(yòng);另一方面,也要加强网络中介平台的培育,為(wèi)小(xiǎo)微企业提供更多(duō)更好的電(diàn)子商(shāng)務(wù)运行平台。

 

(二)积极推动小(xiǎo)微企业的信用(yòng)数据开放和应用(yòng)

 

小(xiǎo)微企业难以得到正规金融机构融资服務(wù)的原因,除了缺少必要的抵押担保,以及内部管理(lǐ)不够规范外,一个重要的原因就是小(xiǎo)微企业缺少银行的借贷信用(yòng)记录。Kabbage公司借贷模式对非银行借贷信息的应用(yòng)為(wèi)创新(xīn)小(xiǎo)微企业贷款模式提供了很(hěn)好的示范。目前,我國(guó)小(xiǎo)微企业的行政管理(lǐ)和经营信息还分(fēn)散在不同的行业管理(lǐ)部门,这需要我们加快行业信用(yòng)信息體(tǐ)系的建设和信用(yòng)信息的开放、共享和整合应用(yòng)。

 

(三)构建公开透明的信用(yòng)引导激励机制

 

Kabbage Score以提供更高的授信额度為(wèi)条件,引导网商(shāng)改善经营方式,例如引导网商(shāng)在社交网络上与潜在客户群體(tǐ)保持良好关系,达到促进网商(shāng)规范发展的目的,最终与网商(shāng)建立起信用(yòng)激励相容的机制。当前,我们國(guó)家许多(duō)大型電(diàn)商(shāng)已经加入到金融服務(wù)行业领域当中,并且依托自身電(diàn)商(shāng)平台的支持,推出融资信贷服務(wù)。借鉴Kabbage的运行经验,各家電(diàn)商(shāng)融资平台在不断完善信用(yòng)评估方法的同时,应逐步提高评估标准的透明度,让获得融资的对象清楚如何通过规范经营行為(wèi)以更容易获得贷款。同时,政府行政管理(lǐ)部门要加强小(xiǎo)微企业信用(yòng)信息的应用(yòng),对诚信经营的小(xiǎo)微企业给以政策上的支持和优惠,形成示范效应,以此鼓励企业诚信经营、规范发展。

 

(四)需要注意促进市场竞争和有(yǒu)序发展

 

对于30天到6个月的贷款,Kabbage的借款者要支付2%至18%的利率,其中最高利率水平的年化利率将达到36%。比较Kabbage的运营成本和违约率,这应该是一个相对较高的利率水平,这会造成对小(xiǎo)型网商(shāng)利润的挤占,进而影响其发展能(néng)力。目前在美國(guó),Amazon也在利用(yòng)其自有(yǒu)网站上所拥有(yǒu)的信息,评估在其网站上运营网商(shāng)的财富水平,并对网站上的小(xiǎo)型网商(shāng)提供类似的贷款,利率水平在1%-13%。有(yǒu)鉴于此,对于我國(guó)互联网领域的金融服務(wù),在鼓励创新(xīn)的同时,也要注意保持充分(fēn)的市场竞争,引导市场健康、规范的发展。

 

(五)推动互联网征信的建设和发展

 

作為(wèi)Kabbage公司贷后风险管理(lǐ)的一个重要内容,如果贷款网商(shāng)拖欠贷款,Kabbage保留向其他(tā)追贷机构报告的权利。虽然、Kabbage利用(yòng)互联网大数据开发了具有(yǒu)市场竞争力度的贷款技术和管理(lǐ)方式,并将违约率控制在较低的水平,但作為(wèi)一种根本和有(yǒu)效的约束手段,建立能(néng)覆盖更广范围的征信體(tǐ)系和市场,将能(néng)使得违约者处处受制,更有(yǒu)利于保证对贷款违约的控制。(完)

 

文(wén)章来源:《征信》2016年第1期(本文(wén)仅代表作者观点)

本篇编辑:张祎


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