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在互联网时代,人们正逐渐体会到信用对生活方式的改变。2015年1月,蚂蚁金服推出了国内首款能直观反映消费者综合信用情况的个人征信产品—芝麻分。芝麻分分数范围在350-950分,700分以上表明违约率极低,信用状况极好。目前,芝麻分已在求职、婚恋、租房、租车、小贷等多个场景中被广泛使用。在国内首批获准开展个人征信业务准备工作的企业中,蚂蚁金服无疑是走在前列的。相比于以鹏元、中诚信为代表的传统征信企业和以前海为代表的金融系征信企业,互联网背景为其在数据和技术上提供了天然优势。

在以往,资本市场信用评级的体系就曾经受到极大的挑战与考验,尤其是历次经济危机期间,投资级违约和迁移率显著提升,“堕落天使”频现,在一定程度上破坏了金融市场的稳定性,加剧了危机的恶化。[1] 相比之下,在个人征信领域备受追捧的芝麻分虽然树立了个人信用评价的范例,但该系统的科学性如何,以及能在多大程度上实现预警信用风险的作用还是值得思考的。

1) 风险因子设计上更侧重对个人消费者综合情况的评估。芝麻分选取了身份特征(15%),信用历史(35%),履约能力(20%),人脉关系(5%)和行为偏好(25%)五个一级指标描述信用主体的风险情况,这一指标体系的设计较为泛泛。个人信用风险控制的关键是判定信用主体的履约能力和意愿,较各项指标直指偿债能力的资本市场评级而言,个人信用评价的指标体系虽然应该进行调整,但对于涉及个人偿债能力方面的风险因子还是应该考察的,例如个人的资产、负债、现金流情况、未来信贷计划等。这样,当消费者在经济生活中担任不同角色时,其特征风险才能被更好的捕捉。同样,FICO评分体系[2]虽然考虑了负债等因子,但仍存在类似欠缺。然而在现阶段,不管是芝麻分现行的指标体系还是FICO指标框架,数据的可得性和真实性都限制了其应用。

2) 除了风险因子的选取,算法也是评分过程中的重中之重,这一点上芝麻信用并没有透露。

3) 在不同的场景下,风险因子的设定和权重均是唯一的。这一科学性的欠缺是较明显的。随着芝麻分在不同场景的不断试错,以及信息回路的形成和完善,这一点可能会得到更好的调整。

4) 芝麻分数据接口狭窄,主要是阿里系数据的自采自用。个人征信业务的目标之一就是实现数据的互补。2015年6月,芝麻信用与北京银行签署信息查询与应用等多方面合作协议。然而,目前芝麻分主要采用的数据仍基于阿里巴巴平台,并未有效接入央行征信系统和其他金融机构。同时,这种情况会造成阿里系统内用户形成一个小的信用体系,该体系外的数据接入后也存在口径不一致的问题。

5) 打分结果与用户活跃情况有关,公平可靠性受到质疑。频繁使用淘宝、支付宝、余额宝等进行交易和操作的用户芝麻分也会相对较高。这对其他信用情况良好,但在阿里平台上不活跃用户是不公平的,也从侧面反映出数据源的局限对评分客观性的影响。

考虑到芝麻分的一些不足,很多合作伙伴仍然只将其视为评判客户信用风险的一个参考,从根本上还是依靠自有的风险控制系统。以上几点不仅仅存在于芝麻信用的评分体系,也是值得整个行业关注和改善的。个人征信在打分产品的建设上还应不断尝试和调整,适度公开,接受市场检验。

[1] 根据Moody’s公开数据,作者统计。

[2] 参考资料:FICO® Score and Ratings Scale Methodology

[Source]

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