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大数据背景下互联网金融征信模式分析 摘要：随着大数据、云计算、物联网等互联网技术的高速发展，互联网金融征信迎来了前所未有的机遇和挑战。“大数据+征信”的理念在为我国互联网金融征信业的发展提供新思路、激活征信体系建设新动力的同时也带了挑战。本文通过对大数据背景下国内外互联网金融征信模式典型代表的分析，总结大数据背景下互联网金融征信发展的要点。 关键词：互联网金融征信；数据共享；数据分析 一、互联网金融征信的内涵 互联网金融征信主要是指利用大数据、云计算等技术来采集、分析个人和企业在使用互联网各类服务时产生的信息数据，结合线下收集的数据对征信对象进行综合信用评定。互联网金融征信的最大的特点就是信息来源非常广泛，除了电商交易数据、移动支付信息等网络交易数据信息之外，还包括了网络社交平台信息，如微博、微信、QQ、抖音、快手等。用户在进行视频浏览、信息搜索时也会产生与消费交易有关的信息，同时还包括通过地方政府机构的征信平台共享的数据，使得整个数据来源更为广泛全面。另外，现在的信息数据的呈现形式多种多样，使得数据处理变得更加复杂，大量由电子邮件、网站、图片、视频等格式体现的个人信用数据使得互联网征信机构需要使用包含大型计算机集群的云计算来处理，而且信息处理的综合水平要求也越来越高，可能需要通过图像处理、语义识别、数字挖掘等手段共同对互联网的数据进行分析，并且还要存储大量数据并确保动态更新和数据安全，用来提高信用评估的决策效率与预测模型的精准度。 二、大数据背景下互联网金融征信模式 （一）国外互联网金融征信模式——以Zest Finance网贷平台为例 大数据背景下的互联网金融征信和传统征信相同，对消费者的信用评估也是基于两个基本面的信息：消费者的还款能力和消费者的还款意愿。所不同的是，传统征信中，数据依赖于银行信贷数据，而大数据背景下的互联网金融征信的数据并不仅仅包括传统的信贷数据，同时也包括了与消费者还款能力、还款意愿相关的一些描述性风险特征，这些相关性描述风险特征的抽取与筛选是Zest Finance的技术核心。 Zest Finance的核心业务是消费信贷审批，主要客户是次级贷消费者，主要的竞争对手是银行或典当行。Zest Finance的核心竞争力在于其强大的数据挖掘能力和模型开发能力，将机器学习领域比较成熟的技术创造性地用于传统的信贷风险管理领域。Zest Finance 网贷平台挖掘数据的深度也强于其他平台，不仅采用在以往征信体系中常用的决策变量，如FICO 的五个基本影响因素，包括未还款金额、付款记录、新信贷申请、信贷期限、信贷组合等。Zest Finance还会收集音像、图片、视频等非结构化的数据信息，如客户的Facebook 等社交网络信息、会员信息等，将信息进而转向结构化数据再进行评分。并且Zest Finance的信用评估模型，每一季度都会进行更新，确保模型的信用评估准确度。 （二）国内互联网金融征信模式——以蚂蚁金服为例 蚂蚁金服拥有相对完善的大数据信息体系，通过支付宝、电商平台等多方位积聚的交易数据和支付数据作为原始数据资料，再加上卖家提供的经营数据、银行账单等信息，和个人的公用事业缴费记录、信用卡还款信息、与他人的资金往来，甚至婚姻状况、职业等信息，作为辅助数据资料。2013年阿里巴巴还通过收购新浪微博18%的股份获得了社交领域的大数据，一步步成长为全能数据标兵。接着，依靠蚂蚁金服的云计算平台，对这些庞杂数据进行专业化处理，作为其征信的依据。 蚂蚁金服做大数据的深层目的之一在于通过对每个数据行为的分析，进而掌控每个人的信用状况。蚂蚁金融云专注于云计算领域大数据的研究和研发，可以把各行为主体纷繁复杂的信息数据映射为其自身详细的信用评价，形成芝麻信用分和企业信用报告。