大數(shù)據(jù)征信對(duì)中國(guó)征信業(yè)的啟示
ZestFinance最初的服務(wù)對(duì)象是只能使用高利貸的人群（稱為借貸日貸款人群），通過(guò)大數(shù)據(jù)挖掘出他們的信用信息，幫助他們享受正常的金融服務(wù)。ZestFinance假定每一個(gè)消費(fèi)者都是“好”人，希望通過(guò)搜集證據(jù)，證明信貸信息不完整人群的真正的信用狀況，進(jìn)而幫助他們實(shí)現(xiàn)享受正常金融服務(wù)的權(quán)利。
相比而言，目前國(guó)內(nèi)的信用風(fēng)險(xiǎn)管理，懲罰性太強(qiáng)，一種類似“有罪推理”的思路大行其道，這種方式可能簡(jiǎn)單有效，但是并沒有把征信的作用全面發(fā)揮出來(lái)。征信的真正作用不僅僅是懲戒失信，更重要的是褒揚(yáng)誠(chéng)信。ZestFinance為所有的消費(fèi)者挖掘信用，用科技的力量推動(dòng)普惠金融的發(fā)展，打破信貸機(jī)構(gòu)為富人服務(wù)的怪圈。
定位于特定的服務(wù)人群也是ZestFinance成功的關(guān)鍵。ZestFinance的主要服務(wù)對(duì)象是約占人口5%的、信用評(píng)分在500分以下的次級(jí)貸人群。通過(guò)對(duì)這部分消費(fèi)者的深入理解，篩選大數(shù)據(jù)描述信息，所開發(fā)的也是針對(duì)這部分人群有效的信貸審批模型。在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域沒有特別通用的分析模型，但是往往有對(duì)特定范圍內(nèi)有效的模型。所以，合理地定位服務(wù)人群和深入理解服務(wù)對(duì)象是開發(fā)征信分析模型乃至開展征信服務(wù)業(yè)務(wù)成敗的關(guān)鍵。
另外，ZestFinance優(yōu)于其競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手和傳統(tǒng)信貸機(jī)構(gòu)的一個(gè)重要的原因是強(qiáng)大的信用評(píng)分模型的開發(fā)能力：基于多角度學(xué)習(xí)的預(yù)測(cè)模型，模型及時(shí)更新而且不斷細(xì)化。相比而言，中國(guó)的信貸審批，或信用風(fēng)險(xiǎn)管理，層次不齊，從定性判斷到簡(jiǎn)單的量化決策都有，總的來(lái)說(shuō)量化分析不足，而且征信機(jī)構(gòu)的信用評(píng)分還未推出。只有加強(qiáng)對(duì)量化的信用風(fēng)險(xiǎn)分析技術(shù)研發(fā)投入，才能真正實(shí)現(xiàn)對(duì)消費(fèi)信貸的專業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理。同時(shí)，值得強(qiáng)調(diào)的是，大數(shù)據(jù)時(shí)代，沒有現(xiàn)成的免費(fèi)午餐，數(shù)據(jù)和模型需要提煉，需要數(shù)據(jù)科學(xué)家的人工參與，即使把ZestFinance的模型拿到中國(guó)來(lái)，也不能直接用。對(duì)數(shù)據(jù)和消費(fèi)者的理解和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的掌握都是建模過(guò)程中不能省掉的功課。
（本文僅代表作者個(gè)人觀點(diǎn)，與所在單位無(wú)關(guān)。）