大数据应用于信用评分模型的实践与启示.pdfVIP

2015年第 2期 征 信 No．2 2015 总第 193期 CREDrrREFERENCE SerialNO．193 【问题探讨】 大数据应用子信用评分模型的实践与启示 范铁光 ．刘岩松 (1．中国人民银行铁岭市中心支行 ，辽宁铁岭 112000； 2．中国人民银行调兵山支行 ，辽宁 调兵山 112700) 摘 要：传统征信业务必因大数据而发生改变，大数据将为现有征信体系增加海量数据来源并推动普惠金融的发 展。但是，由于存在个人隐私权保护、信贷风险控制及管理等限制因素，大数据技术最终如何 实现与征信业务的完 美结合 以及究竞对传统征信业带来何种程度的影响，仍需要时间的检验。 关键词：大数据技术；评分模型；征信体系；普惠金融 中图分类号：F832．39 文献标识码：A 文章编号 ：1674—747X(2015)02—0029—03 信用评分 自20世纪50年代面世、8O年代普及 服务，旨在降低其借贷成本或享受金融服务。 应用以来，对金融系统尤其信贷领域产生了巨大影 ZestFinance公司 目前拥有 65名员工 ，大部分是 响。事实上，信用评分是一种使用计算机模型、用数 数据科学家 。他们开发 了 1O个基于学习机器 的分 字量化借款人违约可能性的信用风险分析方法，其 析模型，在 5秒钟 内对每位信贷 申请人的近 1万条 运用分析模型及使用数据的不同，将会带来不同的 原始信息数据进行分析，并得出超过 7万个可对其 评分标准和结果。随着互联网金融的普及，国内外 行为做出测量的指标。与传统出借人仅使用 1O～ 一 些公司正试图将大数据应用于信用评分领域，这 15条数据相比，该公司能够更精准地评估消费者的 必将对传统信用评分方式及征信管理带来冲击，但 信用风险。与传统信贷管理业务比较，ZestFinance 影响究竟有多大，仍有待考察。 的处理效率提高了将近90％；风险控制方面，ZestFi- nance的模型相比于传统信用评估模型性能提高了 一 、 大数据应用于信用评分模型的主要实践 40％。ZestFinance希望在未来 1O～15年间，其创造 (一)ZestFinance公 司——基 于大数据评估 的 的信用评分方法将替代现有指标，成为 申请信贷的 先行者 唯一评估标准。 由前谷歌 CTO及工程副总裁道格拉斯 ·梅里 (二)闪银 (Wecash)与聚信立—— 国内的大数 尔 (DouglasMerril1)与美 国第一资本投资国际集 团 据评估 实践 公司前高管肖恩 ·布德(ShawnBudde)2010年联合 闪银 (Wecash)是成立于2013年 11月的北京闪 创立的ZestFinance公司是一家新兴互联网金融企 银奇异科技有限公司的核心产品，它主要利用数据 业。ZestFinance高举 “将 Google算法带人征信领 分析技术和机器学习算法，根据使用者在社交媒体、 域”的大旗，借助机器学习和大数据分析技术，为信 SNS社区等公开平台上发布的信息，通过特殊数据 用评分低而借贷成本高或缺少信用评分的人群提供 分析方法进行信用额度 以及偿还能力的评估，从而 收稿 日期 ：2014—12—15 作者简介：范铁光(1970一)，男，辽宁铁岭人 ，中级会计师，学士，中国人民银行铁