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基于大数据的互联网金融征信体系

夸客小编 2016-05-20 阅读量:4977
  在美国,对于个人信用的评分模型,主要采用FICO评分,FICO评分对美国三大征信局Experian、Equifax、Trans Union的数据进行标准化输出,同时进行更精细化的数据分析,是至今美国最具代表性的信用局评分。

  FICO评分,可以精确估计消费信贷的风险,给贷款人提供了一个可靠的技术手段,避免不良贷款,控制债务拖欠和清偿;可以使贷款人更加精确地界定可以接受的消费信贷的风险,扩大消费信贷的发放;信用分及其自动化的操作加速了整个信贷决策过程,申请人可以更加迅速地得到答复,提高了操作的效率。

  但信用记录不完整或者不够完善的个人消费者,依据传统信用评估体系(FICO评分),往往很难被传统金融服务机构所覆盖,即使在金融体系发达的美国也无法获得常规的金融服务,或者需要付出很大的代价才能获得常规的金融服务。而且,在大数据背景下个人消费者出现许多信息维度,如电子商务、社交网络和搜索行为等,使传统信用评估模型解决问题的能力越来越受限。

  基于此,ZestFinance应运而生。


  ZestFinance原名ZestCash,2009年9月成立于洛杉矶,创始人Douglas Merrill和Shawn Budde分别曾是谷歌(Google)的前副总裁和Capital One的前信贷部高级主管,颠覆传统信用评级体系的商业模式。前期的业务主要通过ZestCash平台提供放贷服务,后来专注于提供信用评估服务,旨在利用大数据技术重塑审贷过程。ZestFinance 主要面向两类人群,一类是无法获得基本的信贷需求的人群,解决他们的无信用评分借贷问题,另一类是信用分数不高而借贷成本高的人群,利用大数据征信降低他们的信贷成本,帮助他们享受正常的金融服务。

  ZestFinance的基本理念是认为一切数据都是和信用有关,在能够获取的数据中尽可能地挖掘信用信息。ZestFinance对大数据技术的应用主要从大数据采集和大数据分析两个层面为缺乏信用记录的人挖掘出信用。

  大数据采集


  ZestFinance以大数据技术采集多源数据,一方面继承了传统征信体系的决策变量,重视深度挖掘授信对象的信贷历史。另一方面,从广度上,将影响用户信贷水平的其他因素也考虑在内,如社交网络信息、用户申请信息等,从而实现了深度和广度的高度融合。

  ZestFinance的数据来源十分丰富,依赖于结构化数据的同时也导入了大量的非结构化数据,如银行和信用卡数据,还包括了大量的非传统数据,如借款人的房租缴纳记录、典当行记录、法律记录、搬家次数、网络数据信息等,甚至将借款人填写表格时使用大小写的习惯、在线提交申请之前是否阅读文字说明等极边缘的信息作为信用评价的考量因素。ZestFinance认为,只有充分考察借款人借款行为背后的线索及线索间的关联性,才能提供深度、有效的数据分析服务,降低贷款违约率,使ZestFinance能够不完全依赖于传统的征信体系,对个人消费者从不同的角度进行描述和进一步深入地量化信用评估。

  大数据分析


  ZestFinance的信用评估分析原理,融合多源信息,采用了先进机器学习的预测模型和集成学习的策略,进行大数据挖掘。这种基于大数据的分析模型,效率能够提高将近90%,在5秒钟内,就能对每位信贷申请人的超过1万条原始信息数据进行分析,并得出超过7万个可对其行为作出测量的指标,分别输入不同的预测模型中,每模型都从不同的角度预测个人消费者的信用状况,克服了传统信用评估中一个模型考虑因素的局限性,使预测更为细致。

  将这种将基于大数据技术的信用评估体系和传统信用评估(以美国的征信体系为例)相比,发现主要的区别有以下几个方面:

  (1)从服务的人群来说,新的信用评估体系可以服务没有被传统征信体系覆盖的人群,即没有征信记录的人群(美国的征信体系能够覆盖85%的人群,覆盖不到15%的人群)。

  (2)从数据源来说,这种新的信用风险评估体系大量采用非传统的信用数据,包括互联网上的行为数据和关系数据,传统的信用数据(银行信贷数据)的仅占到了较少比重。

  (3)从关注的侧重点来看,传统的信用评估模型更关注授信对象的历史信息,致力于深度挖掘。而新的信用评估体系更看重用户现在的信息,致力于横向拓展。

  (4)信用量化评估的方式也发生了改变,新的信用评估体系抛弃了只用很少变量的FICO信用评分模型,基于大数据技术,不仅采用机器学习的模型,而且使用更多变量,一方面可以使信用评估的决策效率提高,另一方面还明显降低了风险违约率。

