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 “當有征信數(shù)據(jù)和借款人以往的借貸歷史數(shù)據(jù)，比如說宜信11年積累下來的借貸歷史數(shù)據(jù)，它就是判斷一個借款人的還款能力和還款意愿的強金融相關(guān)數(shù)據(jù)。有借款人信貸歷史數(shù)據(jù)，借款人過去的借貸行為就是反映一個人未來還款與否的最重要的指標，大數(shù)據(jù)就只能是一個補充�！�

2017年7月16日，北京宜信致誠信用管理有限公司（以下簡稱“致誠信用”）總經(jīng)理趙卉在上海出席2017Lendit朗迪金融科技峰會時做出了以上發(fā)言。在這一全球范圍內(nèi)具備頂尖規(guī)格和影響力的金融科技盛會上，來自全球23個國家、800多家機構(gòu)、超過3200名業(yè)界領(lǐng)袖和投資人在此展開對話，探討全球金融科技發(fā)展趨勢。

致誠信用總經(jīng)理趙卉

趙卉受邀在“信用與數(shù)據(jù)”分論壇環(huán)節(jié)發(fā)表了“信用數(shù)據(jù)與大數(shù)據(jù)”的主題演講，針對行業(yè)中對于各種不同屬性的數(shù)據(jù)在稱呼和用途上混淆以及目前以數(shù)據(jù)共享來打破數(shù)據(jù)孤島、進行風險聯(lián)防聯(lián)控對于行業(yè)健康發(fā)展的必要性等進行了詳細探討。

大數(shù)據(jù)不是征信數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)風控是傳統(tǒng)風控的補充

行業(yè)更多把征信數(shù)據(jù)之外的非傳統(tǒng)性數(shù)據(jù)（alternative data）如第三方數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)等稱為大數(shù)據(jù)�！按髷�(shù)據(jù)可以應用于金融行業(yè)的信審風控。但它不是征信數(shù)據(jù)，起碼現(xiàn)在還不是，”趙卉指出，“征信數(shù)據(jù)是基于金融借貸的數(shù)據(jù)，是金融強相關(guān)的信貸數(shù)據(jù)，征信數(shù)據(jù)一定是通用的、透明的、穩(wěn)定的、信用相關(guān)性強的；而大數(shù)據(jù)的維度雖多，但只面向特定人群，不符合征信機構(gòu)數(shù)據(jù)的特征�！�

世界上沒有一個所謂“大數(shù)據(jù)征信”的概念，這是中國獨有的。趙卉介紹道：“美國大數(shù)據(jù)風控之所以興起，是因為美國的征信只覆蓋了美國85%的人群，有15%的人群沒有征信記錄，所以需要更多維度的數(shù)據(jù)來做信用評估。在中國，大數(shù)據(jù)風控的出現(xiàn)與發(fā)展和美國的情況也極其相似。中國缺乏完整的征信體系，中國的個人征信系統(tǒng)中只包含了中國25%的人口，而市場上普惠金融所覆蓋的人群并不是傳統(tǒng)金融銀行覆蓋的人群。在沒有這些人群的征信數(shù)據(jù)情況下，只能用各種維度的大數(shù)據(jù)來進行風控。”

大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)采集和計算能力可以建立實時的風險管理視圖。借助于多方面多維度的數(shù)據(jù)、自我學習能力的風控模型、實時計算結(jié)果，可以提升量化風險評估能力。 大數(shù)據(jù)風控可以使信審流程自動化，提升信審風控效率，但是目前在數(shù)據(jù)覆蓋率、匹配率等等問題上，大數(shù)據(jù)風控不能完全取代傳統(tǒng)基于征信數(shù)據(jù)的風控。

“大數(shù)據(jù)風控的運用，不僅僅在中國，而且在全世界都有一些疑問。比如數(shù)據(jù)的質(zhì)量和權(quán)威性能否保證？數(shù)據(jù)維度是不是越多越好？互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)偽造問題如何發(fā)現(xiàn)和解決？統(tǒng)計的基本原理正確性怎樣證明？個人隱私保護和信息安全如何保障？等等”趙卉針對大數(shù)據(jù)風控提出了疑問，“在美國，美聯(lián)儲曾經(jīng)警告金融科技公司，使用諸如社交媒體信息等非傳統(tǒng)數(shù)據(jù)來判斷信貸價值存在風險。因為這種判斷方式可能導致他們觸犯與公平貸款相關(guān)的法律�！�

“然而，未來隨著技術(shù)、立法的完善，相信大數(shù)據(jù)風控未來會發(fā)揮更大的水平，這是一個趨勢。”趙卉說。

中國普惠金融的風控和征信現(xiàn)狀決定數(shù)據(jù)共享必要性

央行個人征信中心有信貸記錄的人群只覆蓋了全國四分之一，并未覆蓋普惠金融所服務的人群，尤其是低收入人群。雖然中國民間信貸已經(jīng)發(fā)展成為中國經(jīng)濟體系的重要組成部分，但各互聯(lián)網(wǎng)金融機構(gòu)之間缺乏互聯(lián)互通的共享機制，形成眾多數(shù)據(jù)孤島，目前多頭負債與欺詐風險愈發(fā)嚴重。

