基于大數(shù)據(jù)的互聯(lián)網(wǎng)金融征信應(yīng)用研究

王迎龍 廖 寧 王德政

(重慶工程學(xué)院 重慶 400056)

互聯(lián)網(wǎng)金融（ITFIN）是指傳統(tǒng)金融機構(gòu)與互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)利用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和信息通信技術(shù)實現(xiàn)資金融通、支付、投資和信息中介服務(wù)的新型金融業(yè)務(wù)模式?；ヂ?lián)網(wǎng)金融的發(fā)展對整個互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟有重要作用，由于互聯(lián)網(wǎng)金融對數(shù)據(jù)的數(shù)量、質(zhì)量有高要求，隨著大數(shù)據(jù)的應(yīng)運而生，大數(shù)據(jù)應(yīng)用于互聯(lián)網(wǎng)金融也勢在必行。

一、大數(shù)據(jù)應(yīng)用于互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)的意義

（一）是促進互聯(lián)網(wǎng)金融大數(shù)據(jù)廣泛應(yīng)用的重要舉措

國務(wù)院于2016年1月15日頒布的《推進普惠金融發(fā)展規(guī)劃（2016～2020 年）》中提出“鼓勵金融機構(gòu)運用大數(shù)據(jù)、云計算等新興信息技術(shù)，打造互聯(lián)網(wǎng)金融服務(wù)平臺”。國內(nèi)外各金融機構(gòu)、互聯(lián)網(wǎng)金融機構(gòu)都在探索大數(shù)據(jù)的應(yīng)用，希望大數(shù)據(jù)可以給企業(yè)帶來技術(shù)上的突破，實現(xiàn)自動化、升級現(xiàn)有風(fēng)險控制模型體系、探索基于場景化的消費金融市場、提升互聯(lián)網(wǎng)獲取客戶的能力，從而從根本上提升金融行業(yè)的國際競爭力。

互聯(lián)網(wǎng)金融大數(shù)據(jù)涉及的內(nèi)容龐大和復(fù)雜，如客戶信息的描述、客戶行為的描述、客戶的征信、企業(yè)貸款風(fēng)險等，這些數(shù)據(jù)的處理和應(yīng)用面臨著許多技術(shù)難題，比如如何科學(xué)準確地評價客戶的征信，即如何建立征信模型，再如，如何構(gòu)建貸款風(fēng)控模型，降低貸款風(fēng)險等，這些影響金融行業(yè)進一步發(fā)展的關(guān)鍵問題，在“互聯(lián)網(wǎng)+大數(shù)據(jù)”背景下，如何應(yīng)用人工智能方法和技術(shù)尋找一種乃至多種解決方法，是互聯(lián)網(wǎng)金融大數(shù)據(jù)智能應(yīng)用的研究重點和迫切需要，也是促進互聯(lián)網(wǎng)金融大數(shù)據(jù)智能化應(yīng)用的重要舉措。

（二）是提高互聯(lián)網(wǎng)金融機構(gòu)風(fēng)控水平的現(xiàn)實需要

大數(shù)據(jù)技術(shù)通過采集更全面、更及時、更真實的數(shù)據(jù)，快速找出不同變量之間的相關(guān)關(guān)系，挖掘數(shù)據(jù)背后的風(fēng)險信息，幫助互聯(lián)網(wǎng)金融機構(gòu)迅速準確地識別和監(jiān)控風(fēng)險，改善風(fēng)險決策模式，提高風(fēng)險管理效率。例如，美國的一家網(wǎng)貸公司采用大數(shù)據(jù)技術(shù)，實時搜集網(wǎng)店店主的銷售、顧客流量、商品評價、物流、店主在Facebook 及Twitter等社交平臺上與客戶互動的信息，通過各類信息的交叉驗證分析，在數(shù)分鐘內(nèi)即可評估出店主的征信風(fēng)險水平，并計算出合適的貸款額度和利率，快速實現(xiàn)放貸。通過將互聯(lián)網(wǎng)各個角度的信息轉(zhuǎn)化為個體的征信信息，這家網(wǎng)貸公司實現(xiàn)了傳統(tǒng)金融機構(gòu)一般不愿涉足的小微網(wǎng)店貸款業(yè)務(wù)，這得益于大數(shù)據(jù)技術(shù)迅速采集和處理多渠道、多結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的能力。

