3月31日，波士頓咨詢公司（BCG）發(fā)布《中國個人征信行業(yè)報告（2015）》（以下簡稱《報告》）。《報告》認(rèn)為，中國個人征信行業(yè)雛形初現(xiàn)，有望成為一片新藍(lán)海。《報告》針對中國新創(chuàng)生態(tài)聚合類征信機(jī)構(gòu)，從數(shù)據(jù)、模型、產(chǎn)品、應(yīng)用等緯度首次對該類型征信機(jī)構(gòu)作了全透視。
BCG全球合伙人兼董事總經(jīng)理、中國金融業(yè)智庫負(fù)責(zé)人何大勇表示，芝麻信用、騰訊征信、前海征信、考拉征信和華道征信等新創(chuàng)生態(tài)聚合類征信機(jī)構(gòu)，在數(shù)據(jù)上，除了對外接入傳統(tǒng)征信數(shù)據(jù)外，都大量運(yùn)用了自身場景下沉的多元鮮活數(shù)據(jù)，包括支付、互聯(lián)網(wǎng)電商、社交、電信服務(wù)、公共服務(wù)等；在征信評價所使用的技術(shù)上，都不同程度地運(yùn)用大數(shù)據(jù)等創(chuàng)新技術(shù)對經(jīng)典征信模型進(jìn)行了補(bǔ)充和完善；在產(chǎn)品應(yīng)用場景上，都從一開始就比較注重非金融場景的開發(fā)，探索傳統(tǒng)信貸與創(chuàng)新生活場景應(yīng)用兼顧的發(fā)展。
《報告》以當(dāng)下市場上表現(xiàn)出眾的芝麻信用為例，將新創(chuàng)生態(tài)聚合類征信機(jī)構(gòu)開展具體業(yè)務(wù)的方式過程，結(jié)合報告的觀點(diǎn)，給出了較為直觀的范例。
“芝麻信用通過運(yùn)用云計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)客觀呈現(xiàn)個人的信用狀況，并已在信用卡、消費(fèi)金融、酒店、租房、租車等多個金融與生活類場景為用戶、商戶提供信用服務(wù)，使其享受到信用的便利。”《報告》認(rèn)為，作為螞蟻金服旗下獨(dú)立的第三方信用評估及管理機(jī)構(gòu)，芝麻信用通過建立獨(dú)立IT系統(tǒng)，數(shù)據(jù)單獨(dú)存儲，組織架構(gòu)上禁止交叉任職，業(yè)務(wù)經(jīng)營上獨(dú)立決策等，保證征信機(jī)構(gòu)獨(dú)立開展業(yè)務(wù)。
從數(shù)據(jù)來源看，芝麻信用評分依賴的數(shù)據(jù)來源包括：電商，互聯(lián)網(wǎng)金融，公安部人口戶籍、最高法“老賴”、教育部學(xué)歷、工商注冊等政府機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)，合作伙伴以及廣大實(shí)名用戶自主提交的信息等，分別從信用歷史、行為偏好、履約能力、身份特征和人脈關(guān)系五大維度對個人經(jīng)濟(jì)信用行為進(jìn)行綜合評估。
資料顯示，在構(gòu)建信用評分模型體系時，芝麻信用專注經(jīng)濟(jì)信用預(yù)測，并利用先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)法，實(shí)現(xiàn)對經(jīng)典信用評估模型的改良。由于傳統(tǒng)評估模型如評分卡、邏輯回歸等極為依賴相關(guān)原始數(shù)據(jù)的可獲得性，而中國大量人群缺少歷史借貸及還款行為等個人金融數(shù)據(jù)，導(dǎo)致沿用傳統(tǒng)模型方法論時，征信機(jī)構(gòu)難以克服數(shù)據(jù)源的局限性，或很難以較低的成本進(jìn)行海量數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)性分析。芝麻征信在充分研究和吸收傳統(tǒng)征信評分模型算法的優(yōu)勢的基礎(chǔ)上，積極嘗試前沿的隨機(jī)森林、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等算法，挖掘出和信用表現(xiàn)有穩(wěn)定關(guān)聯(lián)的特征，從而更加高效和科學(xué)地發(fā)現(xiàn)大數(shù)據(jù)中蘊(yùn)含的信用評估價值。
