上海2017年7月19日電 /美通社/ -- “當有征信數(shù)據(jù)和借款人以往的借貸歷史數(shù)據(jù)，比如說宜信11年積累下來的借貸歷史數(shù)據(jù)，它就是判斷一個借款人的還款能力和還款意愿的強金融相關數(shù)據(jù)。有借款人信貸歷史數(shù)據(jù)，借款人過去的借貸行為就是反映一個人未來還款與否的重要的指標，大數(shù)據(jù)就只能是一個補充。”
2017年7月16日，北京宜信致誠信用管理有限公司（以下簡稱“致誠信用”）總經(jīng)理趙卉在上海出席2017Lendit朗迪金融科技峰會時做出了以上發(fā)言。在這一全球范圍內(nèi)具備頂尖規(guī)格和影響力的金融科技盛會上，來自全球23個國家、800多家機構、超過3200名業(yè)界領袖和投資人在此展開對話，探討全球金融科技發(fā)展趨勢。
趙卉受邀在“信用與數(shù)據(jù)”分論壇環(huán)節(jié)發(fā)表了“信用數(shù)據(jù)與大數(shù)據(jù)”的主題演講，針對行業(yè)中對于各種不同屬性的數(shù)據(jù)在稱呼和用途上混淆以及目前以數(shù)據(jù)共享來打破數(shù)據(jù)孤島、進行風險聯(lián)防聯(lián)控對于行業(yè)健康發(fā)展的必要性等進行了詳細探討。
大數(shù)據(jù)不是征信數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)風控是傳統(tǒng)風控的補充
行業(yè)更多把征信數(shù)據(jù)之外的非傳統(tǒng)性數(shù)據(jù)（alternative data）如第三方數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)等稱為大數(shù)據(jù)?！按髷?shù)據(jù)可以應用于金融行業(yè)的信審風控。但它不是征信數(shù)據(jù)，起碼現(xiàn)在還不是，”趙卉指出，“征信數(shù)據(jù)是基于金融借貸的數(shù)據(jù)，是金融強相關的信貸數(shù)據(jù)，征信數(shù)據(jù)一定是通用的、透明的、穩(wěn)定的、信用相關性強的；而大數(shù)據(jù)的維度雖多，但只面向特定人群，不符合征信機構數(shù)據(jù)的特征。”
世界上沒有一個所謂“大數(shù)據(jù)征信”的概念，這是中國獨有的。趙卉介紹道：“美國大數(shù)據(jù)風控之所以興起，是因為美國的征信只覆蓋了美國85%的人群，有15%的人群沒有征信記錄，所以需要更多維度的數(shù)據(jù)來做信用評估。在中國，大數(shù)據(jù)風控的出現(xiàn)與發(fā)展和美國的情況也極其相似。中國缺乏完整的征信體系，中國的個人征信系統(tǒng)中只包含了中國25%的人口，而市場上普惠金融所覆蓋的人群并不是傳統(tǒng)金融銀行覆蓋的人群。在沒有這些人群的征信數(shù)據(jù)情況下，只能用各種維度的大數(shù)據(jù)來進行風控。”
大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)采集和計算能力可以建立實時的風險管理視圖。借助于多方面多維度的數(shù)據(jù)、自我學習能力的風控模型、實時計算結果，可以提升量化風險評估能力。 大數(shù)據(jù)風控可以使信審流程自動化，提升信審風控效率，但是目前在數(shù)據(jù)覆蓋率、匹配率等等問題上，大數(shù)據(jù)風控不能完全取代傳統(tǒng)基于征信數(shù)據(jù)的風控。
“大數(shù)據(jù)風控的運用，不僅僅在中國，而且在全世界都有一些疑問。比如數(shù)據(jù)的質(zhì)量和權威性能否保證？數(shù)據(jù)維度是不是越多越好？互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)偽造問題如何發(fā)現(xiàn)和解決？統(tǒng)計的基本原理正確性怎樣證明？個人隱私保護和信息安全如何保障？等等”趙卉針對大數(shù)據(jù)風控提出了疑問，“在美國，美聯(lián)儲曾經(jīng)警告金融科技公司，使用諸如社交媒體信息等非傳統(tǒng)數(shù)據(jù)來判斷信貸價值存在風險。因為這種判斷方式可能導致他們觸犯與公平貸款相關的法律。”
“然而，未來隨著技術、立法的完善，相信大數(shù)據(jù)風控未來會發(fā)揮更大的水平，這是一個趨勢。”趙卉說。
中國普惠金融的風控和征信現(xiàn)狀決定數(shù)據(jù)共享必要性
