征信数据—征信大数据的挖掘与风控应用.docx

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1、征信数据征信大数据的挖掘与风控应用 互联网金融发展的关键是风险限制，“风险限制”已然成为诸多互联网金融企业能否长大的魔咒，这个不争的事实像一座大山摆在众多互联网金融大佬与创业者的面前。为什么阿里金融能够将它的网络小贷不良率限制在不到1%，有胆识再贷多点吗？大数据挖掘技术和互联网金融的风险限制究竟是什么关系？互联网金融将怎样建立有效的风险限制生态体系？本文将带你揭开大数据挖掘与互联网金融风险限制的神奇面纱。 最近互联网金融圈不仅自己玩的很快乐，而且还拉上了金融界甚至央行的大佬们一起玩的很快乐。尽管让互联网金融企业头痛的问题央行征信系统不对市场开放，仍旧没有解决，但至少央行的看法明朗，支持互联网金

2、融的发展，并认为互联网金融是传统金融的有益补充。 生命的奇妙之处在于它总能找到一个出口。作为新生事物的互联网金融也不例外，在那扇门朝他们关闭的同时，他们却找到了另外一扇窗。在亦步亦趋的探究中，他们中的大企业通过自身力气，小企业通过联合的力气找到了适合自身发展的风险限制生态系统，正朝着良性和有序的方向发展，正如凯文凯利在他的失控中描述的群氓才智那只无形的手。 互联网金融驾驭了可以颠覆传统金融的风控技术 在不依靠央行征信系统的状况下，市场自发形成了各具特色的风险限制生态系统。大公司通过大数据挖掘，自建信用评级系统；小公司通过信息共享，借助第三方获得信用评级询问服务。 互联网金融企业的风控大致分为两

3、种模式，一种是类似于阿里的风控模式，他们通过自身系统大量的电商交易以及支付信息数据建立了封闭系统的信用评级和风控模型。另外一种则是众多中小互联网金融公司通过贡献数据给一个中间征信机构，再共享征信信息。 央行的征信系统是通过商业银行、其它社会机构上报的数据，结合身份认证中心的身份审核，供应给银行系统信用查询和供应给个人信用报告。但对于其它征信机构和互联金融公司目前不供应干脆查询服务。2006年1月开通运行的央行征信系统，至2022年初，有也许8亿人在其中有档案。在这个8亿人当中，只有不到3亿人有过银行或其他金融机构发生过借贷的记录，其中存在大量没有信贷记录的个人。 而这些人却有可能在央行征信系统

4、外的其它机构、互联网金融公司自己的数据系统中，存有相应的信贷记录。市场上一些线下小贷公司、网络信贷公司对于借贷人的信用评级信息需求特别旺盛，也因此催生了若干市场化征信公司，目前国内较大的具有代表性的市场化征信公司有几家：如北京安融惠众、上海资信、深圳鹏元等等。 从P2P网贷公司和一些线下小贷公司采集动态大数据，为互联网金融企业供应重复借贷查询、不良用户信息查询、信用等级查询等多样化服务是目前这些市场化的征信公司正在推动的工作。而随着加入这个嬉戏规则的企业越来越多，这个由大量动态数据勾画的信用图谱也将越来越清楚。 互联网海量大数据中与风控相关的数据 互联网大数据海量且庞杂，充溢噪音，哪些大数据是

5、互联网金融企业风险限制官钟爱的有价值的数据类型？下图为大家揭示了互联网海量大数据中与风控相关的数据，以及哪些企业或产品拥有这些数据。 （图）风控相关大数据及代表企业或产品 利用电商大数据进行风控，阿里金融对于大数据的谋划可谓非一日之功。在许多行业人士还在云里雾里的时候，阿里已经建立了相对完善的大数据挖掘系统。通过电商平台阿里巴巴、淘宝、天猫、支付宝等积累的大量交易支付数据作为最基本的数据原料，再加上卖家自己供应的销售数据、银行流水、水电缴纳甚至结婚证等状况作为协助数据原料。全部信息汇总后，将数值输入网络行为评分模型，进行信用评级。 信用卡类网站的大数据同样对互联网金融的风险限制特别有价值。申请