趙卉詳細介紹道：“當一個借款人到一家機構(gòu)申請借款時，這家機構(gòu)對他的信用審核是根據(jù)該借款人的還款意愿和還款能力做出的，但糟糕的是，每個機構(gòu)并不知道站在他們面前的借款人或許已經(jīng)向十多家機構(gòu)申請并拿到了貸款，甚至已經(jīng)在很多家都有嚴重逾期現(xiàn)象了。所謂的多頭負債就是這樣產(chǎn)生的。同時，金融行業(yè)的欺詐現(xiàn)象從來就沒有停息過，并且一直以來，由于中國征信體系的不完善，金融欺詐如同黑客攻擊一般持續(xù)、長久的存在，欺詐招數(shù)更是五花八門，令各機構(gòu)防不勝防。如何精準識別虛假信息申請、冒用身份申請、機構(gòu)代辦、多頭借貸、組團騙貸等欺詐風險也是各機構(gòu)面臨的問題。”

“如果不能降低這些風險，有效地規(guī)避信用崩盤、信用風暴出現(xiàn)，很有可能會演化一個行業(yè)性的系統(tǒng)風險，這是網(wǎng)貸行業(yè)下一個十年發(fā)展的關(guān)鍵問題。所以，只有信息共享才有希望幫助行業(yè)形成一個良性的生態(tài)環(huán)境，只有抱著誠信的態(tài)度，真實、合規(guī)、高質(zhì)、有效地進行數(shù)據(jù)對接共享，這樣才能真正打破信息孤島�！壁w卉說。

阿福共享平臺 -- 以降低行業(yè)風險、提高風控水平為己任

作為共享的倡導者，2015年6月致誠信用率先推出阿福風控云平臺，將宜信10年積累的1200萬全量借貸數(shù)據(jù)，及經(jīng)過反欺詐團隊調(diào)查核實的逾40萬風險名單，向行業(yè)機構(gòu)免費提供查詢，成為業(yè)內(nèi)唯一的一個提供宜信全量借貸數(shù)據(jù)查詢的平臺。

“很多機構(gòu)查詢一年之后發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)是真實的，及時更新的，對他們的信審風控有極大幫助。于是有機構(gòu)客戶找到我們說，感謝宜信首先誠信共享，我們也愿意和宜信一起邁出這一步，我們也愿意共享我們的數(shù)據(jù)。”趙卉介紹阿福平臺時說道，“于是2016年12月致誠信用正式發(fā)布致誠阿福共享平臺，創(chuàng)新性地提出了‘共享+’的理念，誠邀行業(yè)誠信機構(gòu)加入，共同打造一個風險管理及金融科技共享云平臺，實現(xiàn)了從最初的單向共享到如今的多元共享。阿福共享平臺堅持誠信共享、有效共享、免費共享，不以盈利為目的，以降低行業(yè)風險、提高行業(yè)風控水平為己任�！�

截至2017年6月，阿福平臺合作機構(gòu)達到658家，涵蓋網(wǎng)貸、小貸、消費金融、銀行、保險等行業(yè)。

在數(shù)據(jù)方面，阿福平臺形成了千萬級的宜信借款記錄數(shù)據(jù)及千萬級的福網(wǎng)風險名單數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)涵蓋信貸、消費金融、房貸、車貸、小微企業(yè)貸等多種借款類型，遍布全國251個城市和93個農(nóng)村地區(qū)。

阿福平臺累計總查詢量達到了2614萬次。其中借款記錄查詢總次數(shù)達1351萬次，總查得率為68%。風險名單查詢總次數(shù)達1263萬次，總查得率為10%。平臺對多頭借貸預警總次數(shù)達554萬次。其中，在2家及以上機構(gòu)申請借款的總?cè)藬?shù)達191萬人，在5家及以上機構(gòu)申請借款的總?cè)藬?shù)達29.42萬人，同一借款人最多向29家機構(gòu)申請了借款。

演講最后，趙卉提到：“在統(tǒng)一的社會性個人征信系統(tǒng)建立之前，持續(xù)向行業(yè)提供數(shù)據(jù)與金融科技共享服務是阿福平臺義不容辭的使命。同時，致誠阿福也在持續(xù)進行孵化和創(chuàng)新，將會不斷推出風險管理的產(chǎn)品和服務�！�

截止目前，平臺上已經(jīng)有包含阿福共享查詢，阿�；�礎(chǔ)查詢，福網(wǎng)，福分，風險速查，授權(quán)數(shù)據(jù)報告，反欺詐決策引擎在內(nèi)的7大子產(chǎn)品。未來，阿福平臺將繼續(xù)在人工智能、大數(shù)據(jù)、云計算、知識圖譜等科技領(lǐng)域積極探索，在基于具有金融DNA的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，輔以科技的創(chuàng)新性應用，努力探索風控新方法新技術(shù)。