央行個人征信中心有信貸記錄的人群只覆蓋了全國四分之一，并未覆蓋普惠金融所服務的人群，尤其是低收入人群。雖然中國民間信貸已經(jīng)發(fā)展成為中國經(jīng)濟體系的重要組成部分，但各互聯(lián)網(wǎng)金融機構之間缺乏互聯(lián)互通的共享機制，形成眾多數(shù)據(jù)孤島，目前多頭負債與欺詐風險愈發(fā)嚴重。
趙卉詳細介紹道：“當一個借款人到一家機構申請借款時，這家機構對他的信用審核是根據(jù)該借款人的還款意愿和還款能力做出的，但糟糕的是，每個機構并不知道站在他們面前的借款人或許已經(jīng)向十多家機構申請并拿到了貸款，甚至已經(jīng)在很多家都有嚴重逾期現(xiàn)象了。所謂的多頭負債就是這樣產(chǎn)生的。同時，金融行業(yè)的欺詐現(xiàn)象從來就沒有停息過，并且一直以來，由于中國征信體系的不完善，金融欺詐如同黑客攻擊一般持續(xù)、長久的存在，欺詐招數(shù)更是五花八門，令各機構防不勝防。如何精準識別虛假信息申請、冒用身份申請、機構代辦、多頭借貸、組團騙貸等欺詐風險也是各機構面臨的問題。”
“如果不能降低這些風險，有效地規(guī)避信用崩盤、信用風暴出現(xiàn)，很有可能會演化一個行業(yè)性的系統(tǒng)風險，這是網(wǎng)貸行業(yè)下一個十年發(fā)展的關鍵問題。所以，只有信息共享才有希望幫助行業(yè)形成一個良性的生態(tài)環(huán)境，只有抱著誠信的態(tài)度，真實、合規(guī)、高質(zhì)、有效地進行數(shù)據(jù)對接共享，這樣才能真正打破信息孤島?！壁w卉說。
阿福共享平臺 -- 以降低行業(yè)風險、提高風控水平為己任
作為共享的倡導者，2015年6月致誠信用率先推出阿福風控云平臺，將宜信10年積累的1200萬全量借貸數(shù)據(jù)，及經(jīng)過反欺詐團隊調(diào)查核實的逾40萬風險名單，向行業(yè)機構免費提供查詢，成為業(yè)內(nèi)唯一的一個提供宜信全量借貸數(shù)據(jù)查詢的平臺。
“很多機構查詢一年之后發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)是真實的，及時更新的，對他們的信審風控有極大幫助。于是有機構客戶找到我們說，感謝宜信首先誠信共享，我們也愿意和宜信一起邁出這一步，我們也愿意共享我們的數(shù)據(jù)。”趙卉介紹阿福平臺時說道，“于是2016年12月致誠信用正式發(fā)布致誠阿福共享平臺，創(chuàng)新性地提出了‘共享+’的理念，誠邀行業(yè)誠信機構加入，共同打造一個風險管理及金融科技共享云平臺，實現(xiàn)了從最初的單向共享到如今的多元共享。阿福共享平臺堅持誠信共享、有效共享、免費共享，不以盈利為目的，以降低行業(yè)風險、提高行業(yè)風控水平為己任?！?/p>
截至2017年6月，阿福平臺合作機構達到658家，涵蓋網(wǎng)貸、小貸、消費金融、銀行、保險等行業(yè)。
在數(shù)據(jù)方面，阿福平臺形成了千萬級的宜信借款記錄數(shù)據(jù)及千萬級的福網(wǎng)風險名單數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)涵蓋信貸、消費金融、房貸、車貸、小微企業(yè)貸等多種借款類型，遍布全國251個城市和93個農(nóng)村地區(qū)。
阿福平臺累計總查詢量達到了2614萬次。其中借款記錄查詢總次數(shù)達1351萬次，總查得率為68%。風險名單查詢總次數(shù)達1263萬次，總查得率為10%。平臺對多頭借貸預警總次數(shù)達554萬次。其中，在2家及以上機構申請借款的總人數(shù)達191萬人，在5家及以上機構申請借款的總人數(shù)達29.42萬人，同一借款人最多向29家機構申請了借款。
演講最后，趙卉提到：“在統(tǒng)一的社會性個人征信系統(tǒng)建立之前，持續(xù)向行業(yè)提供數(shù)據(jù)與金融科技共享服務是阿福平臺義不容辭的使命。同時，致誠阿福也在持續(xù)進行孵化和創(chuàng)新，將會不斷推出風險管理的產(chǎn)品和服務?！?/p>
截止目前，平臺上已經(jīng)有包含阿福共享查詢，阿?；A查詢，福網(wǎng)，福分，風險速查，授權數(shù)據(jù)報告，反欺詐決策引擎在內(nèi)的7大子產(chǎn)品。未來，阿福平臺將繼續(xù)在人工智能、大數(shù)據(jù)、云計算、知識圖譜等科技領域積極探索，在基于具有金融DNA的數(shù)據(jù)基礎上，輔以科技的創(chuàng)新性應用，努力探索風控新方法新技術。
