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同程旅行，深挖大数据玩转工业金融

2015年下半年，同程旅行开端大力推行面向旅行工业的金融服务。

这打破了同程旅行面向顾客的传统形象。究竟发稿渠道以"让更多人享用旅行的趣味"为任务的同程旅行打从创业的榜首天开端，给人的形象便是一家面向一般顾客供给服务的公司。现在，这家多元化旅行企业集团正致力于旅行全工业链布局。

这也打破了在线旅行渠道此前供给金融服务的传统。在线旅行渠道做金融事务始于2013年左右，可是一般也仅仅运用流量优势供给消费金融服务。在工业金融方面，在线旅行渠道大多停步于为自己系统内的供货商供给应收帐款融资。理由很简略，在线旅行渠道为系统外商家供给服务缺少有用数据，难以操控危险。同程旅行首个面向全职业的工业金融服务产品"同驿贷"则走出了同程旅行的供货商系统，面向全职业的中端酒店供给酒店融资服务。

支撑事务立异的硬核，是同程旅行背面的科技力气，以及深化工业之后，同程旅行发现的取得数据、运用数据的簇新方法。

"同驿贷"站发稿的新玩法

本年3月26日，同程旅行联合多家中高端连锁酒店、精品民宿品牌及金融机构，召开了"同驿贷"战略协作签约典礼发布会。现场，同程旅行发布了住宿工业链金融的融资服务产品--"同驿贷"，方针是为酒店住宿职业的加盟商供给酒店融资服务。

在传统金融机构，这是一个尚未被触及的商场。酒店开业之前需求装饰，正是最需求钱的时分，这时传统金融机构大多不敢放贷。软文原因有两个：榜首，酒店装饰借款一般在百万到千万，这在金融机构眼中"太小"，金融机构更倾向于做性价比更高的项目；第二，酒店一般都不是自己盖楼，而是租借物业，自己出钱装饰，要在开业之前借款，没有抵押物，对金融机构来说危险太大。

与之不同的是，同程旅行在旅行职业有共同且强壮的大数据优势，这使得能够在酒店开业之前猜测酒店未来运营状况，从中软文推行筛选出未来运营预期较好的酒店给予授信。

同程新闻发布旅行于2015年景立了同程金服，正式进入金融范畴。同程金服住宿金融事业部总经理乔烽告知零壹财经，每个同驿贷项目的尽职查询都需求四个维度的数据：OTA数据、品牌方数据、投资人数据、实地查询。

现在"同驿媒体发稿渠道贷"服务的主要是品牌酒店的加盟商，同程金服还能够取得品牌酒店供给的数据陈述。

需求特别指出的是，同程金服的数据用法与此前互联数据在小微企业信贷中的用法十分不同。

众所周知的是阿里小贷的逻辑，阿里系统有许多小微企业的运营流水，然后能够协助判别小微企业运营状况，可是阿里小贷只能服务于自己系统内的小微企业。

与此不同的是，现在同程金服现已签约了十几个酒店连锁品牌，服务了90多家酒店，这其间90%以上的酒店都不是同程旅行发布新闻渠道系统内的企业。

乔烽解说，同程旅行渠道上的酒店数据构成了一个数据络。判别一家酒店未来运营状况，只需求知道它周围酒店的运营状况即可，并不需求这家酒店必须在同程旅行的系统内。在住宿项目上，数据的用法与一般的互联金融渠道的确有所不同。

针对不同范畴的风控模型

与C端消费金融不同之处在于，旅行工业各细分范畴有很大的差异。针对各细分范畴，同程金服别离构建了不同的风控模型，在客户准入、配套产品、流程设置等各方面定制化以习惯各细分职业的需求。

比方在住宿范畴，危险操控的要害维度是酒店方位、投资人经历与实力、品牌方数据、投资人征信数据等。

同程金服新开发的范畴还有机票切票和景区切票。

机票购买，对顾客来说是随机的，有出行的方案才会买机票。可是，对旅行社来说，每年的事务量在必定程度上是可预期的，因而旅行社一般都提早半年向航空公司预定机票，这便是所谓的"切票"。每年向航空公司会集预定机票时，都是旅行社急需钱的时分，由于假如只用自有资金，能够预定的机票方位十分有限，这构成第二年的事务量也有限。假如这个时分能够得到借款，就能大大盘活资金，第二年机票回款再还借款，旅行社的赢利将大大添加。

传统银行想服务这部分客户，可是苦于没有数据，难以操控危险。买机票看起来简略，可是实际操作中却有许多考究。旅行线路有冷热，许多时分还与时节相关，一些抢手的线路危险更低，票务署理公司的诺言也有很大的不同。这些门门道道，不深化工业，传统金融机构底子无法掌握。

但这正是同程旅行的优势，渠道上有许多机票、酒店的预定数据，同程旅行更是常年与票务署理打交道。对同程金服来说，危险辨认的本钱大大下降。

与机票相似，旅行社对景区门票也有"切票"需求。比方要操控景区的"切票"危险，需求掌握景区的运营状况。景区在职业界一般都有口碑，进入职业的圈子之后，问问职业界的朋友就能获取很有用的信息。哪个景区运营好，哪个景区没人去，职业界都有口碑。此外，景区和机票还有所不同：机票方位有限，并且人与座位一一对应，假如预定之后卖不出去会构成丢失；可是景区门票假如暂软文渠道时没有卖出去，能够第二年再卖，危险进一步下降。

在旅行社切票范畴，同程金服构建了根据旅行目的地的白名单准入机制，构建了共同的放款机制，采用了财物操控的形式来操控信贷危险。

连点成面

跟着堆集的数据越来越多，同程金服渠道上的数据未来很可能构成"连点成面"的作用。不同细分范畴的数据彼此结合，能够更好地操控危险。

举个比方，比方布草职业。这个事务是同程金服商场部小伙伴在调研时发现的。同程金服新闻发布渠道商场总监王婷介绍，这里布草指的是酒店运用的床布、被罩、窗布等用品。许多中型酒店为了节约人力，往媒体发布渠道往把布草的洗刷外包。现在现已有洗刷公司能够在布草用品中植入芯片，这样能够监测布草洗刷状况，比方是否现已洗过、所用洗刷剂品种、洗刷时刻、布草归属等数据都能够被记录在芯片中。

现在，同程金服正在调研相关项目。这个项目看上去十分细分，可是假如能够做成，在数据上会有意想不到的奉献--洗刷数据能够反映酒店的实在入住率，有助于判别酒店的实在事务量。

在工业金融大数据和工业风控模型的支撑下，现在同程工业金融借款的M1+逾期率和M1+坏账率均为0。