蚂蚁金服运营模式

发布时间:2020-10-01 10:03:33   来源:文档文库   
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蚂蚁金服运营模式

   “新莫干山会议·2017”定于 2017 年 9 月 15-17 日在浙江省德清县莫干山举行,主题为“科技创新与社会变革”。 南洋理工学院电子商务学院讲师李丽媛表示, 蚂蚁金服的征信运营模式是基于大数据互联网的个人信息,信用数据库;应加强信息主体隐私保护, 完善对大数据征信数据的风控。

   以下为演讲实录:

   李丽媛: 尊敬的各位领导, 各位来宾大家好。 我是来自南洋理工学院的讲师李丽媛, 首先非常感谢国合中心的领导能让我有这样的机会去聆听和思索专家的意见和建议。

   莫干山会议作为一个学术的高地, 它充满着智慧、 开放与创新的精神, 刚才在上一个阶段很多优秀和专家和学者已经有了非常深入的分析, 今天我作为一名青年学者给大家分享的题目是《互联网金融背景下大数据运营模式探索-以蚂蚁金服为例》 。

   本篇文章一共分为四个部分:一是相关的背景、二大数据征信机构的运营模式、三大数据机构存在的问题,以及促进大数据机构征信发展的建议。

   首先我们目前国家像刚才几位领导已经说了, 已经形成了一个以中央政府、 地方政府共同参与的征信市场, 随着互联网的发展, 也产生了非常多的征信企业, 他们对于大数据的一些支付交易电商金融等等的一些数据进行相关的整合, 形成了具有自己独立的信用评价的体系, 而我们说为什么去选取蚂蚁金服, 因为它作为一个征信机构, 目前在大数据行业中还是处于一个相对的领跑地位, 他的模式具有一定的代表性,我们以蚂蚁金服为案例,来对大数据征信机构进行分析。首先我们来看一下, 目前我国大数据机构的运营模式分析, 有以下三种, 第一个以政府指导为主的, 就是以央行为主的, 第二种以电商征信机构和金融征信机构为主的, 就是中间的。 接下去就是刚才徐教授说的, 我们模仿日本的模式, 就是互联网金融协会的信用信息中心为代表的会员制模式,主要是以下这三种。蚂蚁金服的征信运行模式现在我给大家来简单地说一下, 征信运行模式是一个自成一体的过程。蚂蚁金服旗下有四大平台, 有支付、 融资、 理财和保险, 通过相关的电商数据, 上传到蚂蚁金融云, 又通过支付平台进行相关的支付结算, 结算的信息也会传输到蚂蚁金融云。 我们通过云计算、 数据建模等等的管理方式, 来输出个人的信用信息, 因此我们说这三大平台在利用相关的数据对用户进行相关的风险把控,从而促进阿里金融体系这样一个良性的循环。

   我们接下来看一下模式的特点, 第一个是基于大数据互联网的个人信息, 信用数据库, 在之前已经说了, 传统的征信机构, 我们都是来自央行金融机构等等, 而蚂蚁金服主要来自于: 一电商平台的消费和支付数据, 二蚂蚁金服旗下借贷平台数据的个人信息以及互联网金融平台所收取的数据, 比如说它跟一些借贷平台有相互联系, 他们进行相互信息共享。 据上个月 相关数据统计说, 蚂蚁平台他们主动提供数据已经达到了4.5 亿, 当然了跟上午我们央行提供的 8点多亿还是有很大的差距。

   接下来我们看一下蚂蚁征信的一个评分体系,上午我们石勇教授已经简单说了,它其实主要参考美国的评分体系, 由多个维度进行相关的提升, 提升信用准确度,其次它做的比较好的, 就是线上线下的场景应用, 它目前已经在融资、 租赁、 消费金融、 住宿等等方面做了非常好的应用。 杭州市的房管局和蚂蚁信用进行相关的信用平台评估的信息分享, 以后你在杭州租房子不需要交押金, 也不需要交定价,你只要有足够的信用度,我们就可以给你提供很好的租赁服务。

   接下来讲的三个点, 蚂蚁数据信用的主要来源。 我们从 PPT 上就可以看到, 不仅仅是网页上提供的五个维度, 还有一些基本信息、 注册信息、 兴趣偏好还有黑名单信息等等, 你有失信记录之后你想做一些贷款、 借款, 他会给个人你这方面进行一些限制。 我们说看了蚂蚁金服机构, 记录征信模式的整体框架之后, 还是存在很大的一些问题, 其实这些问题刚才专家也说了很多, 我大概也总结了一下,它说是第三方, 但是作为第三方独立性特别差,因为自己平台下已经运用了太多像金融借贷的业务, 因此没有办法保证自己的公平性。

   第二数据采集的维度比较多, 相关的数据太混杂了, 所谓大数据现在很兴, 可是太多的大数据你根本没有办法去分辨哪些是对我们信用有用的数据。

   第三信息技术有受限, 它的储存计算能力需要进一步提高, 以及个人隐私特别受到大家的重视, 它很容易导致个人隐私安全, 导致这样的信用风险的泄露, 因此我简单提出了以下的建议:

   一、 我们要改善所谓的信用环境, 真正处于一个“一处授信, 处处授信”的大环境。

   二、 实现线上线下信用共享和互补, 构建相关的信息平台, 征信记录应该发挥自己的作用, 选取特色的数据避免同质化, 以挖掘更多维度数据的价值及应用。

   三、 加强信息主体隐私保护, 完善对大数据征信数据的风控。最后希望国家也在这方面做相关的法律法规,对他们进行监管,在我个人看来,他们这些企业一定程度上, 不能保持平衡。 这样其实还是需要国家在这方面做一个好的大方向的指引, 可能会更好一些。 因此除了阿里平台的芝麻信用之外, 很多企业也在这方面做了很多成就,他们对于大数据计算对信用进行了综合的评估,因此为了促进健康发展,对大数据征信机构的探索是必不可少的。

   我的论文到此为止,非常感谢大家的聆听,也请各位领导对我进行批评指正。

本文来源:https://www.2haoxitong.net/k/doc/1d4ca21a541810a6f524ccbff121dd36a22dc462.html

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