民间征信可能点燃金融业大数据变革】
随着今年初，央行向芝麻信用、腾讯征信、拉卡拉及深圳前海征信等8家民间征信机构正式颁发个人征信牌照，国内征信行业打破了央行“一家独大”的格局，进入 跨越式发展阶段。这些民间机构将如何玩转征信备受各方关注，随着相关产品陆续发布，思路越发清晰。与央行依靠从银行网点采集的个人征信记录不同，民间机构 广泛应用大数据分析，另辟蹊径推动征信技术的发展。在此不妨大胆预测，民间征信有可能点燃金融业的大数据应用的变革。
目前信息披露较为详细的是芝麻信用与腾讯征信。今年1月底，就在央行下发征信牌照后不久，阿里旗下芝麻信用便推出了芝麻信用分数，从个人用户的信用历史、 行为偏好、履约能力、身份特质和人脉关系五个维度，对个人信用予以评价。作为蚂蚁金服旗下公司，芝麻信用拥有阿里巴巴的电商交易数据和支付宝的互联网金融 数据，再加上公安网提供的公共数据，三大数据来源、五个维度构成了用户基本的信用评分。在此基础上，阿里还陆续推出了“借呗”、“花呗”等信用产品，并与 招联金融旗下“好期贷”达成合作，进一步完善个人征信的生态系统。
在上周三（4月29日）举行的2015全球移动互联网大会上，腾讯征信完成了首度亮相。据介绍，腾讯征信提供的服务包括大数据征信和身份核实。在大数据征 信方面，腾讯征信的评分系统主要从财富、安全、守约、消费、社交等几个方面对个人信用进行评级，形成个人征信评分。在身份核实方面，腾讯征信则将依靠腾讯 积累的反欺诈技术和黑名单库，并利用实时在线校验身份工具包括账号安全服务、等级服务和腾讯人脸识别等，完成在线身份核实。近期腾讯财付通已与中国公安部 所属的全国公民身份证号码查询服务中心达成人像比对服务的战略合作。腾讯的人脸识别技术还可以识别人脸到底是一张图片还是人的活体。
从芝麻信用和腾讯征信的思路看，两家公司都充分利用了在互联网上沉淀下来的大数据，以此作为个人征信的重要依据。相比于原有的央行征信系统，互联网大数据 的充分运用无疑是一场金融业的技术革命，将深刻影响未来国内金融行业的发展。但要指出的是，大数据征信的核心其实并不是数据本身，而是算法。即使不像阿里 与腾讯那样自身拥有海量的互联网大数据，个人征信依然可以做得很出彩，这也是其他征信机构的机遇所在。这一方面，讨论得比较多的是美国的大数据征信公司 ZestFinance。
ZestFinance是美国一家新兴的互联网金融公司，2009年9月成立于洛杉矶，专注于提供信用评估服务，旨在利用大数据技术重塑审贷过程，为难以 获得传统金融服务的个人创造可用的信用，降低借贷成本。与阿里、腾讯的大数据多来源于自身不同，ZestFinance的数据来源十分丰富，一是通过购买 或者交换的来自于第三方的数据，既包含银行和信用卡数据，也包括法律记录、搬家次数等非传统数据；二是网络数据，如IP地址、浏览器版本甚至电脑的屏幕分 辨率，这些数据可以挖掘出用户的位置信息、性格和行为特征。社交网络数据也是大数据征信的重要数据源；三是直接询问用户。为了证明自己的还款能力，用户会 有详细、准确回答的激励，另外用户还会提交相关的公共记录的凭证，如水电气账单、手机账单等。
ZestFinance通过融合多源信息，采用先进机器学习的预测模型和集成学习的策略，进行大数据挖掘。首先，数千种来源于第三方（如电话账单和租赁历 史等）和借贷者的原始数据将被输入系统；其次，寻找数据间的关联性并对数据进行转换；再次，在关联性的基础上将变量重新整合成较大的测量指标，每一种变量 反映借款人的某一方面特点，如诈骗概率、长期和短期内的信用风险和偿还能力等。然后将这些较大的变量输入到不同的数据分析模型中去；最后，将每一个模型输 出的结论按照模型投票的原则，形成最终的信用分数。为此，ZestFinance开发了10个基于机器学习的分析模型，对每位信贷申请人的超过1万条数据 信息进行分析，并得出超过7万个可对其行为做出测量的指标，在5秒钟内就能全部完成，效果远好于业界平均水平。
最终分析结论（Final Analysis Conclusion）：
近年来，这种基于大数据的信用风险评估框架被国内外多家互联网金融机构采用，比如德国的Kreditech、美国的Kabbage，以及国内最近获得 IDG公司A轮4000万元投资的闪银（Wecash）等。随着中国民间征信市场的放开，越来越多的机构进入这一领域，大数据重塑金融业的趋势与格局都将 越来越明显。芝麻信用、腾讯征信以及类似于ZestFinance这样的大数据征信机构将逐步取代商业银行，成为信用社会经济金融运行的基石，推动金融业 尤其是普惠金融的发展。
