大數據征信怎么做的？

4月2日，北京溫特萊大廈，宜信大數據創新中心副總經理雷鵬向記者演示了宜信大數據授信的成果。

一家在eBay上運營的商戶，在授權宜信獲得其相關經營數據后提交貸款申請，隨后，幾乎以實時的速度獲得宜信十萬元的授信額度。

雷鵬演示的是宜信基于大數據的信用貸款產品——商通貸，通過與知名電子商務平臺eBay合作，面向eBay上的中國商戶發放信用貸款，這一點與阿里小貸的模式比較相似。

互聯網技術的發展，讓大數據成為“風口上的那頭豬”，但是有關大數據的應用多存在理念方面，大數據在現實生活的應用尚處于探索階段。對于金融業至關重要的征信領域，大數據能夠發揮多大的作用？以互聯網金融公司為代表的新興金融業率先對這一領域進行探索。

宜信自去年以來組建大數據創新中心，重點研究大數據征信的應用。商通貸是宜信探索大數據征信的一次嘗試，于2014年9月開始運營。據宜信公司高級副總裁、大數據創新中心總經理張小沛透露，通過與eBay等電商平臺的合作，宜信已經通過商通貸發放數億量級的貸款，貸款逾期率幾乎為零。而在此之前，宜信P2P業務宜人貸已經通過大數據征信開發出極速放貸模式，同樣可以實現實時放貸，并保持相當低的逾期率。

現在的問題是：作為“聽說的人多，看見的人少”的大數據征信的在現實生活中如何應用？通過宜信商通貸的研發或許可以得到一些答案。

宜信商通貸大數據征信樣本

宜信在大數據上的投入可謂大手筆，為組建大數據創新中心，唐寧從美國找來一直致力于大數據研究的張小沛，此前，張小沛在美國HULU等平臺負責大數據廣告精準投放，對于大數據有多年實操經驗，而其團隊的多位科學家均來自HULU和國內科研機構。

去年9月份，宜信大數據創新中心推出商通貸，其目標客戶是中小型電商。

以商通貸的合作伙伴eBay為例，在eBay上的中國商戶多從事出口行業，對流動資金需求較高。

“在華南、華東有十幾萬外貿電商在eBay開店，然后將產品賣到全球去，這些人去銀行融資挺難的，因為很多人是80后，可能車房等固定資產在手里頭，銀行就挺難去衡量他的信用的。”張小沛談到宜信商通貸的目標客戶時表示。

商通貸接入eBay平臺后，商戶只要授權宜信獲得自己的經營數據以及社交等數據，宜信便可綜合評估店鋪經營數據，評價數據和其他互聯網數據，結合自己獨特的信用風險評分模型，在30秒內即可完成對申請者的授信，并作出付款判斷，申請者最高可獲得100萬的授信。

欲在30秒內完成授信，大數據征信是核心，而數據采集正是難點所在。

數據采集最重要的是需要數據的真實性，這也是商通貸一開始選擇eBay、亞馬遜等國際電商合作的主要原因，以避免國內電商存在的刷單行為。

宜信在與eBay談數據開放時，eBay法務部大約對這一合作審核了三個月的時間，其中很重要的原因是擔心商戶數據泄露。

“像這種合作都要在eBay美國審批，對一個美國公司在合作中要把數據分享給一家中國的實體來說，有非常多的問題和挑戰，我們中間做了大量的工作，提供公司資質、各方面的良好的記錄。” 雷鵬表示。

獲得eBay同意和商戶授權后，宜信商通貸才能接入商戶后臺進行大數據分析。其基本的原理是：宜信從eBay平臺獲取商戶過去2年到4年的連續經營的記錄，這些記錄反映了商戶的交易情況，包括退換貨、客戶滿意度、物流，當這些信息被傳遞回來后。宜信再將這些數據放入大數據分析模型去判斷，然后給商戶一個合理的額度。

那么哪些數據是宜信大數據分析模型中所必須的變量呢？雷鵬認為可以分為四個方面：

第一，要確定借款人身份的真實性。首先確認借款人是真實的，在eBay業務的業務也得是真實的，這就需要商戶開放數據給宜信。所以在申請材料中，店鋪注冊人與實際經營人是中國籍公民（港澳臺除外），22-55周歲（含）；

第二，要確認借款人的社交關系。人是社會動物，社交關系是真實存在的。親朋好友之間的關系更是一種具有社會約束力的力量。

“孤零零一個人，很難將信用這個事兒變成一個有約束力的事兒。所以社交關系很重要，就是能形成一種社會的約束力。不按信用做事情會有社會壓力。”雷鵬表示。他表示宜信可以通過技術手段，運用大數據透過各種網絡信息獲得個人的各種社交關系。因此，在申請貸款時，商通貸的借款人還要提交三個相應的聯系人，包括親屬和同事等。

第三，經濟能力和還款能力。宜信可以從平臺上和其他數據源上獲得借款人的綜合信息，包括銀行交易流水，退單情況，業務的季節性因素、客戶滿意度等，這些維度的數據可以用來確認借款人的還款能力的。

第四，還款意愿。有的人有還款能力，但有時候會忘記還款，有的人屬于惡意拖欠。因此判斷個人的還款意愿難度很大，宜信所做的是通過對借款人既往違約記錄和對信用的守約性等額外信息的判斷，包括電話欠費記錄等。

