國外征信業(yè)務(wù)與國內(nèi)征信業(yè)務(wù)的創(chuàng)新

1、國外征信業(yè)務(wù)與國內(nèi)征信業(yè)務(wù)的創(chuàng)新隨著計(jì)算機(jī)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的飛速發(fā)展，人類存儲(chǔ)信息量的快速增長以及計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)處理能力的大幅提升，人類社會(huì)邁進(jìn)了一個(gè)嶄新的數(shù)字化時(shí)代。過去不可計(jì)量、存儲(chǔ)、分析和共享的很多東西都被數(shù)據(jù)化了，數(shù)據(jù)成為一項(xiàng)重要的商業(yè)資本，能被用來激發(fā)新產(chǎn)品和新型服務(wù)，進(jìn)而創(chuàng)造新的經(jīng)濟(jì)利益。在新的形勢下，各行各業(yè)的頂尖級(jí)企業(yè)都將其業(yè)務(wù)觸角延伸至大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)，并將大數(shù)據(jù)應(yīng)用到經(jīng)濟(jì)、金融、電子商務(wù)等各個(gè)領(lǐng)域。美國政府更是投資2億美元啟動(dòng)了“大數(shù)據(jù)研究和發(fā)展計(jì)劃”，將大數(shù)據(jù)上升到國家戰(zhàn)略層面。大數(shù)據(jù)以其獨(dú)有的特征在信用經(jīng)濟(jì)市場擴(kuò)張、信用風(fēng)險(xiǎn)防范等方面發(fā)揮著重要作用，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)促進(jìn)征信業(yè)的健康發(fā)展是

2、今后研究的一個(gè)重要方向。(一)ZestFinance評(píng)分系統(tǒng)硅谷越來越多的科技企業(yè)開始向金融圈進(jìn)軍。ZestFinance就是其中之一。這家公司打出的旗號(hào)是“將Google算法帶入征信領(lǐng)域”，其利用機(jī)器學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)技術(shù)，創(chuàng)立了一套和傳統(tǒng)模式相異的信用評(píng)分方式，其中應(yīng)用的數(shù)據(jù)變量是傳統(tǒng)模式的上百倍。目前美國征信公司個(gè)人信用評(píng)級(jí)都來自FICO評(píng)分法，絕大部分金融機(jī)構(gòu)使用的信用評(píng)分也都來自FICO的模型算法。自20世紀(jì)60年代至今，在美國的征信體系中，F(xiàn)IC0的地位從未被撼動(dòng)。它通過征信公司的海量個(gè)人征信數(shù)據(jù)，經(jīng)過復(fù)雜的模型計(jì)算才能形成征信產(chǎn)品。FIC0的評(píng)分模型的確首屈一指，但并非十全十美。FIC

3、0信用評(píng)分參考的數(shù)據(jù)變量只有不到50個(gè)，因此很多人摸清了FIC0關(guān)注的變量后，就可以“模型套利”增加自己的信用評(píng)分，例如一個(gè)人可以每天反復(fù)在圖書館借書還書“刷信用”。ZestFinance.創(chuàng)立于2010年，創(chuàng)始人道格拉斯?梅里爾(DouglasMerrill)是Google的前信息總監(jiān)兼工程副總裁，他指出ZestFinance完全可以取代HC0用的算法。針對(duì)FIC0的不足，ZestFinance重新設(shè)計(jì)了一套信用評(píng)估模型。和FIC0的不到50條參考變量相比，ZestFinance參考的數(shù)據(jù)變量多達(dá)上萬條，并采用非線性化的、更前沿的技術(shù)來進(jìn)行分析，第五章大數(shù)據(jù)時(shí)代下的征信創(chuàng)新與發(fā)展從而防止“模

4、型套利”的現(xiàn)象，更精準(zhǔn)地評(píng)估消費(fèi)者信用風(fēng)險(xiǎn)。這些上萬條數(shù)據(jù)變量僅僅是原始信息數(shù)據(jù)，在這些數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，模型可以得出超過7萬個(gè)用來判斷信貸行為的指標(biāo)。而模型分析完這些指標(biāo)僅需要不到3秒鐘。據(jù)美國主流媒體經(jīng)濟(jì)學(xué)人雜志報(bào)道，lZestFinance比傳統(tǒng)評(píng)分方法讓違約率下降了40%”。ZestFinance提供金融包容服務(wù).（“金融包容”正在成為個(gè)新興詞匯，它的含義是指讓沒有銀行賬戶或信用記錄不好的人群公平地享受金融服務(wù)），ZestFinance給這些無銀行賬戶或信用記錄不好的借款人創(chuàng)造透明公正的信用評(píng)分。通過成千上萬的數(shù)據(jù)變量，每個(gè)人都可以擁有一份公正的信用評(píng)價(jià)。ZestFinance幫助信用記錄不

