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互联网大数据征信单一性之考

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发表时间:2015-07-22 14:22作者:谢水旺来源:21世纪经济报道

摘要:“到今天为止,没有一个国家,没有一家真正的征信机构做出来的一个基于互联网的征信产品,能够应用于较大的人群。”拥有19年征信从业经历的中智诚征信CEO李萱解释道,从技术评分的角度,没有见过一个基于互联网大数据做出的征信模型,其KS评分能够超过35分。


近期,8家民营征信机构结束央行的相关验收工作,这意味着很快能获得个人征信牌照。其中,便有芝麻信用、腾讯征信等背靠阿里、腾讯等互联网公司的征信机构。


随着第一批民营征信机构即将获得个人征信牌照,互联网大数据征信的概念更加火了。


“到今天为止,没有一个国家,没有一家真正的征信机构做出来的一个基于互联网的征信产品,能够应用于较大的人群。”拥有19年征信从业经历的中智诚征信CEO李萱解释道,从技术评分的角度,没有见过一个基于互联网大数据做出的征信模型,其KS评分能够超过35分。KS(Komolgorov-Smirnov)指数是衡量模型辨别能力的普遍方法,数值在0—100之间,数字越大模型越有效,35分为模型是否有效的地平线。


京东联姻ZestFinance效果存疑


就在6月底,京东宣布投资美国的互联网金融公司ZestFinance,双方还共同成立名为JD-ZestFinanceGaia的合资公司,利用ZestFinance的机器学习技术来分析京东在线买家的数据,制定出信用风险评分。


据了解,ZestFinance原名ZestCash,于2009年9月成立。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。


京东金融方面称,这款信用模型将率先应用于京东金融的消费金融体系,未来还计划将这项技术共享给全行业的合作伙伴。


早在去年2月,京东金融即上线公测“京东白条”业务,这是一款面向个人用户的信用支付产品。其后又延伸到校园、旅游和租房等场景,通过对用户在京东商城的消费记录、配送信息、退货信息、购物评价等数据进行信用评估。


不过,京东金融副总裁姚乃胜告诉21世纪经济报道记者,新的信用模型的数据来源包括传统数据、电商数据和互联网数据等。


ZestFinance 主要面向两类人群,一类是(FICO 评分接近或低于 500)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。


不过,据《清华金融评论》介绍,ZestFinance的体量不大,目前仅为10万美国人提供了服务,在美国影响力有限,真实的效果目前还很难总体评价。


而且,ZestFinance的服务人群定位比较清晰,但并没完全摆脱传统征信体系,在ZestFinance进行信用评估时,传统征信数据要占到至少30%。而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征信。


一位不愿具名的业内人士告诉21世纪经济报道记者,ZestFinance服务了美国信贷人群的不到千分之一,不能说明这种模式的成功,而且受到监管当局非常强烈的压制。


而JD-ZestFinanceGaia这家合资公司的成果还有待时间的检验,效果不得而知。


腾讯征信范本


李萱表示,互联网大数据能不能做征信,这个事情非常值得研究。


“互联网的数据肯定是可以做征信的,随着互联网的发展,一个人的吃喝住行都可以在网上完成,这些数据所体现出来的表现,都能作为一个人信用评价的重要依据。不同的只是,每一块的互联网数据都有自己的特征,他们会共同组成一个人的信用评价。” 腾讯征信总经理助理王朝勤告诉21世纪经济报道记者,目前腾讯征信的产品经过和各大金融机构的数据校验,效果显著,已经有银行和金融机构开始和腾讯征信合作了。


从多位接受21世纪经济报道记者采访的人士来看,均认同互联网大数据为个人征信的数据来源之一,但对于互联网大数据的重要程度存在不同的认识。


王朝勤称,基于单一一个互联网模块的单一数据确实是没办法完整的反应一个客户的信用状况的,也没有任何一个金融机构的风险管理官会依据一个征信公司的单一信用产品就判断给不给一个人贷款,贷款多少,这是不科学的。


以腾讯征信为例,在做评分产品也不是单一依靠腾讯内部的互联网数据,其实还会引入其他外部数据作为模型的基础,互联网数据只是一个基础。经过数据校验,在其模型中加入了互联网社交数据,模型有效性会明显提升20%。


而互联网大数据征信是否会涉及个人的隐私问题,也是一个值得关注的问题。


“我们采集和使用客户信息都会先取得客户授权,这是明确到我们的内控制度以及我们的业务流程中的,并且对于客户的内容性质的隐私,我们严格的杜绝采集和使用。”王朝勤介绍称,在征信公司运营中,保护客户隐私和信息安全是自律和监管监控的重中之重。


她还表示,信用评分的模型是一个长期沉淀的结果,如果一个评分模型,因为客户多消费就能很快提高,那绝对不是一个很稳定和可以用的模型,所以那种以为在某个生态圈多消费就能很快提升信用的想法不是一个有效的方式,不过,会鼓励客户在相关的生态圈多活跃,更加了解用户,这样做出评价才更加准确。


此外,她认为,随着人们在网上吃喝住行行为的增加,互联网数据逐渐成为征信的主要的数据来源,征信市场刚开始对互联网数据进行利用,处于一个调整和探索的过程,现在的问题主要是人们对信用理念的理解和市场的培育处于初级阶段。


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