现在是“大数据”时代，以融资领域来说，只要通过精准的数据分析，哪怕是素未谋面，同样能放款，数据的重要性已被越来越多的人所认识。典当行也会面对宏观、微观等各种各样的数据，该如何把握才能更有效地辅助经营？

目的如何很重要

     孙继峰（北京华夏典当行资深融资顾问）：我感觉典当行普遍对于比较宏观的数据，关注度要弱于微观数据，可能大家更多的关注点是集中在微观上，像那些能够体现和辅助于运营的数据，通过分析其中的反馈，来指导典当行的经营“前段”。所以谈到这个话题，我想不少人的第一反应和最实际的反应也是这些。

     打个比方，分析与用款期限相关的数据，你可能会从中发现，以前用款6个月的客户居多，但现在8到12个月的客户居多，这就说明客户的需求、贷款的周期有所变化，应该考虑一下是否需要针对此推出新产品，或者是进行相关的更新。再者，分析借款人群体也是一种方式，借款人的群体以哪个年龄段居多，他们的相关背景是什么，如此等等，以便更好地引导这部分群体，为他们做好服务。还有，通过分析客户结构，可能会发现商业公司比较多，个人比较少，跟当初想像的不一样，那么就应该注意在当前的经济大环境下控制好风险成本。

     因此，利用数据来辅助典当的经营，从哪个维度出发很重要，即你的目的是什么。而从整个融资圈来看，靠大数据分析来认识贷款客户的风险，已经被越来越多地利用，尤其是越是在支付体系中形成的数据越重要。

不去认识就没有未来

     胡骥（安联典当总经理）：以前做典当贷前调查，相关信息都是来自网上或者客户周边，现在大多数典当人的手机里面都有几个APP，可以查询一些关于客户公开的基本征信信息，比如有无被起诉过、有无其他的关联方，甚至有的APP还会将企业主与核心人员的学习、从业经历，银行消费等信息综合形成报告给出，这就是所谓的一些大数据给这个行业带来的新气象。

     但我认为，典当不能只站在自身角度去分析大数据会给自身带来何种变化，因为大数据是给整个金融，包括类金融带来巨大变化的，首先在认识上不要本末倒置。从产品拓展、创新的角度而言，如果典当行能跳出传统经营的思维看大数据，或许就能找到契机。

     举个例子，有家上市公司已经在开始挖掘相关产业链金融，但缺少对此有效的数据分析，难以有效地把握客户。典当行得知后，可以首先帮该公司对接做大数据的企业，去分析其现有客户的相关数据，再利用比较可靠的风控模型，把这些数据套起来，形成一套系统，方便这家上市公司更好地去管理其上下游。在这样一个产品中，三方各自去承担风险和获得利益。实际上，这家上市公司本身不是要做供应链金融，而是想通过金融杠杆去扩大其整个产业规模和销售额。你想，如果这家公司去年的销售额是10亿元，通过大数据更好地利用金融而翻倍，几方盈利无疑是非常可观的。

     从创新来讲，利用大数据辅助经营的路还很长。但必须看到，不管是消费金融还是中小企业和个人贷款，未来5到10年内都会发展成纯征信的信用化贷款，而不是像现在这样需要固定资产评估。我想3年之内就能看到这种变化。如果典当行业跟不上节奏，不去理解这个未来，那你就没有未来。因为典当认识大数据的必要性在于，传统以物为风险控制抓手的金融模式必将被基于大数据的结构化风险控制手段的信贷模式所取代。

合作也许有出路

     朱晴（融资市场分析人士）：据我了解，对于典当行业经营的相关数据业界虽然很关注，但比较少有人来直接以此来指导经营。再加上出于对采集源头是否完全客观真实，汇总起来会不会有问题等的担心，类似的数据更多的只是一种参考。

     事实上，从目前的行业生存环境看，真正能对经营起到一定辅助作用的，或者是最迫切的，还是在征信这一块儿。当然了，如果光凭一家典当行自己员工的力量，靠Excel表格处理那么几百位客户，行为比较单一，这种分析依然很简单。即便是细化分类，还是让人感觉“小得可怜”，这种情况下要谈大数据，确实有点自欺欺人。

     我倒是有个想法，典当行能否在这一方面寻求外界合作？一方面我们都知道，现在像阿里、京东这些企业，通过支付购买体系的大数据分析，进而发展到了借贷领域，以此做信用放贷，而放款的小贷机构等本身就是由这些公司参股的。另一方面，典当行有资金，有经验，但出于实力限制难以自我开发大数据征信，那么是否可以以合作来购买信用、对接征信系统，甚至参与放贷？这也许能成为又一个值得探讨的空间。

                                              （中国商报）