5、好的人貸款主要通過兩種方式：一種是直接從ZestCash（ZestFinance貸款平臺(tái)）對(duì)其發(fā)放貸款一種是讓使用ZestFinance評(píng)分系統(tǒng)的金融機(jī)構(gòu)，通過ZestFinance的評(píng)分結(jié)果對(duì)其發(fā)放貸款。目前已經(jīng)幫助了超過10萬名沒有銀行賬戶或信用記錄不好的美國人獲得了貸款。金融危機(jī)后，銀行信貸更加謹(jǐn)慎，而硅谷的IT企業(yè)則不斷嘗到金融這塊蛋糕的甜頭，包括Prosper和LendingClub在內(nèi)的P2P借貸平臺(tái)應(yīng)運(yùn)而生，類似ZestCash的小額信貸公司也風(fēng)生水起，包括Zebit、Avantcredit、Kreditech、DemystData在內(nèi)的公司都看準(zhǔn)了銀行信貸這塊短板。這類公司的共

6、同特點(diǎn)是利用大數(shù)據(jù)做信用分析，并且大多擁有自己的網(wǎng)絡(luò)信貸平臺(tái)。Zebit創(chuàng)建的LendingStream網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)，可以在4分鐘內(nèi)獲得501500美元的半年期個(gè)人信用貸款。Avantcredit打出的標(biāo)語是“從這里申請貸款不會(huì)影響你的FIC0信用分?jǐn)?shù)”。該公司也是自建信用體系，針對(duì)不同人的評(píng)分，給出的利率也是不同的。Kreditech位于德國漢堡，利用大數(shù)據(jù)分析手段評(píng)估借款人還錢的概率，他們不要求客戶提供信用證明，15分鐘內(nèi)就能提供500歐元以內(nèi)的小額貸款。和ZestCash類似，Kreditech希望用戶提供盡可能多的信息，連用戶的借貸申請是使用iPad發(fā)送還是用老式電腦發(fā)送、輸人時(shí)出錯(cuò)的

7、概率、使用取消鍵的頻率等都考慮在內(nèi)。(二)世界三大個(gè)人征信機(jī)構(gòu)利用大數(shù)據(jù)開發(fā)市場和營銷產(chǎn)品全球三大商業(yè)個(gè)人征信巨無霸即益百利(Experian)、艾奎法克(Equifax)和環(huán)聯(lián)(TransUnion)。三大巨頭均從美國興起，通過收購和信用合作等方式不斷向全球擴(kuò)張，以在海外廣泛設(shè)立分支機(jī)構(gòu)的方式把業(yè)務(wù)幾乎覆蓋全球，逐步發(fā)展成為完全國際化的世界性個(gè)人征信組織。這三家巨頭已經(jīng)不僅僅單純的是征信公司了，還涉及了數(shù)據(jù)相關(guān)的解決方案業(yè)務(wù)，通過對(duì)數(shù)據(jù)的增值能力，成長為全球的領(lǐng)袖。美國知名征信所Equifax正利用大數(shù)據(jù)，結(jié)合全球的8000億條企業(yè)和消費(fèi)者記錄，開發(fā)新的分析產(chǎn)品。作為美國三大征信所之一，Eq

8、uifax公司存儲(chǔ)著所有美國成年人以及另外16個(gè)國家公民的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，其中包括全球5億個(gè)消費(fèi)者和8100萬家企業(yè)。這些信息電話號(hào)碼或地址、牙齒治療貸款的申請、雜志訂閱、租賃歷史記錄、房地產(chǎn)資產(chǎn)、投資理財(cái)、購買零售商品、納稅申報(bào)單類型、婚姻狀況、就業(yè)狀況、水電費(fèi)繳付、有線電視賬戶、犯罪記錄、債務(wù)收入比、地址更改、機(jī)動(dòng)車檔案、郵政信箱、推斷某人能否支付賬單、預(yù)測某人的支付意向，以及與過去和潛在的欺詐犯罪有無關(guān)系等。這些看起來雜亂無章的海量信息，經(jīng)過交叉分析和索引處理后，變成26PB的數(shù)據(jù)。這個(gè)數(shù)字已經(jīng)超過了美國聯(lián)邦調(diào)查局的調(diào)查數(shù)據(jù)倉庫(據(jù)說是聯(lián)邦調(diào)查局最龐大的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)庫)的10億份不重復(fù)文檔。利用E

