微众银行如何靠人脸和大数据放贷？

    以往，民间金融尚不能接入央行的征信体系，P2P不可避免的在信用审核方面存在不到位、费用偏高、重复授信等现象，平台之间的信用档案难以打通。在小 贷或者P2P平台贷款，相关贷款也未记录到个人征信。
  但随着央行放开个人征信，腾讯阿里等8家机构被准入个人征信业务。网友戏称，以后在腾讯玩网游作弊， 就可能在申请房贷时拿不到优惠利率了。   那么，靠刷脸和大数据也就不难理解了。
  以往贷款都要出具工作证明、银行流水以及个人征信等资料，而未来这些资料成为数据。这些数据最终决定贷款是否能通过审批，也决定了贷款的额度。而脸，成为一个身份证明。 以下选自《勿以空想压垮微众银行幼苗》一文，作者康宁1984： 这果然是一个看脸的时代，连信用评级都要借助人脸识别技术了，不知道美丽和憨厚哪张脸能换来更多的贷款？人脸识别技术放在这里之所以显得古怪，因为它 只是一个客户身份识别技术，和放贷款最核心的信用风险彻底不是同一个层次的东西。
    把人脸识别放在这里的最大可能，估计是实在找不到其它亮点了。 人脸识别，关系到的热点是微众银行需不需要依赖实体网点。这确实是互联网最强大的地方，以往很多需要面对面才能办理的业务，都可以逐步放到网上去。
  如 果进一步追问，传统银行们把多少业务搬到了网上呢？在和朋友们聊到现代商业银行时，让他们猜测银行电子渠道交易占比这是我非常钟爱的小把戏。  大部分朋友会 凭直觉猜测20-30%，少数人会咬牙猜到50%。
  当他们得知真实数据后，都会感到吃惊。因为平时大家看不上眼的这些传统银行，差的电子渠道交易占比也在 80%左右，最高的股份制银行两年前就突破90%。当银行作为传统金融机构依靠人力面对面的交易占比都在20%以下，试图100%网络交易的竞争者优势又 在哪里呢？ 至于大数据信用评级，则更像一块遮羞布。
    传统银行放贷款的时候，没有大数据这么洋气，通常用的是模型打分。比如你每个月有固定收入，加一分；曾经有信 用卡不良记录，减一分；最后根据打分的结果来判断能放多少贷款。银行的做法有很大缺陷，例如很多金融领域之外的数据很难获得，就没法加到打分模型中去。
  所 以银行管贷款的人经常会偷偷查电表水表之类，就是为了增加判断借款人的数据来源。   大数据颠覆了打分模型的做法吗？设想一个高大上的互联网金融模式，不妨叫“基于社交关系链的创新型金融大数据”。
  用人话翻译一下，就是把你的QQ纪录 或消费纪录通过模型打分，再根据打分高低判断该给你多少贷款额度。实际上，“无需财产担保的信用评级贷款”，不就是国内已经发行四亿张的信用卡和遍地开花 的小额贷款公司嘛，阿里和京东没有银行牌照就已经推出消费信贷对掐，身为银行是不是该更有追求一点？ 问题是，身为银行一旦想对实体经济起到影响大局的贡献，贷款余额是绕不过去的指标。
    小而美只是样本，总量上不去就没资格谈缓解中小企业贷款难。涉及规 模时，无抵押的信用贷款模式仍然是最佳选择吗？银行放贷款的硬性标准不是存款能拉多少，而是资本金有多少。无抵押的信用贷款对资本金的消耗更大，微众银行 在规模上迅速成长的难度也更大。
  纵然腾讯千亿美元身家，也填不满银行资本金这个无底洞。   至于万能的大数据能不能代替抵押品，这是肯定不行的。管银行的条条框框除了国内的监管法规，还有全球通行的巴塞尔协议。要想成为举足轻重的银行，必须按苛刻的巴塞尔协议办事，靠互联网思维改造不了次贷危机之后严控金融风险的大趋势。