芝麻信用得分越高，信用状况越佳，芝麻信用的数据来源十分广泛，包括在线购物、与他人资金往来、还信用卡、资金理财、公用事业费缴纳、房屋租赁或买卖、跳槽情况、婚姻状态、社交关系等，从用户信用历史、行为偏好、履约能力、身份特质、人际关系五个维度进行展示。芝麻信用采用线上征信的模式，通过对大数据技术的应用，可以覆盖到传统征信系统不能覆盖的群体，如从未向银行借贷、从未办理过信用卡的大学生、自由职业者等，具有普惠性，对现有的征信体系起到补充和完善的作用。 三、大数据背景下国内外互联网金融征信模式启示 （一）保证海量数据信息 蚂蚁金服认识到大数据征信技术在互联网金融平台尤其是借贷平台的重要之处，只有充分收集用户的数据，并且作出相对成熟的征信模型，才会对用户信用评判进行合理诠释。在互联网蓬勃发展的大趋势下，阿里巴巴集团经过多年的发展逐渐积累了众多客户，2019年天猫双十一交易额最终为2684亿元。这些交易额背后都是一笔笔实实在在的客户交易行为，这无疑都成了蚂蚁金服征信系统的数据信息来源。只要合理运用收集到的数据，蚂蚁金服就可以对客户的信用进行评判，并在借贷前期、中期、后期及时给予风险预警信号。 （二）加强平台数据共享 Zest Finance利用大数据征信平台成功的基础就是美国信息的开放，不仅如此，Zest Finance也与Facebook、Twitter 等社交平台进行信息共享而获得更多数据源来进行更精准的信用评分。在美国传统的FICO评分中，收集了大量民众信用信息，其中包括银行卡使用记录、银行存取款记录、水电缴费情况等信息，但Zest Finance还收集了几十万类不同的数据项目，借此构建了较为全面的用户信用信息系统。我国的互联网金融征信平台也应学会自行建立征信系统，学习数据共享技术，进而不断扩大征信系统中原数据来源，建立更加可靠的互联网金融征信体系，进而覆盖更多的互联网金融平台，覆盖更全面的客户群，而不是处于一个“信息孤岛”的状态。 （三）提高数据分析能力 ZestFinance优于其竞争对手和传统信贷机构的一个重要的原因是强大的信用评分模型的开发能力：基于多角度学习的预测模型，模型及时更新而且不断细化。Zest Finance公司所开发的集成的机器学习模型极大促进了平台清洗数据与数据分析能力。另外，蚂蚁金服作为比较成功的互联网金融征信案例，其坐拥极其庞大的大数据信息库，同时，其信息处理和信息挖掘能力更加强大。蚂蚁金服结合云计算方法，运用最先进的大数据技术来处理信用信息数据，比如 Deep Learning、Page Rank和 Neural Network等。通过深入的数据挖掘，蚂蚁金服能更加全面地了解小微企业。此外，支付宝及其各项应用所沉淀的数据，能帮助蚂蚁金服有效地分析顾客消费习惯、判断未来趋势，并应用到各项业务中。所以，只有加强对量化的信用风险分析技术研发投入，才能真正实现对消费信贷的专业风险管理。同时，互联网金融征信作为一种新的产物，必然离不开数据技术人才，因而培养顺应大数据发展的高素质人才、建设大数据发展人才体系至关重要。 参考文献： [1]张丽.大数据背景下的小微企业互联网金融征信应用研究[J].农家参谋, 2019(22):185. [2]张郁.当前互联网金融征信发展的探讨[J].现代商贸工业,2019,40(14): 113-114. [3]骆盼盼.大数据背景下的互联网金融征信问题分析[J].现代营销(下旬刊), 2018(09):247-248. 作者简介：李景航，1990年2月出生，女，汉族，籍贯：河南省南阳市，研究生学历，讲师，研究方向：互联网金融 本文来源：https://www.dywdw.cn/35682390cdc789eb172ded630b1c59eef9c79a72.html
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2022-07-20