互聯(lián)網(wǎng)金融機構(gòu)為了提高風(fēng)險管控水平，必須做好貸后管理，實時跟進，采用平臺跟蹤為主、人工管理為輔的方式，借助征信平臺對小微企業(yè)的經(jīng)營狀況進行跟蹤和監(jiān)控，并由小微企業(yè)定期向征信平臺反饋企業(yè)財務(wù)數(shù)據(jù)和項目投資進度與收益的數(shù)據(jù)，征信平臺可按照設(shè)定好的模型對企業(yè)現(xiàn)狀進行評估，給出階段性的評估結(jié)果及該時段小微企業(yè)的違約概率，將貸款違約損失降到最低。如果階段性評估結(jié)果顯示異常，違約概率增髙，則需要工作人員進行實地調(diào)查和催收，及時切斷下一階段貸款的發(fā)放，做好風(fēng)險防范工作。為避免小微企業(yè)上報征信平臺的數(shù)據(jù)不夠真實，互聯(lián)網(wǎng)金融機構(gòu)也可派人對小微企業(yè)進行定期抽查，詳細了解企業(yè)的真實情況，確保風(fēng)險可控、收益可觀。

（三）是創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)金融征信評價機制的客觀要求

小微企業(yè)的征信評價問題一直是互聯(lián)網(wǎng)金融機構(gòu)授信業(yè)務(wù)的難題之一。目前，我國大多數(shù)互聯(lián)網(wǎng)金融機構(gòu)尚未建立小微企業(yè)專用征信評價機制。小微企業(yè)征信評級難的根源在于信息不完備導(dǎo)致的銀企信息不對稱，而在互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)迅速發(fā)展的今天，這一難題有望破冰。依托互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和云計算功能，互聯(lián)網(wǎng)金融機構(gòu)不僅可了解小微企業(yè)在金融領(lǐng)域的投融資征信，還可搜集到企業(yè)經(jīng)營管理者的社會征信、產(chǎn)銷上下游公司、物流公司與其在互聯(lián)網(wǎng)上進行交易、轉(zhuǎn)賬等經(jīng)營活動中留下的信息碎片，以及小微企業(yè)在水電氣等部門的繳費記錄?；ヂ?lián)網(wǎng)技術(shù)的應(yīng)用無法解決小微企業(yè)“軟信息”采集的問題，但是互聯(lián)網(wǎng)資源的最大特點在于“大”，通過大數(shù)據(jù)技術(shù)對龐大、細碎甚至毫無關(guān)聯(lián)的信息碎片進行分析，小微企業(yè)的征信狀況將更加真實、可視的特點呈現(xiàn)出來，從而得到更加客觀、準確的征信評價[1]。

互聯(lián)網(wǎng)金融機構(gòu)創(chuàng)新小微企業(yè)征信評價機制，可在很大程度上扭轉(zhuǎn)其對小微企業(yè)的信息弱勢，緩解銀企信息不對稱的問題。且征信評價結(jié)果可與隨后的授信準入、授信定價進行一體化對接，更好地實現(xiàn)前后授信管理一致，降低授信風(fēng)險，同時方便貸后監(jiān)督營理。因此，新形勢下創(chuàng)新數(shù)據(jù)挖掘與授信評價機制是互聯(lián)網(wǎng)金融機構(gòu)授信管理的客觀要求。

二、互聯(lián)網(wǎng)金融征信的國內(nèi)外現(xiàn)狀

互聯(lián)網(wǎng)金融征信在我國尚處于發(fā)展階段，是一個新型的行業(yè)，業(yè)務(wù)發(fā)展不完善，經(jīng)驗積累較少。我國整個征信行業(yè)都以中國人民銀行的征信中心為主導(dǎo)地位，其他征信機構(gòu)沒有得到過多的重視。目前，我國建立的基礎(chǔ)征信體系的系統(tǒng)內(nèi)大約覆蓋了2000多萬家企業(yè)和9億人口，為700多家金融機構(gòu)提供個人和企業(yè)的征信記錄。從征信業(yè)使用的數(shù)據(jù)上來看，我國征信機構(gòu)更偏向于銀行的貸款記錄、個人征信卡還款和違約記錄、房貸以及其他貸款信息。這些信息大都來自線下收集，線上信息處于空白狀態(tài)?；谶@種情況，2015年1月，央行發(fā)布了報告正式允許民間機構(gòu)進入征信領(lǐng)域，補充我國征信業(yè)的不足[2]。

目前，在互聯(lián)網(wǎng)金融征信方面比較有代表性的成果有：阿里巴巴的芝麻征信系統(tǒng)，美國的Zest Finance大數(shù)據(jù)征信系統(tǒng)。

