大數據時代｜渣打替代數據演算評分簡化批貸
原文刊於信報財經新聞「EJ Tech 創科鬥室」
中小企向銀行申請貸款，以往必須提交指定文件，銀行日後還會視乎情況，向借款人索取補充資料。一站式國際供應鏈金融平台FreightAmigo與渣打香港，最近合作推出創新金融方案，採用香港應用科技研究院開發的「聯盟式學習」技術，建立一個共有的機器學習模型，利用替代數據為企業信貸評分，既保障客戶私隱，又有效簡化融資及審批貸款流程。
夥FreightAmigo用應科院技術
渣打香港區個人、私人及中小企業銀行部中小企業銀行主管董美怡引述今年首季「渣打中小企指數」調查報告指出，從事跨境電商、網絡營銷的中小企，大多面臨資金支援困難。研究顯示，僅12%中小企能透過銀行拿到貸款，其他只可通過民間借貸等渠道，以緩解資金需求。FreightAmigo聯合首席執行官及創辦人謝凱澄表示，留意到其客戶過去5年的跨境電商業務趨增，相信簡化申請貸款程序，有助電商業務發展。
應科院行政總裁葉成輝提到，為解決中小企貸款難、利率高的問題，渣打香港及FreightAmigo藉應科院開發的「聯盟式學習」技術，建立一個共有的學習模型，確保設備內數據得到嚴密的私隱保障。FreightAmigo作為數據提供商，把企業過去的貨運數據、交易情況及其他與企業相關的資料，變成信貸評分的替代數據，再交由渣打銀行評估貸款。
葉成輝以餐飲業為例，若一間餐廳希望借貸融資，過去的借貸紀錄不足以支持它到銀行借錢，演算法可以把現金流、銷售點交易紀錄、水電費單等資料，轉化為評分供銀行參考。葉成輝指出，客戶交易紀錄等數據不會被傳送至中央數據庫，保障私隱，也不影響貸款審批。
董美怡稱，「聯盟式學習」技術可不斷獲取，並即時更新中小企的數據，通過演算法轉化為評分後，有助減少銀行的審批成本，審批標準更加客觀。同時，技術毋須存取敏感數據，中小企能更放心，以專注於生意發展。她補充，貸款定價屬風險定價，若中小企的風險下降，定價亦會做出調整。
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