9、quifax存儲(chǔ)的海量數(shù)據(jù)開發(fā)利潤更豐厚的產(chǎn)品和服務(wù)。Equifax還有一款新產(chǎn)品可以用來實(shí)時(shí)監(jiān)測信用報(bào)告查詢的系統(tǒng)，以及時(shí)發(fā)現(xiàn)犯罪苗頭。公司推出的“未公開債務(wù)監(jiān)測”(UndisclosedDebtMonitoring)服務(wù)，用來監(jiān)測借款.人從抵押貸款獲審批到截止日期這段時(shí)間內(nèi)的主要支出情況。例如，借款人可能因在抵押貸獲批后辦理汽車貸款，從而改變借款人的還款風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估狀況，這將超出銀行為其抵押貸款交易而設(shè)定的條件。此外，Equifax還將這種技術(shù)融入了創(chuàng)收產(chǎn)品中，以適應(yīng)完全不同的情況。比如，實(shí)時(shí)的身份驗(yàn)證有助于電信公司避免遭到欺詐。電信公司還可以向Equifax購買市場營銷服務(wù)。實(shí)時(shí)的身份驗(yàn)證和

10、“決策”服務(wù)可以讓零售商、電信公司及其他商家成交更多、價(jià)W值更高的單子。2011年，Equifax開始幫助美國國土安全部和美國公民及移民服務(wù)局核查*移民的就業(yè)資格。|三、國內(nèi)征信業(yè)務(wù)的創(chuàng)新（一）專業(yè)的征信數(shù)據(jù)平臺(tái)的實(shí)現(xiàn)我國的征信業(yè)一直發(fā)展緩慢，如今電商供應(yīng)鏈金融、P2P、第三方支付的興起，都在倒逼征信行業(yè)進(jìn)步。國外存在專門為互聯(lián)網(wǎng)公司提供數(shù)據(jù)征信服務(wù)的公司。其原理在于搜集數(shù)據(jù)源，或自我挖掘，或從其他平臺(tái)購買，利用自身數(shù)據(jù)分析工具，開展數(shù)據(jù)分析，形成分析結(jié)果，并賣給需要這些征信數(shù)據(jù)的公司。數(shù)據(jù)征信在信用數(shù)據(jù)積累相對(duì)比較完善的國家發(fā)展較快，在國內(nèi)，由于數(shù)據(jù)庫建設(shè)和各個(gè)平臺(tái)之間的數(shù)據(jù)封閉，開展此項(xiàng)業(yè)

11、務(wù)相對(duì)比較困難。中國人民銀行在逐漸放開對(duì)個(gè)人的數(shù)據(jù)征信查詢，企業(yè)獨(dú)立的征信平臺(tái)也開始出現(xiàn)。企業(yè)大數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)九次方企業(yè)征信大數(shù)據(jù)，就是平臺(tái)利用互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)采集互聯(lián)網(wǎng)全部與企業(yè)相關(guān)的信用指標(biāo)，比如企業(yè)違法違規(guī)信息、行政處罰信息、客戶投訴信息等。同時(shí)九次方還聯(lián)合20多個(gè)省市政府，協(xié)助政府搭建當(dāng)?shù)氐钠髽I(yè)征信大數(shù)據(jù)平臺(tái)獲取地方政府的數(shù)據(jù)授權(quán)，通過脫敏處理之后，向銀行、小貸公司、擔(dān)保公司等客戶提供企業(yè)信用分析服務(wù)。憑借綜合的信用征集和評(píng)價(jià)體系，九次方的企業(yè)信用大數(shù)據(jù)擁有較高價(jià)值。截至2014年9月，九次方大數(shù)據(jù)已擁有國內(nèi)所有產(chǎn)業(yè)鏈的企業(yè)大數(shù)據(jù)信息。經(jīng)過多年的數(shù)據(jù)采集、統(tǒng)計(jì)分析，九次方建立起的強(qiáng)大

