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中、美大数据征信之比较

[日期:2015-07-10] 来源:零壹财经  作者:周假 [字体: ]

 

大数据

  宾夕法尼亚大学的终身教授卢勇

  7月8日,由零壹财经和LendIt联合主办的2015移动金融国际峰会在北京国家会议中心举办。此次峰会以“移动金融,掌握未来”为主题,零壹财经CEO柏亮、宜信CEO唐宁,LendIt联合创始人Peter Renton及其带领的美国互联网金融代表团出席了峰会。

  宾夕法尼亚大学的卢勇教授在主题演讲里介绍了中、美几大典型征信公司的现状,他指出,中国急需解决P2P借贷中多重抵押背后的征信问题。

  “中国的征信原来一直是有央行这个征信机构,但是那个征信机构的维度非常小,只针对有借贷款记录的人、有使用信用卡记录的人,这个范围非常小,再加上中国传统的人很少去银行使用信用卡或借贷,这是很多人的个人征信记录没办法体现在那儿”。他称。

  不过,令人欣慰的是,央行于近期已经放开了民间征信牌照的试点发放,8家个人征信公司将在近期拿到央行的牌照。

  演讲实录:

  卢勇:今天主要想讲一下互联网征信这方面的问题,怎么用大数据,互联网征信。

  大数据在金融上面怎么实现?我有一个案例,这个数据是成都一个学校搜集的,就是有一个学生卡,学生卡有金额消费,去餐厅吃饭,消费多少金额,早餐、午餐、晚餐,需要花多少钱,每个学生进教室、进图书馆有刷卡的记录,这个记录能告诉我们什么?有什么用?我们拿这个数据能做什么?

  很简单的数据,但是我们可以发现很多有趣的事情在里面,第一,我们能发现这里的大学生里面,同寝室的两个同学同时刷卡进入图书馆,同时进入食堂,刷卡有先后顺序,如果连在一起的,这个一般说来比例很小,2万个学生大概是三千分之一,才有可能,这是正常情况下。

  如果换了抑郁症的人,他几乎就没有朋友,他很孤独,所以说跟另外一个人同时进入图书馆和食堂的机率非常小,利用这个数据,我们直接就可能判断他有没有朋友,他跟其他人怎么交流,就在这里面,把这个数据结果反馈给他的辅导员,这个准确率是非常之高的。当然,利用这个数据,我们也发现,可能哪些是男女朋友,哪些可能是基友,这些数据通过平时的调查问卷、访谈根本不可能知道的,但是我们只是通过学生刷卡的数据,我们就了解这么多。

  同时用这个数据也发现有一些人作弊,有些学生自称是贫困生,领取了学校的资助,但是天天在学校里面吃大鱼大肉,一下就判断出来他到底是不是贫困生,马上可以把他剔除出去。所以大数据在金融里面,效果非常明显,拿到那个数据能够发现我们根本想象不到的结果,当然,我知道这会议里面,零壹财经跟Lendlt组织这个会议,在美国4月份的Lendlt在美国的会议上,我也参加了,人非常多,给我留下了很深刻的印象。

  我下面讲一下网络征信这件事情,我调研了几家中国的公司,做网络公司在个人征信、企业征信这方面的数据,美国的征信公司、征信机构形成巨头了,三大征信公司,FICO是这个行业巨头,我们看到了FICO的陈总、王总都在这儿,你们提供这些征信模型,我觉得是非常好的。当然中国的征信原来一直是有央行这个征信机构,但是那个征信机构的维度非常小,只针对有借贷款记录的人、有使用信用卡记录的人,这个范围非常小,再加上中国传统的人很少去银行使用信用卡或借贷,这是很多人的个人征信记录没办法体现在那儿。当然现在随着征信业的牌照已经放开,刚好已经有8家个人征信公司拿到了央行的牌照。

  我首先谈一下美国这家公司,叫Credit Karma,不正而八经的公司,免费提供你的征信记录,再通过用户使用,在这里面推荐给你一些金融产品,Karma用户增长非常快,在美国,现在用户有(这儿列举了)3000万,这两年增长非常快,在美国三千万的用户比例是非常之高的,跟其他三大征信公司合作,传统征信公司,可能是批量拿到了这些人的征信数据,免费提供给用户,不收你钱,这对用户来说是非常好的结果,而且你可以查询,判断互联网征信公司,贷款、银行利率、保险都在里面,当然沿用的盈利模式就是传统的谷歌那一套,就是卖广告,用户用了征信盈利模式之后,根据用户评分的大小、多少,推荐用户的一些金融产品,它的钱是这些金融公司,付他钱打广告的钱,比如说推荐保险公司买什么保险,推荐房产抵押贷款的利率,公司还有甚至推荐你买股票、投资各种理财的产品,这个也不算很大的创新,因为本身自己不收集这些用户的数据,用户给征信公司交换,通过提供金融广告产品给用户,这里面大部分产品都是免费的。