6、信用卡的年份、是否通过、授信额度、卡片种类；信用卡还款数额、对实惠信息的关注等都可以作为信用评级的参考数据。国内最具代表性的企业是成立于2005年，最早开展网上代理申请信用卡业务的“我爱卡”。其创始人涂志云和他的团队又在2022年推出了信用风险管理平台“信用宝”，利用“我爱卡”积累的数据和流量优势，结合其早年的从事的FICO（费埃哲）风控模型，做互联网金融小微贷款。 利用社交网站的大数据进行网络借贷的典型是美国的Lending Club。Lending club于2007年5月24日在facebook上开张，通过在上面镶嵌的一款应用搭建借贷双方平台。利用社交网络关系数据和挚友之间的相互信任聚合

7、人气。借款人被分为若干信用等级，但是却不必公布自己的信用历史。 在国内，2022年阿里巴巴以5.86亿美元购入新浪微博18%的股份，其用意给人许多遐想空间，获得社交大数据，阿里完善了大数据类型。加上淘宝的水电煤缴费信息、信用卡还款信息、支付和交易信息，已然成为了数据全能选手。 小贷类网站积累的信贷大数据包括信贷额度、违约记录等等。但单一企业缺陷在于数据的数量级别低和地域性太强。还有部分小贷网站平台通过线下采集数据转移到线上的方式来完善信用数据。这些特点确定了假如单兵作战他们必定付出巨大成本。因此，贡献数据，共享数据的模式正逐步被认可，抱团取暖赛过单打独斗。其中有数据统计的全国小贷平台有几百家，

8、全国性比较知名的有人人贷、拍拍贷、红岭和信用宝等。 第三方支付类平台将来的机遇在于，将来有可能基于用户的消费数据做信用分析。支付的方向、每月支付的额度、购买产品品牌都可以作为信用评级的重要参考数据。代表产品为易宝、财付通等。 生活服务类网站的大数据如水、电、煤气、有线电视、电话、网络费、物业费交纳平台则客观真实地反映了个人的基本信息，是信用评级中一类重要的数据类型。代表产品为平安的“一账通”。 互联网金融风控大数据加工过程 （图）大数据加工过程图解析 如上图所示，在进行数据处理之前，对业务的理解、对数据的理解特别重要，这确定了要选取哪些数据原料进行数据挖掘，在进入“数据工厂”之前的工作量通常要

9、占到整个过程的60%以上。 在数据原料方面，越来越多的互联网在线动态大数据被添加进来。例如一个虚假的借款申请人信息就可以通过分析网络行为痕迹被识别出来，一个真实的互联网用户总会在网络上留下蛛丝马迹。对征信有用的数据的时效性也特别关键，通常被征信行业公认的有效的动态数据通常是从现在起先倒推24个月的数据。 通过获得多渠道的大数据原料，利用数学运算和统计学的模型进行分析，从而评估出借款者的信用风险，典型的企业是美国的ZestFinance。这家企业的大部分员工是数据科学家，他们并不特殊地依靠于信用担保行业，用大数据分析进行风险限制是ZestFinance的核心技术。他们的原始数据来源特别广泛。 他

10、们的数据工厂的核心技术和机密是他们开发的10个基于学习机器的分析模型，对每位信贷申请人的超过1万条原始信息数据进行分析，并得出超过7万个可对其行为做出测量的指标，而这一过程在5秒钟内就能全部完成。 事实上，在美国，征信公司或者大数据挖掘公司的产品不仅用于供应给相关企业用于降低金融信贷行业的风险，同时也用于帮助做决策推断和市场营销，后两者不在本文的探讨范围内，但是可以从另一个方面给我们许多启发。 神州融大数据风控平台是由神州融与全球最大征信局Experian（益博睿）、阿里金融云联合各大征信机构、电商平台等伙伴合作打造，小微金融机构零门槛即可拥有价值千万、世界顶级信贷工厂管理系统与量化风控决策实

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