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金融行业 | 零售业务替代数据初探——为银行找数据系列(二)

金融行业 | 零售业务替代数据初探——为银行找数据系列(二)

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商业银行,零售,替代数据


本文从数据的应用程度、可得性、合规性等角度出发,将零售端替代数据分为应用较为广泛的零售端替代数据、可重点发力的零售端替代数据、未来探索的零售端替代数据三个层级,分别进行梳理与分析。


在应用较为广泛的零售端替代数据方面:第一,社保、公积金等公共数据,公共数据是各类具有公共事务管理或公共服务职能机关、企事业单位在公共服务过程中所持有或控制的、预期能产生经济利益或拥有服务潜力的数据资源。在公共数据的应用方面,我国银行业应用的公共数据范围主要以人民银行征信中心包含的数据范围为主,少数银行在此基础上进行点状创新。对于人民银行征信中心所提供的数据,除个人信贷交易信息这一属于传统信贷数据类型的数据外,还将涉及到个人基本信息、抵质押物信息与公共信息。在征信中心所提供的数据之外,不少银行探索主动寻找其他公共数据以形成独特优势的潜在需求,具体来看,相关数据包括公共交通出行数据、公安机关的违法数据等。未来医疗卫生、社保就业、社会救助等零售端高度相关的数据也应受到商业银行关注。第二,支付数据,个人支付信息在支付业务中,需要在不同业务主体间流转,主要包括账户机构(银行与第三方支付机构)、收单机构与清算机构。因此,引入支付数据主要有以下三个渠道:一是银行持卡客户的支付数据与收单客户的交易流水数据。二是通过个人征信机构与第三方支付平台合作。三是未来可探索从银联、网联等清算机构引入个人支付数据。

在未来可重点发力的零售端数据方面:第一,基于消费行为数据来复原支付行为。支付数据作为替代数据的重要性已被实践证明,但银行直接获得支付数据在部分场景下存在困难,此时消费行为数据可以作为支付数据的“平替”。银行可通过与主流电商平台、大型连锁商场、超市合作以及自建消费渠道的大型品牌合作,在平衡成本与收益的前提下,实现覆盖主流的消费场景。第二,数字足迹数据。“数字足迹”(Digital Footprints)是指用户使用互联网时创建的数字痕迹,分为主动数字足迹(客户主动操作移动设备所产生的数据)和被动数字足迹(如用户设备型号、地理位置等信息)。银行可尝试与移动设备厂商、移动运营商、主流网站与APP合作来获得用户的数字足迹,但由于数字足迹涉及大量用户隐私,未来其收集、存储、流转都有可能受到严格监管。

在未来探索的零售端替代数据方面:一是医疗数据。医疗数据用于金融行业相较于公共服务的阻碍更大,原因在于敏感个人信息应用需遵循“知情、同意”原则。为了合法合规利用医疗数据,一方面应与大型甲级医院、养老机构、全国性的牙科与眼科等机构合作。另一方面可探索搭建医疗数据共享区块链平台,从技术上保障医疗数据流转、应用的安全性。二是车联网数据。汽车已逐步摆脱单一交通工具的角色,正在成为深度收集、存储、传输和使用个人信息数据的智能设备。相较于银行,保险机构应用车联网数据的应用更为丰富。对于境内银行来说,可尝试与汽车整机商、车联网数据服务商等合作,获得车辆行驶、交通违法等车联网数据,以期丰富零售客户画像维度。

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