  (5)从技术手段来看,传统的信用评估体系是简单的线性回归,通过贷款人最重要的十几个方面或者几十个参数进行一个线性回归,得出一个常规的信用分数。而Zestfinace则是基于海量的社交网络数据和非结构化数据,通过对数以千计的变量及其关联性进行整理,在大数据挖掘的基础上最终形成一个独立的信用分数。

  目前互联网金融处于快速的发展过程中,信用风险评估是P2P网贷的核心问题,存在很多挑战,目前国内多家互联网金融机构正在和ZestFinance洽谈合作,认为这种利用大数据技术的信用评估方法是解决国内互联网金融和普惠金融的信用风险管理问题的灵丹妙药。然而对于ZestFinance的大数据征信技术,还需要有全面的认识。

  (1)ZestFinance的大数据征信是完善和更新传统征信系统的积极尝试,而不是替代品。美国的金融体系和信用体系比较健全,ZestFinance在进行信用评估时,传统征信数据要占到至少30%。中国的金融生态环境和美国还是有一定的差别,ZestFinance的经验不能直接照抄照搬,需要进行消化吸收,结合中国的实际情况来进行大数据征信。

  (2)ZestFinance的体量不大,目前仅为10万美国人提供了服务,在美国的影响力有限,真实的效果目前还很难总体评价。

  (3)ZestFinance的大数据分析模型也给信用风险管理带来复杂性的挑战。ZestFinance的基于大数据的数以千计的变量规模和多模型使得数据的处理和模型的解释变得比较复杂,在实际应用中会带来许多麻烦。

  (4)大数据的应用要注意个人的隐私保护。ZestFinance在利用个人消费者的大数据进行信用评估时,很多数据会涉及个人隐私,如对于个人社交网络的数据、电商交易的数据、通话记录、微博的数据等,美国对个人隐私的保护是有明确的边界的。而国内关于个人隐私方面的保护目前处于空白,已经出现国内一些互联网金融公司为了进行信用评估,忽视个人消费者的知情权和隐私保护。

  以ZestFinance为代表的大数据信用评估体系为征信业的变革注入了活力,特别是对于中国的征信体系的建设会有一定的启示作用。

  (1)普惠金融需要挖掘更多人的信用。国内目前真正发挥作用的征信体系主要是央行的征信系统,所覆盖的人群还是非常有限,个人有征信记录的仅有约3.2亿人,约占13.5亿人口中的23.7%,远远低于美国征信体系对人口的85%的覆盖。国内数量庞大没有被传统征信体系覆盖的人群同样也需要信用服务,享受金融普惠,这就需要探索征信的新思路。

  (2)互联网上的海量信息可以成为征信体系的新数据源。ZestFinance的大数据实践的重要方面就是大量地利用互联网上的数据作为征信的数据源。中国目前拥有海量而且丰富的互联网数据资源可以被征信体系建设很好地利用,通过分析互联网上信用主体的基本信息、交易行为信息和金融或经济关系信息,挖掘出信用主体的信用模式。

  (3)大数据技术可以使得“一切数据皆信用”成为可能。以大数据为代表的IT新技术的应用,给征信体系建设带来了新的思路,原来海量庞杂、看似无用的数据,经过清洗、匹配、整合和挖掘,可以转换成信用数据,而且信用评估的效率和准确性也得到了一定程度的提升。新的信用风险体系的一个颠覆性的基本思想是一切数据皆信用,这是需要大数据技术来支撑的。国内征信体系的建设应当关注大数据技术的应用和发展,并加大投入,勇于实践。

  由于互联网金融对征信的内生需求,催生出一些国内优秀的大数据公司。Wecash闪银,成立于2013年11月,是国内第一家依托大数据分析的互联网信用评估公司。目前,Wecash闪银已拥有 4000万激活用户,覆盖了大部分线上用户群体,由此产生了海量数据库信息积累,包括教育信息、金融数据、社交网络数据、运营商数据、电商数据和合作机构数据。Wecash闪银采用4000多条风控维度的机器学习模型和2000多条专家规则系统,实现极速自动评估,并且通过自动化的监控,实现分析模型每月的迭代更新,是当前大数据信用评估领域的典型应用。

  Wecash闪银作为大数据征信服务机构,联通出资方和借款人,运用大数据征信方式,实现 “3分钟授信、极速提现”的业务模式,大幅降低资金供需双方的信息不对称和交易成本,更加快捷便利的满足大众资金需求,使自身坏账始终保持在极低水平之内。

  2014年度,由毕马威澳大利亚和澳洲金融服务委员会(FSC)联合发布的首届“全球50强新金融科技”名单中,Wecash闪银是唯一一家中国公司,2015 年 Fintech 100 中,Wecash闪银依然上榜,这标志着中国的金融科技公司进入了全球视野。在世界银行征信业国际委员会的工作会议中,与会者对Wecash闪银给予了高度评价。


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