（一）阿里金融的芝麻征信

芝麻征信是大數(shù)據(jù)征信進入市場的一個應(yīng)用，證明我國市場正逐漸接受大數(shù)據(jù)征信。2015年1月5日，央行發(fā)布了公告，允許8家機構(gòu)進入征信領(lǐng)域進行個人征信業(yè)務(wù)，這意味著個人征信系統(tǒng)有望向商業(yè)機構(gòu)開放，騰訊征信、阿里巴巴的芝麻征信位列其中。芝麻征信是螞蟻金服下一個獨立的第三方征信管理和征信評級機構(gòu)，依托阿里巴巴的支付寶平臺的用戶數(shù)據(jù)的積累，依據(jù)各方各面的公共數(shù)據(jù)信息，運用云計算以及大數(shù)據(jù)技術(shù)客觀的給個人的征信情況進行評分。并通過與其他服務(wù)的合作，讓每個人都能體驗到征信帶來的價值。

芝麻征信分是芝麻征信根據(jù)得到的海量數(shù)據(jù)，對其進行分析、處理、綜合評估得到的一個具體的分數(shù)值。芝麻征信通過5個維度來進行考察，包括用戶征信歷史、履約能力、身份特質(zhì)、行為偏好和人脈關(guān)系。集合過往的違約記錄、資產(chǎn)信息、真實的學(xué)習(xí)和職業(yè)經(jīng)歷、購物繳費等活動偏好和人際交往中影響力等數(shù)據(jù)進行評估。這些征信評估可以幫助互聯(lián)網(wǎng)金融機構(gòu)對用戶的還款意愿和是否具有還款能力得出結(jié)論，從而為客戶提供現(xiàn)金分期、快速授信等服務(wù)。本質(zhì)上來說，芝麻征信就是一套征信系統(tǒng)，它的數(shù)據(jù)來源主要分三個方面：一是網(wǎng)絡(luò)平臺、金融機構(gòu)、社交網(wǎng)絡(luò)等對外公布的信息；二是阿里巴巴集團旗下的電商以及第三方支付平臺支付寶的支付記錄；三是政府內(nèi)部或者金融機構(gòu)內(nèi)部存儲的用戶的私人數(shù)據(jù)。芝麻征信通過大數(shù)據(jù)模型將通過以上方式得到的信息進行推演計算，以此作為征信評級的依據(jù)。芝麻征信可以應(yīng)用于征信卡還款、網(wǎng)購、理財、轉(zhuǎn)賬、水電煤繳費，在芝麻征信分達到一定數(shù)值，還可以進行租車、租房、婚戀以及簽證等多種服務(wù)，租車、租房、住酒店可不用交押金，辦理簽證時不用再辦存款證明等。這種個人評級系統(tǒng)完善了我國的征信體系，提高了風(fēng)險控制的效率[3]。

（二）Zest Finance的大數(shù)據(jù)征信系統(tǒng)

Zest Finance，原名Zest Cash，2009年成立于洛杉磯，是美國一家新興的創(chuàng)新型科技金融公司，Zest Finance剛創(chuàng)立便受到了互聯(lián)網(wǎng)金融圈和投資人的廣泛關(guān)注。

Zest Finance由數(shù)學(xué)家和計算機科學(xué)家組成研發(fā)團隊，成立初期的服務(wù)對象是美國傳統(tǒng)金融征信風(fēng)險評估系統(tǒng)無法覆蓋的人群。美國的基礎(chǔ)征信體系可以覆蓋的人口約占總?cè)丝跀?shù)量的85%，因此，剩余的15%國民沒有征信評分而被銀行排除在外，由于無法獲得基本信貸需求，對于貸款的需求只能通過民間借貸或者高利貸來完成。

Zest Finance評估方式中最重要的一個理念就是假定每一個無征信的人都是“好人”，通過挖掘出他們在互聯(lián)網(wǎng)上的征信信息，證明信息不完整的人的真正的征信情況，幫助他們享受正常的信貸服務(wù)，通過Zest Cash平臺對其進行放貸服務(wù)。后來Zest Finance利用大數(shù)據(jù)技術(shù)重新塑造借貸審核流程，為在傳統(tǒng)金融中難以獲得征信的群體，提供征信評估服務(wù)，降低貸款成本。

