壹贰征信能助力互联网金融 征信公司发展吗？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2016-09-21 01:05 标签： 互联网金融征信平台
使用壹贰征信的都是些什么人？_百度知道大数据征信如何助力互联网金融
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在行业的发展过程中，评估模型的依据通常是基于个人的信用历史和还款表现。这类数据背后的逻辑是以个人过往信用的质量来推断他未来的信用表现。在新的征信系统中，信用评估的来源更加广泛，社交网络与行为中产生的海量数据，都能给用户行为提供侧面支持。
大数据征信可以通过我们在上留下的这些“足迹”清晰地描绘出一个人，但如何把控数据源的“量”与“度”，各家机构还在不断尝试。更重要的是，最终绘制出的人物“肖像”与个人信用究竟有多大的关联度，至今仍存有争议。
此前亦有接近监管部门人士对《第一日报》记者表示，个人征信牌照迟迟未能落地，其原因之一也在于监管部门对于大数据征信的商业化应用存有疑虑。尤其，以人脸识别为代表的关键的可靠性还有待进一步检验。
此外，“另一个更重要的症结在于行政化监管与商业化发展之间的矛盾。”该人士表示，现在个人征信市场的参与者越来越多，远不止申请牌照的八家机构，如果该市场要商业化发展，那么监管方式就要改进。
大数据征信究竟是个什么鬼？
在FICO中国区总裁陈建看来，征信的本质就是采集和记录信用信息并在整理加工后提供给决策者，而如今，得益于大数据、云计算、人脸识别、深度算法等技术的进步，征信有了更广泛的意义和用途。
“只要对消费者的特征描绘和风险判断有显著作用的就可以叫征信。”陈建认为，现在一切信息皆可以成为信用数据，经过分析后用于证明一个人或企业的信用状况。因为数据覆盖广、维度多，因此形成了广义的征信，也就是大数据征信。
陈建表示，有价值的大数据具备几个因素：第一要覆盖面广，用户足够多，例如银联、电信的数据；第二维度要有效，能够有效转为结构化的数据，例如电商的数据；第三信息要稳定。
不过，对于这种日益崛起的征信新业态，今年7月在上海外滩举办的“2015上海新年会”上，央行征信中心副主任王晓蕾直截了当地提出了疑问，“我不知道你们说的‘征信’是什么”？
央行的征信系统是一个“放贷人之间的信息共享数据库”，主要采集的数据为身份信息、信贷信息、非金融负债信息三类，以及部分公共信息。因此，王晓蕾对于征信的基本定义为，“从放贷人那里采集借款人信息”。
而另一个“纠结”的概念在于，王晓蕾认为，放贷机构之“征信”是放贷机构基于内部信息的风险管理过程，而征信行业之“征信”是为放贷机构的风险管理提供外部信息支持的活动，征信机构应该是一个纯粹的独立第三方。
如果按照这个界定，我们现在所谈到的大数据征信跳脱了传统“征信”范畴内。不再局限于金融属性的信息，并且也打破了“采集者与信息产生没有任何关系”的独立第三方原则。
数据与信用的相关性到底有多大？
解决了“身份认证”的问题，接下来就要评估你的信用，即描述出“你是什么样的人”。
在关于大数据征信的文章中，我们经常可以看到一些案例，如经常半夜上网的用户可能被认为没有稳定的工作而降低信用评分，买双开门的用户可能因为有家庭而信用评分较高，微博更新频繁的用户可能因为社交活跃而信用评分较高等。
“这些考量因素被过度放大了，也许这只是用户个人习惯而已。但每一个因素与个人信用的相关性有多大？我们还无法完全解释，尤其当数据源不足够丰富时，这些评判便存在欠缺。”信用的技术专家景艺亮表示。
大数据征信并非独立存在，也不是另起炉灶。预判一个人的行为，从任何角度来看，都是非常困难的一件事情。数据对于风险控制的帮助，更多的是集中在量化概率与可能性的判断之上。
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“裸条”催债事件
最近，多起女大学生“裸条”催债事件被媒体曝光，引发热议。
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来自江苏的女大学生林晓（化名）因为创业开网店需要进货，通过“裸持”借款，结果利滚利变成25万。因为还不上款，被债主威胁将她的裸照发到网上，并发给她的家人和朋友。无奈之下，林晓只得将此事告知家人，在家人的帮助下，林晓开始慢慢还清这些高息贷款。
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原来，所谓的“裸条”借贷就是女大学生用裸照抵押借款。女大学生只需简单填写个人资料之后，根据要求发送手持身份证件的裸照并且露脸，照片作为“信用抵押”就可以拿到低则数千、高则上万元的借贷额度。
&还有女大学生为了借500元，用自己的裸照来质押借款，结果承受不起高达30%的周利息，在不知不觉中债台高筑...
“裸照”合同无效
对此，有专业律师表示，不管女大学生是否自愿，从法律上来讲都是无效的。裸照不能作为抵押，裸照不是物权，属于名誉权的范畴，因此用照片来当担保法律不认可。
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其实，在女大学生“裸贷”事件中，暴露出互联网金融企业的信贷风控能力。这些女大学生的借款金额大多是5000元有的甚至是500元。那对于借款金额很大的企业或者是个人，互联网金融企业在放款前是通过哪些手段进行个人信用风险防范的？
授信在前，征信在后
其实对于互联网金融企业来说，一部分风险是由借款人多重负债造成的，一个借款人在一家平台借了款，那么他还有没有在其他家借款?在其他家平台还款情况如何?如果对借款人进行挨个考察，然后审核放款，势必会大大降低借贷速度。壹贰信用建立了完善的信用风险评估模型，通过企业及个人自授权的方式，将企业及个人的银行流水、支付、社保、工商、法院、违约、互联网舆论等多维信息收集，从多个数据维度解读企业及个人信用状况。通过黑名单反欺诈系统确保数据的真实有效，可以帮助互联网金融平台在短时间内查找到借款人资质，能为互联网金融企业带来更多的帮助。
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“作为央行征信系统的有益补充，壹贰信用风控系统能帮助互联网金融机构更加有效地控制违约率或者逾期率。”深圳星桥数据服务有限公司的负责人丁总如是说。
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