12、數(shù)據(jù)庫涵蓋750多萬個(gè)企業(yè)、全國90%的公司法人企業(yè)，匯集了40多個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈、8000多個(gè)行業(yè)、40000多個(gè)細(xì)分市場，遍布第五章大數(shù)據(jù)時(shí)代下的征信創(chuàng)新與發(fā)展500多個(gè)城市。為了更好地獲取數(shù)據(jù)，九次方也巳經(jīng)開始在全國各地進(jìn)行企業(yè)大數(shù)據(jù)的搭建，如京津冀、青島、貴陽、廣東各省市等都開始與地方政府合作，搭建企業(yè)大數(shù)據(jù)征信平臺(tái)。此外，九次方大數(shù)據(jù)形成了獨(dú)特的企業(yè)綜合信用征集和評(píng)價(jià)體系，構(gòu)建了衡量信用的完整指標(biāo)，包括信用等級(jí)、核心競爭力、投資價(jià)值、成長性、抗風(fēng)險(xiǎn)能力、投資潛力等。這些細(xì)致的指標(biāo)，讓九次方的企業(yè)大數(shù)據(jù)征信評(píng)價(jià)體系，內(nèi)容翔實(shí)，數(shù)據(jù)可靠，分析透徹，結(jié)論有效。（二）互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)與金融機(jī)構(gòu)進(jìn)軍征信業(yè)大

13、數(shù)據(jù)時(shí)代，除目前的征信機(jī)構(gòu)，互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)和金融機(jī)構(gòu)也將進(jìn)軍征信業(yè)，建立新型的征信機(jī)構(gòu)。一種是電商企業(yè)組建的征信機(jī)構(gòu)。例如，建成了涵蓋數(shù)十萬家企業(yè)的信用信息數(shù)據(jù)庫，通過大數(shù)據(jù)分析開展了網(wǎng)絡(luò)聯(lián)保貸款、小額貸款等多項(xiàng)增值業(yè)務(wù)，具備成立專業(yè)征信機(jī)構(gòu)的基礎(chǔ)和實(shí)力。另一種是金融機(jī)構(gòu)成立的征信機(jī)構(gòu)。例如，中國平安集團(tuán)通過采集P2P、借款信息、銀行信貸記錄以及車險(xiǎn)違章等信用信息，成為專門挖掘金融數(shù)據(jù)的征信機(jī)構(gòu)。此外，隨著互聯(lián)網(wǎng)金融的興起，一些成熟的第三方網(wǎng)絡(luò)f貸平臺(tái)將轉(zhuǎn)型成為行業(yè)征信主體，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)提供征信服務(wù)。（三）征信技術(shù)快速發(fā)展全局性的信息采集內(nèi)容大數(shù)據(jù)時(shí)代，信用信息征集范圍將不斷擴(kuò)大，既有從電子商務(wù)

14、等平臺(tái)采集的非銀行信用信息，也有政府部門和事業(yè)單位的社會(huì)公共信息。傳統(tǒng)的社會(huì)征信機(jī)構(gòu)將利用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)擴(kuò)大信息征集范圍，除了企業(yè)和個(gè)人的基本信息，更加注重對(duì)非銀行信息的采集。同時(shí)，阿里巴巴、騰訊等互聯(lián)網(wǎng)公司依托電子商務(wù)、社交網(wǎng)絡(luò)和搜索引擎等技術(shù)工具，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)分析海量的網(wǎng)絡(luò)信用數(shù)據(jù)，形成能夠真實(shí)反映企業(yè)和個(gè)人信用狀況的數(shù)據(jù)檔案。各級(jí)政府部門也將以電子政務(wù)工程為基礎(chǔ)，將分散在各部門的社會(huì)公共信息加以整合.，依托互聯(lián)網(wǎng)實(shí)現(xiàn)各級(jí)政府及其主要職能部門所掌握信用信息的互聯(lián)互通。深層次的信息加工程度隨著對(duì)大數(shù)據(jù)與云計(jì)算技術(shù)的應(yīng)用，基于大數(shù)據(jù)拓展應(yīng)用服務(wù)的公司不斷嶄露頭角。它們對(duì)各種結(jié)構(gòu)性與非結(jié)構(gòu)性的海量數(shù)據(jù)應(yīng)用集成技術(shù)實(shí)現(xiàn)信息集成，實(shí)現(xiàn)不同業(yè)務(wù)系統(tǒng)之間和異構(gòu)數(shù)據(jù)庫之間的互通互聯(lián)。利用大數(shù)據(jù)技術(shù)從大量信用信息數(shù)據(jù)庫中提取用于信用評(píng)價(jià)的關(guān)鍵性數(shù)據(jù)，此謂數(shù)據(jù)的一次挖掘。在此基礎(chǔ)上，將這些關(guān)鍵性的數(shù)據(jù)信息與征信專業(yè)知識(shí)相結(jié)合，用于開發(fā)新的征信產(chǎn)品與服務(wù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的二次挖掘，這些信息成為信用評(píng)價(jià)的重要參考依據(jù)。廣泛化的信息應(yīng)用范