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我国征信行业自改革开放后起源于商贸领域,随着金融体系的市场化改革逐步拓展至金融领域,私营征信形态与公共征信形态并存,是典型的市场需求驱动型的发展模式。在没有健全的法律法规、没有优秀的实践先例的情况下,国内征信机构均是根据市场需求和国际经验,采取 “信用报告+增值服务”传统的商业模式。而在现如今开放市场条件下,一些商业模式的市场需求基础已经在逐渐消解,互联网金融、大数据征信在国内外已被最大化地演绎,征信市场的竞争出现了新业态。

Credit Karma的“互联网征信新模式”

美国互联网征信机构Credit Karma公司成立于2008年,基于互联网向美国消费者提供免费的信用评分(传统的信用分数查询步骤过于复杂,而且收费不菲)、信用报告和信息监控服务,以帮助每一个消费者了解和提升自身的信用状况,目前有约3300万用户。

消费者只需要登陆Credit Karma的网站就可以享受免费的信用信息服务,并可以根据自己的需要跟踪个人信用状况。Credit Karma推出了Insight平台,允许用户绑定自己的银行卡、信用卡账户,同时允许用户在平台上查看自己的房屋贷款、汽车贷款、助学贷款等各种财务状况。根据这些消费者的信用特征,Credit Karma 还提供免费的在线工具和信息来帮助消费者了解本人的信用评分,并根据其信用情况,给出一些信用改进建议来帮助消费者提高信用。

Credit Karma根据个人消费者的信用信息(从传统征信机构获得)和个人金融信息(消费者自己提交至网站),经过数据挖掘和算法分析有针对性地推荐金融产品。这也是其主要的盈利方式,即将定制化的金融公司的产品广告推送至适合的用户,Credit Karma从合作的金融公司那里获得佣金。

Credit Karma向个人消费者提供免费的信用报告和信用评分服务,这种模式相对个人征信服务的传统模式是一种颠覆性的变革。通过和传统的征信机构TransUnion(环联,全球第三大个人征信机构)合作,并获得互联网巨头Google的投资,Credit Karma将传统的征信业务和互联网巨头的资本与技术创新进行整合,可以认为Credit Karma代表着金融和互联网两个行业融合的趋势。

中国目前还没有美国那样完善的征信体系做支撑,也不能够获得足够的征信数据源,而像Credit Karma一样利用互联网、大数据技术进行征信服务理念和模式的创新就显得尤为关键。

致诚信用的“大数据征信”

北京宜信致诚信用评估有限公司(简称:致诚信用)是P2P“老大”宜信公司(宜信在P2P行业有9年积累,已有数千万客户所提供的信用报告、联系人信息、教育水平、工资单、银行流水等一系列信用数据)旗下的征信机构,致诚信用利用大数据采集和分析技术打造了一个金融云平台为其征信业务服务。

借助宜信在信贷数据上的优势,致诚信用的金融云平台打通了宜信及其线上和线下合作伙伴的数据,并通过平台上一个特殊的搜索引擎,在获得个人授权许可的情况下,搜索引擎会抓取个人在互联网上留下的电商购买数据、搜索引擎数据、社交数据等多个维度的数据,还有大量散落在网上的公开数据。

致诚信用将采集的结构化数据(信贷数据)和大量的非结构化数据(搜索引擎所得数据)结合起来,依靠金融云平台的机器学习智能化分析通过相应的数据分析和挖掘技术输出每个人的信用评估结果。致诚信用开发了十余个基于机器学习的分析模型,对每个人的超过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。在此基础上预设一些规则引擎(可以理解为一些基础的算法),引导系统做出一些基本的判断和决策。这种机制的决策性能远远好于业界的平均水平。未来,收集和整理数据的门槛会降低,而利用机器学习进行数据分析和挖掘的能力会成为关键。

在金融云平台强大支持下,致诚信用首席科学家郑茂林博士(曾在美国FICO公司工作多年,负责决策优化、信用评分模型技术的研究和开发,由其发明的大规模决策优化算法获美国专利,每年为FICO公司带来数千万美元的收入)利用其在FICO的经验,结合中国国情及金融云平台大数据分析结果设计专有预测模型,能够挖掘出历史数据关联性,用以对未来事件进行预测,最终用分数来表示事件发生的可能性。同时,以社交网络分析技术,进行身份识别和社交网络分析,理清不同组织、个人、事件等实体之间的关系,在这个基础上能长出很多应用场景,比如获客、实时授信、产品个性化推荐、贷后管理等。这些技术在信用评估和反欺诈领域都是顶尖的实践。

互联网金融、大数据征信为传统金融和征信领域带来了新的业态,并为未来的变革及发展打开了一面崭新的窗户。这些征信市场的“新入者”们相互竞争和对话是基于互联网思维和互联网技术服务平台,只有把大数据、云计算、移动终端、人工智能等技术及与征信相结合产生新的业态,重塑价值链,才能突破传统“信用报告+增值服务”的商业模式。

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