與傳統(tǒng)金融相比，Zest Finance的最大的優(yōu)勢在于強大的數(shù)據(jù)挖掘能力和模型開發(fā)能力。Zest Finance認為，消費者的征信記錄和征信狀況聯(lián)系是緊密的，但是征信記錄與征信狀況不是完全一一對應(yīng)的關(guān)系，除了銀行給出的信貸數(shù)據(jù)，消費者還會有其他信息和行為關(guān)聯(lián)到征信狀況，哪怕之間的聯(lián)系較弱，也可以間接的比對出個人的征信情況。在Zest Finance的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)中，不僅包括傳統(tǒng)信貸信息，還包括消費者的還款能力和還款意愿。通過多維度信息的搜集處理，實現(xiàn)對一個人的全方位考察。

Zest Finance在業(yè)務(wù)處理方面的效率提高了近90%，Zest Finance的模型在風(fēng)險控制方面的性能提高了40%。Zest Finance希望可以把在征信貸款上取得的優(yōu)勢推廣到其他應(yīng)用領(lǐng)域，如為汽車金融，醫(yī)療服務(wù)，學(xué)生貸款等提供新的征信評分系統(tǒng)。

三、當(dāng)前互聯(lián)網(wǎng)金融征信技術(shù)研究存在的不足

互聯(lián)網(wǎng)金融的主要服務(wù)對象是小微企業(yè)，面向小微企業(yè)的互聯(lián)網(wǎng)金融征信大數(shù)據(jù)技術(shù)在我國雖然取得了一定的進展，但總體上仍處于起步階段，依然存在不少的問題，集中體現(xiàn)在：

（一）征信數(shù)據(jù)覆蓋不充分

我國大多數(shù)居民在征信評估方面的意識不強，對應(yīng)的征信體系設(shè)計也不充分，加上互聯(lián)網(wǎng)金融本身具有強烈的民營資本色彩，抵御風(fēng)險和償債能力相對較弱，在征信方面做得相較于各大銀行不夠完善，而且對于征信模型以及具體評分標準方面沒有完全統(tǒng)一。互聯(lián)網(wǎng)金融機構(gòu)在產(chǎn)品運營過程中離不開征信系統(tǒng)的處理，征信系統(tǒng)可以在交易的各個環(huán)節(jié)比如貸款的貸前評估，貸中記錄，貸后監(jiān)管起到重要作用，而征信系統(tǒng)的關(guān)鍵是用戶數(shù)據(jù)。按照征信系統(tǒng)的原理，數(shù)據(jù)越全面，征信評估結(jié)果越準確。互聯(lián)網(wǎng)個人征信系統(tǒng)應(yīng)該考慮數(shù)據(jù)涵蓋傳統(tǒng)的征信數(shù)據(jù)、財務(wù)數(shù)據(jù)、社交數(shù)據(jù)、經(jīng)營數(shù)據(jù)等[4]。

目前，互聯(lián)網(wǎng)金融機構(gòu)建立的內(nèi)部征信系統(tǒng)，基本沿用了各自的產(chǎn)品方向構(gòu)建個人征信系統(tǒng)；如阿里小貸積累了包括信貸額度、違約記錄，同時借助阿里旗下網(wǎng)店、阿里云等數(shù)據(jù)信息進行征信評估審核；P2P行業(yè)代表人人貸借助前端銷售+后端審核模式，其核心還是傳統(tǒng)征信評估模式，其內(nèi)部審核系統(tǒng)數(shù)據(jù)還是主要來源于貸款方的自己提供與線下確認以及第三方合作。由此可以看出，我國互聯(lián)網(wǎng)金融機構(gòu)風(fēng)險控制的缺陷在于數(shù)據(jù)的數(shù)量級別低和領(lǐng)域區(qū)間性太強?；旧蠁我黄髽I(yè)單一領(lǐng)域數(shù)據(jù)搭建征信系統(tǒng)。