據(jù)介紹，目前，芝麻信用的數(shù)據(jù)科學(xué)家團(tuán)隊(duì)?wèi)?yīng)用了一種改進(jìn)的樹模型GBDT（GradientBoostingDecisionTree），深入挖掘特征之間的關(guān)聯(lián)性，衍生出具備較強(qiáng)信用預(yù)測能力的組合特征，并將該組合特征與原始特征一起使用邏輯回歸線性算法進(jìn)行訓(xùn)練，從而獲得一個具備可解釋性的準(zhǔn)確的線性預(yù)測模型。比如，一個人在某些特定品類上的消費(fèi)行為，一定程度上反映了他的穩(wěn)定性和家庭責(zé)任感，這些行為本身與信用的相關(guān)性可能并不高；而如果他還經(jīng)常參加各類公益活動，那么這兩類特征的組合則可能與其個人信用表現(xiàn)出很強(qiáng)的正相關(guān)性，換而言之，弱變量之間的交叉分析有助于提高模型的信用預(yù)測能力。
“從征信產(chǎn)品的應(yīng)用來看，芝麻信用的技術(shù)和評估結(jié)果已在多種金融類和生活類場景下有所應(yīng)用，旨在向合作方提供更多元的決策分析要素，而非代替機(jī)構(gòu)本身進(jìn)行最終決策，目前已得到了多數(shù)合作機(jī)構(gòu)的肯定。在金融場景的應(yīng)用中，芝麻的評估結(jié)果很早就已應(yīng)用在互聯(lián)網(wǎng)信貸業(yè)務(wù)中，經(jīng)過了實(shí)踐的沉淀和摸索，應(yīng)用效果日趨成熟?！焙未笥抡f。
新創(chuàng)公司業(yè)務(wù)的實(shí)際效果也是各方關(guān)注的焦點(diǎn)?！秷蟾妗房偨Y(jié)認(rèn)為，在過去的一年中，許多金融機(jī)構(gòu)、生活應(yīng)用類商戶都與新創(chuàng)類公司進(jìn)行了有益的內(nèi)部測試或合作，收到了比較良好的市場反饋。從2015年下半年起，國內(nèi)多家大型商業(yè)銀行對芝麻信用產(chǎn)品進(jìn)行測試。從實(shí)際應(yīng)用成果來看，芝麻信用評分表現(xiàn)出了較高的覆蓋度和違約風(fēng)險識別能力，對于銀行自有風(fēng)控模型作出了有效的補(bǔ)充，其中某股份制銀行信用卡中心與芝麻信用在貸前審批、貸中監(jiān)控和貸后追償?shù)阮I(lǐng)域進(jìn)行了全流程合作，助力該機(jī)構(gòu)將信用卡審批通過率提高了2至3個百分點(diǎn)。
波士頓咨詢公司認(rèn)為，中國個人征信行業(yè)的服務(wù)對象將包括金融借貸場景（包括銀行借貸場景及非銀行金融機(jī)構(gòu)的借貸場景）、部分非借貸金融場景（例如保險）、部分非金融領(lǐng)域中涉及信用風(fēng)險的場景（例如租房、租車等）。各家新創(chuàng)公司已就此展開了提前布局。比如在非金融領(lǐng)域中涉及信用風(fēng)險的場景這個服務(wù)領(lǐng)域中，芝麻信用評分已經(jīng)被引入酒店、租房、租車等生活場景，并在多個場景之間進(jìn)行相互驗(yàn)證，發(fā)現(xiàn)其信用評分模型具有較好的可拓展性與通用性。例如，某酒店將芝麻信用評分引入其入住和退房流程決策系統(tǒng)，對于符合一定評分的客戶施行免押金入住和免查房退房，從而將申請入住時間由平均3分鐘縮短到45秒，將申請退房用時由平均2分鐘縮短至18秒，在風(fēng)險可控的前提下，有效提升了客戶體驗(yàn)和酒店運(yùn)營效率。
“在中國個人征信行業(yè)市場化發(fā)展的大潮中，以芝麻信用為代表的新創(chuàng)生態(tài)聚合類征信機(jī)構(gòu)能夠助力社會商業(yè)環(huán)境的信用建設(shè)?！薄秷蟾妗氛J(rèn)為，憑借其不斷交叉驗(yàn)證提升的數(shù)據(jù)質(zhì)量以及先進(jìn)的算法技術(shù)與嚴(yán)謹(jǐn)?shù)哪Ｐ万?yàn)證，打造出強(qiáng)大的個人信用洞察能力，能讓人與人、人與機(jī)構(gòu)之間的連接更簡單、更高效。（金融時報）