  下面我谈一下中国的征信情况,我刚才谈到了中国原来只有央行一家的征信机构,用户是很少的,没有信贷记录、没有信用卡,信用记录就是一片空白,这传统的问题,包括现在这几年兴起的P2P公司,P2P贷款违约,一个最大的问题是同时在几个P2P公司去贷款,有一个行为,因为P2P现在没记录央行征信记录,我在红领创投拿到房产抵押100万,去人人贷抵押也同样100万,这样完全违法的行为,多重抵押,造成很多违约问题,这些记录根本没有记录进入央行的征信系统,所以很多 P2P公司还有一些理财公司,小额贷款公司也希望接入央行的征信记录。

  同时上午宜信的唐总也谈了,宜信对农民,学生,根本没有征信记录的,大家都觉得这些人是不是信用分数很低,是不是很容易违约,恰恰相反,这些人的信用记录分数肯定会非常之高,他们绝不容易有违约行为,如果借了你一笔钱,100块钱、200块钱,睡觉都睡不好,他一定要赚了钱,首先就是把他的欠款还上,所以说做农民信贷甚至学生群体的信贷,这违约率是非常之低的,但是这些记录,我们的征信体系原来根本没有这些人群,所以他们需要这些金融产品或者短期贷款的时候,购买生产资料,生产工具贷款的时候,根本没有提供给他们,贷给他多少。

  央行在6月份批准了8家征信公司,芝麻信用是阿里巴巴的,还有深圳几家和北京几家,做得比较快的就是芝麻分,芝麻分现在也是免费提供的。我简单说一下他们的模式,他们覆盖人群确实超过央行的征信记录,我们先看一下腾讯的数据,你的微信、QQ记录,全都作为你的评分记录,包括你发红包,发红包的都是,收入红包的多少全都在做征信记录里面,我不知道腾讯做征信的人有没有在这儿,上次见到做腾讯征信的老总吴丹,发红包的记录,发红包的比例,收到多少,发出多少红包,经常发的红包越多,收入比较高,忙的人没有时间抢红包,抢红包越多的人可能把时间消耗在里面,这是他们的维度衡量你的信用分数,买车的记录、买房的记录、水电费的记录,大家的信用记录随着每年都在提高的,你结婚了,有小孩了,这更新的数据,这里有个表,各种各样的信息,这些大的公司有机会搜集这些数据,尽量提供全面的数据反映动态现实的信用记录在里面,这有一个芝麻分的评分体系,维度远远多,而且是动态的,包括很多方面包括在里面。芝麻分是蚂蚁金服的数据,淘宝、天猫的分数都在里面。

  但是每个评分体系它有它的局限性在里面,我跟这些公司谈了,阿里的交易数据,很真实,淘宝、天猫的数据,但是很多数据我觉得不太可信,确实不太可靠,大家都知道,就是刷交易量,因为要找各个人帮他做这件事,我碰到好几个在天猫、淘宝的商家,商家说他们那个数据90%以上都是刷量刷出来的,我不是批评,所有的网上都存在这种水分包括我们股市有泡沫,但其他方面同样都有一些东西在里面,这个数据针对个人的话,确实不能反映真实的消费能力,刷的最多的人,你看交易多的人,不是一般的普通购买者,肯定是专业刷单的人,他买的东西多,我知道有些技术可以屏蔽去掉这些的,但是非常之难。

  中国有三个企业专门做征信的。一个月前我到百融金服,原来百融金服有一个百分点,他是做电商的搜索广告,搜索引擎的推荐这方面的功能,原来做了五六年,跟这些电商合作,有很多个人方面的消费记录,网上浏览记录,购买商品的记录,他有这个数据来源,才在第三方推荐引擎,很重要的拿到这方面,刚开始拿着,有些银行企业提供这些数据,后面他觉得这个数据有用了,值钱了,单独成立了百融金服征信公司出来,对个人征信,别人说他是大数据的金融公司。

  九次方也是做得最早的一家企业征信公司,不知道王总今天来不来,原来是做咨询行业的,提供各个公司的咨询,各个行业行业的咨询,搜集了公司内部外部的资料,之前的那个行业不做了,专门筹钱,把这些大数据做出来,因为他们的基础不一样。

  数联铭品,专门做企业征信的,我上周去他们公司看了一下,他们的公司在成都,他们的技术力量也很强,全都是挖掘技术的,他们的来源,这个公司是一个新的公司,成立了几年,抓取网上的公开数据,包括公司的发起人、董事,他们的借贷行为、法院判决还有项目各种形式结合起来的。所以说这些信息数据,我觉得是基础,整个来说这个征信行业在中国,包括各个领域做企业征信、个人征信都有很大的基础,如果采用大数据,大家希望采用大数据比传统更真实、更动态,这些公司的特长,不同的数据来源,真的做好的话,这个行业确实还是有很多数据积累在里面。

  我就说这些,谢谢。





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