随着今年初，央行向芝麻信用、腾讯征信、拉卡拉及深圳前海征信等8家民间征信机构正式颁发个人征信牌照，国内征信行业打破了央行“一家独大”的格局，进入 跨越式发展阶段。这些民间机构将如何玩转征信备受各方关注，随着相关产品陆续发布，思路越发清晰。与央行依靠从银行网点采集的个人征信记录不同，民间机构 广泛应用大数据分析，另辟蹊径推动征信技术的发展。在此不妨大胆预测，民间征信有可能点燃金融业的大数据应用的变革。
目前信息披露较为详细的是芝麻信用与腾讯征信。今年1月底，就在央行下发征信牌照后不久，阿里旗下芝麻信用便推出了芝麻信用分数，从个人用户的信用历史、 行为偏好、履约能力、身份特质和人脉关系五个维度，对个人信用予以评价。作为蚂蚁金服旗下公司，芝麻信用拥有阿里巴巴的电商交易数据和支付宝的互联网金融 数据，再加上公安网提供的公共数据，三大数据来源、五个维度构成了用户基本的信用评分。在此基础上，阿里还陆续推出了“借呗”、“花呗”等信用产品，并与 招联金融旗下“好期贷”达成合作，进一步完善个人征信的生态系统。
在上周三（4月29日）举行的2015全球移动互联网大会上，腾讯征信完成了首度亮相。据介绍，腾讯征信提供的服务包括大数据征信和身份核实。在大数据征 信方面，腾讯征信的评分系统主要从财富、安全、守约、消费、社交等几个方面对个人信用进行评级，形成个人征信评分。在身份核实方面，腾讯征信则将依靠腾讯 积累的反欺诈技术和黑名单库，并利用实时在线校验身份工具包括账号安全服务、等级服务和腾讯人脸识别等，完成在线身份核实。近期腾讯财付通已与中国公安部 所属的全国公民身份证号码查询服务中心达成人像比对服务的战略合作。腾讯的人脸识别技术还可以识别人脸到底是一张图片还是人的活体。
从芝麻信用和腾讯征信的思路看，两家公司都充分利用了在互联网上沉淀下来的大数据，以此作为个人征信的重要依据。相比于原有的央行征信系统，互联网大数据 的充分运用无疑是一场金融业的技术革命，将深刻影响未来国内金融行业的发展。但要指出的是，大数据征信的核心其实并不是数据本身，而是算法。即使不像阿里 与腾讯那样自身拥有海量的互联网大数据，个人征信依然可以做得很出彩，这也是其他征信机构的机遇所在。这一方面，讨论得比较多的是美国的大数据征信公司 ZestFinance。
ZestFinance是美国一家新兴的互联网金融公司，2009年9月成立于洛杉矶，专注于提供信用评估服务，旨在利用大数据技术重塑审贷过程，为难以 获得传统金融服务的个人创造可用的信用，降低借贷成本。与阿里、腾讯的大数据多来源于自身不同，ZestFinance的数据来源十分丰富，一是通过购买 或者交换的来自于第三方的数据，既包含银行和信用卡数据，也包括法律记录、搬家次数等非传统数据；二是网络数据，如IP地址、浏览器版本甚至电脑的屏幕分 辨率，这些数据可以挖掘出用户的位置信息、性格和行为特征。社交网络数据也是大数据征信的重要数据源；三是直接询问用户。为了证明自己的还款能力，用户会 有详细、准确回答的激励，另外用户还会提交相关的公共记录的凭证，如水电气账单、手机账单等。
ZestFinance通过融合多源信息，采用先进机器学习的预测模型和集成学习的策略，进行大数据挖掘。首先，数千种来源于第三方（如电话账单和租赁历 史等）和借贷者的原始数据将被输入系统；其次，寻找数据间的关联性并对数据进行转换；再次，在关联性的基础上将变量重新整合成较大的测量指标，每一种变量 反映借款人的某一方面特点，如诈骗概率、长期和短期内的信用风险和偿还能力等。然后将这些较大的变量输入到不同的数据分析模型中去；最后，将每一个模型输 出的结论按照模型投票的原则，形成最终的信用分数。为此，ZestFinance开发了10个基于机器学习的分析模型，对每位信贷申请人的超过1万条数据 信息进行分析，并得出超过7万个可对其行为做出测量的指标，在5秒钟内就能全部完成，效果远好于业界平均水平。
最终分析结论（Final Analysis Conclusion）：
近年来，这种基于大数据的信用风险评估框架被国内外多家互联网金融机构采用，比如德国的Kreditech、美国的Kabbage，以及国内最近获得 IDG公司A轮4000万元投资的闪银（Wecash）等。随着中国民间征信市场的放开，越来越多的机构进入这一领域，大数据重塑金融业的趋势与格局都将 越来越明显。芝麻信用、腾讯征信以及类似于ZestFinance这样的大数据征信机构将逐步取代商业银行，成为信用社会经济金融运行的基石，推动金融业 尤其是普惠金融的发展。