（二）大數(shù)據(jù)模型的可信賴性有待提高

征信數(shù)據(jù)模型的準確性建立在海量數(shù)據(jù)處理的基礎(chǔ)上，同時需要不斷的根據(jù)實際情況調(diào)整模型參數(shù)和維度。由于互聯(lián)網(wǎng)金融征信系統(tǒng)應(yīng)用時間短、數(shù)據(jù)少、經(jīng)驗缺，目前的大數(shù)據(jù)征信模型大都基于規(guī)則制定，其中征信規(guī)則占有很大的比例，未能完全發(fā)揮大數(shù)據(jù)的優(yōu)勢特點。因此，基于大數(shù)據(jù)的互聯(lián)網(wǎng)金融征信風(fēng)險管控的核心不在于數(shù)據(jù)本身，而在于通過足量的數(shù)據(jù)分析得到的風(fēng)險管控模型。要盡量獲取不同層面、不同領(lǐng)域、不同系統(tǒng)的征信數(shù)據(jù)，只有不斷納入足夠多的變量，在此基礎(chǔ)上進行綜合分析、判斷和建模，得到的互聯(lián)網(wǎng)金融征信風(fēng)險管控模型才具有完備性和充分性，才能真正提高互聯(lián)網(wǎng)金融征信風(fēng)險管控質(zhì)量和水平，也能最大限度地避免各種騙貸等風(fēng)險事故的發(fā)生[5]。

（三）基礎(chǔ)征信數(shù)據(jù)整合難度大

隨著互聯(lián)網(wǎng)帶來的廣泛網(wǎng)絡(luò)化潮流，政府職能部門開始逐步信息化，同時強化數(shù)據(jù)共享，但是由于種種原因，數(shù)據(jù)整合程度但仍不能滿足大數(shù)據(jù)征信需要?；ヂ?lián)網(wǎng)金融機構(gòu)缺乏可靠的政府機構(gòu)作為可信的征信收集渠道，與傳統(tǒng)銀行或股份制銀行競爭，處于劣勢，互聯(lián)網(wǎng)金融機構(gòu)只能從各商業(yè)銀行歷史征信數(shù)據(jù)里進行簡單的匯集整理，大量的個人征信報告原始數(shù)據(jù)仍然分布在各個司法、工商、稅務(wù)、公用事業(yè)單位等部門，政府的自來水公司、電力部門、煤氣公司為代表的基礎(chǔ)信息，以及個人的檔案、戶籍、司法系統(tǒng)、社保等系統(tǒng)尚未完全聯(lián)網(wǎng)互通，社會基礎(chǔ)征信信息相對缺乏。

（四）線上數(shù)據(jù)線下確認模式成本高

在央行不開放征信系統(tǒng)的條件下，互聯(lián)網(wǎng)金融機構(gòu)只能自行尋求風(fēng)險控制方案，較為常見的模式就是線上上傳數(shù)據(jù)、線下確認。由于借貸方的數(shù)據(jù)自行上傳，沒有第三方渠道支持，互聯(lián)網(wǎng)金融機構(gòu)只能在線下進一步確認真?zhèn)危浩胀ǖ男畔⑼ㄟ^電話或者提供的親友電話確認。涉及資產(chǎn)信息甚至要去住址尋訪確認，這些專門安排的人員，通過網(wǎng)絡(luò)、電話，甚至乘坐一些交通工具到達借款人位置進行數(shù)據(jù)確認，勢必加大互聯(lián)網(wǎng)金融機構(gòu)獲取準確征信數(shù)據(jù)的成本和痛苦。

（五）失信行為的懲戒制度不健全

我國對不誠實交易的控制存在很大的缺陷，處罰力度不夠，導(dǎo)致借款人違約成本較低，市場欺詐、合同違約和債務(wù)違約等現(xiàn)象層出不窮，政府部門和公共機構(gòu)對于社會征信體系建設(shè)不完善，監(jiān)管力度不強，針對互聯(lián)網(wǎng)金融的交易未能與時俱進，推出適用于當(dāng)前經(jīng)濟發(fā)展的管理條例[6]。

（六）數(shù)據(jù)平臺標準未能統(tǒng)一

目前，我國對征信的征信信息平臺沒有統(tǒng)一的規(guī)定，僅由民間機構(gòu)對數(shù)據(jù)進行定義無法實現(xiàn)長遠的發(fā)展。由于互聯(lián)網(wǎng)金融平臺未能接入到全國統(tǒng)一的征信系統(tǒng)，所以無法獲得核心的征信數(shù)據(jù)，使得其征信評價結(jié)果的準確性有待商榷。其次，不同的金融平臺的業(yè)務(wù)操作規(guī)范不同、授信標準不同、信息內(nèi)容相對分散，導(dǎo)致征信數(shù)據(jù)形態(tài)各異，很難形成統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標準，無法實現(xiàn)行業(yè)內(nèi)數(shù)據(jù)共享，難以指定標準化的規(guī)范，現(xiàn)有的征信信息系統(tǒng)也未能覆蓋整個社會，嚴重制約大數(shù)據(jù)的信息獲取。