促进弱势家庭和小公司的金融包容性一直是全球政策制定者面临的长期挑战。作为普惠金融的一个基本要素,中小企业获得信贷的机会十分有限。由于中小企业数量众多且分散在各地,商业银行建立业务联系的固定成本较高。
然而近年来,金融科技的迅猛发展为中小企业扩大信贷提供了新的可能性,例如中国的阿里巴巴和腾讯,阿根廷的Mercado Credito,印度的Paytm,以及美国的亚马逊贷款等一些大型科技公司(BigTech)已经向数百万小额借款人提供了贷款。与传统银行相比,大型科技银行提供的贷款规模小得多,期限短得多,主要用于运营而非长期投资。
尽管BigTech迄今取得了一些成就,但依然存在一个核心问题:在预测贷款违约方面,其信用风险评估方法(即大数据加机器学习)是否比以金融数据和记分卡模型为特征的传统方法更可靠?此外,鉴于大型科技公司放贷的历史不长,这种方式能否经受住商业周期和各种经济冲击还有待检验。
为了阐明这些问题,我们使用了180万MYbank中小企业贷款的独特数据集来复制和比较金融科技方法和传统银行方法的风险评估。MYbank是中国领先的虚拟银行,成立于2015年5月,其大型科技贷款业务继承自其母公司蚂蚁集团(以下简称“蚂蚁”),而蚂蚁集团是电商巨头阿里巴巴集团(以下简称“阿里巴巴”)的附属公司。阿里巴巴和蚂蚁金服是2010.5年全球第一批创建大型科技借贷商业模式的公司,而数据集中的借款人都是阿里巴巴电子商务平台上的在线卖家和蚂蚁金服支付宝用户。
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