“所以我們講起大數據，可大到非常大，但是真的梳理邏輯，基本上就這四個大的維度，然后在這個維度內，逐一提供更豐富的信息，去更精準的判斷。”雷鵬表示。

數據模型分析征信應用

要實現雷鵬所說的精準判斷，宜信需要通過大數據征信模型對數據進行加工和深度分析，將所有的數據融在一起做成N個模型，然后對借款人的信用進行判斷。

在美國做過多年廣告搜索引擎的張小沛認為，所有的數據都是信用數據，宜信的大數據開放系統并不是傳統金融機構應用的分析模型，在她看來傳統金融機構應用的數據分析模型，最多只能放幾百個變量，而在互聯網廣告精確搜索中可以將幾十萬甚至幾百萬個變量放進模型里，只需要通過機器學習，便可以對數據進行精準的分析，宜信的大數據征信模型正是將互聯網的技術手段應用到了垂直的金融授信額度預估場景里面。

“機器學習沒有那么神奇，要得出結論，必須要有一些樣本數據，正樣本和負樣本，正樣本是借債還錢的好客戶，負樣本是借了不還的客戶。”張小沛表示。

從這個角度來說，宜信在8年多的時間里已經積累了200多萬的客戶，有大量的正負樣本。而有的P2P企業剛剛起步就開始說自己可以做大數據分析，張小沛認為這種事情不可思議。

“他連正樣本、負樣本都沒有，我都不知道是怎么做出來的。”張小沛表示。在她看來，即使只有正負樣本其實也不一定能夠做出精確的數據，因為還要有對整同維度領域的知識有深刻理解，這些都是走過彎路、交過很多學費走過來的.

張小沛所說的彎路和學費，其實是指宜信在多年的經營過程中出現的違約現象，而這些違約現在從大數據分析的角度來看，反而可以作為參考樣本，加入數據分析模型中，進而實現更為客觀的征信判斷。同時她并不認為數據模型可以完全的避免出現違約，而是一個不斷修正和不斷迭代過程。

“如果模型算出來百分之百都是對的，那是有問題的。說明整個金字塔里頭你只考慮到尖端人群，所以不管做精準廣告還是做信用信貸的審核，當看到每一個都是正確的時候，應該非常謹慎的下探，去探索邊界，找到平衡。否則你就漏掉了太多值得服務的人群。”

但是即便如宜信這樣在普惠金融領域深耕多年，并積累多年的數據資源，走過很多彎路的互聯網金融企業，在應用大數據方面也存在不少掣肘。

“撬動社會多方的資源才可能真正形成大的大數據，所以在這個地方真正難度大的地方不是在技術上，而是在數據的來源上。”雷鵬對鳳凰財經表示。

而數據來源的難點也不只是在采集上，雷鵬認為難點是各個利益方怎么樣進行合作，自愿地把數據分享出來。實際上真正把這個分享落地的過程中，信用關系是一方面，利益分配是另一方面，技術操作、落地、還有時效性都是可能潛在的挑戰。為此，在推出商通貸的過程中，宜信并不僅僅介入ebay等電商平臺，還和其他數據平臺有合作，以獲得龐大的數據進行分析。

宜信最希望接入的數據方就是央行征信中心的數據，但是由于互聯網金融公司法律地位未明，至今這一需求尚處于探索之中，唐寧認為互聯網金融公司接入央行征信系統已經到了臨門一腳的時刻了。

在唐寧看來隨著互聯網金融發展，隨之產生了一人多貸，多頭負債等問題，如果P2P能夠接入到央行征信之中，一方面是從央行那里獲取數據，一方面把宜信多年積累的上千萬數據能夠分享到央行征信體系之中，對于整個的金融體系建設非常重要。

“就我們幾年下來積累的話，真正服務過的客戶就有真正快兩百萬，那么真正有申請的話來講的話，那是上千萬，這是非常寶貴的數據。”唐寧表示。

商通貸應用場景探索

商通貸在推廣中要解決的是應用場景的問題。當前，國內大型電商如淘寶、天貓、京東均在打造自身的金融體系，阿里旗下的阿里小貸可以為淘寶、天貓上的商戶服務，并積累了多年的運營經驗，后來者如京東也在不遺余力的打造自己的供應鏈金融，二者的共同點是打造自己的商業閉環。

目前的情況是，做金融出身的宜信并不具備這種商業閉環的條件，但在唐寧看來專業做金融是自己的優勢所在，畢竟隨著互聯網的發展，電商將成為趨勢，而不是幾家電商平臺高度壟斷，而商通貸瞄準的恰是這部分中小電商。另外，他認為隨著電子商務的發展，電商與金融的分工會更加明確。

以美國為例，ebay和亞馬遜都是巨無霸型的電子商務平臺，他們并沒有做自己的金融系統，而是專業的做電商，在金融領域選擇和其他金融企業合作，而中國實現這種分工還需要一個過程。雖然如此，張小沛認為宜信的第三方身份也有利于其與其他電商合作，而不是向京東與阿里一樣互相排斥。

“你專注做你的電商，我來幫你做金融服務，嵌到你的場景里頭去，實際上是幫你提高轉化率的，幫你把你的閉環做得更順暢這樣子的，我這個中間各自有各自的價值，最后是共贏的關系。”張小沛表示。

此外，相對于阿里與京東的閉環模式，宜信商通貸還面臨著對商戶掌控能力的挑戰。

以阿里小貸為例，阿里巴巴掌握了天貓與淘寶上的商戶的經營數據，一旦這些商戶出現借貸違約情況，阿里小貸具有較強的主動性，可以減少自身的損失。而商通貸主要通過與其他電商平臺的合作，獲得授權方能獲得用戶數據，而且對商戶不具備強制性。這要求宜信必須在大數據分析上擁有更強的競爭力，而這對剛剛起步的大數據征信是一個挑戰。

在唐寧看來，宜信已經在大數據征信上處于領先地位，一旦把這個挑戰解決了，宜信商通貸就可以面向所有電商平臺和數據伙伴提供服務，并不局限于某一個體系之中，這需要宜信在大數據征信中不斷的探索。

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