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互联网技术推动征信发展 ——蜜蜂数据COO 徐凸 目录 一、P2P信贷风控之“痛” 二、互联网给征信带来了什么？ 三、蜜蜂数据可以做些什么 一、P2P信贷风控之“痛” 1、难以解决的问题：多头授信、信用欺诈 2、借款人违约成本低 3、线下征信为主：成本高、周期长 信用欺诈给量化风控带来的“中国式难题” 成熟评分卡与违约率呈单调关系，信用欺诈会打乱这种关系 越大的平台越难共享数据 缺少好的数据共享方式 信息孤岛情况普遍存在 借款人违约成本低 Ex ： 1、P2P公司在上海，借款人在新疆，哪找去？ 2、不还钱，换个平台还能借 3、违约一两千，平台不会去法院告 4、该吃吃该喝喝，生活没影响 5、…… 二、互联网给征信带来了什么 1、高效率、低成本 2、大数据征信 互联网在风控的各个环节开始发挥作用 风控 反欺诈 评分卡 黑名单 贷后管理 身份验证 生物识别 资金记录 消费记录 数据共享 风险事件 催收渠道 设备环境 个人数据的三层逻辑 其他所有信息 所有履约信息 外圈信息对内圈履约预测有一定效果 信贷履约信息 大数据风控随之兴起 来源：中国科学院院士鄂维南 大数据征信，靠谱吗？ 传统信用风险评估体系 基于大数据的风险评估体系 代表企业 FICO ZestFinance 服务人群 有丰富信贷记录的（85% ） 缺乏或无信贷记录的 数据格式 结构化数据 结构化数据+大量非结构化数据 数据类型 信贷数据 信贷数据、网络数据 理论基础 逻辑回归 机器学习 变量特征 还款记录，金额，贷款类别 传统数据、IP地址、填表习惯等 数据来源 银行免费提交给三大征信局 第三方及借贷者本身提供数据 变量个数 15-30 （变量库400-1000 ） 多达几千到数万 美国大数据征信的成功，是因为站在巨人的肩膀上 三、说说蜜蜂数据 解决数据孤岛问题的两种途径 1、连成大陆 2、造船 蜜蜂数据为征信行业造船 蜜蜂数据：去中心化连接数据孤岛 蜜蜂 数据 向数据节点 递交查询数据需求 数据节点A