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FICO陈建:中国有5亿人没有信贷评分

FICO征信评分模型

FICO征信评分模型

2015年7月11、12日,上海新金融研究院(SFI)联合全球顶级网贷行业会议主办方——美国朗迪(LendIt)召开了上海新金融年会暨互联网金融外滩峰会,会议主题为互联网金融:创新、风险与监管。此次会议汇集了国内外互联网金融监管部门、业界、学界专家百余位,参会嘉宾近五百位。本次峰会由中国金融四十人论坛提供学术支持,搜狐财经作为战略合作媒体全程参与报道。

 

FICO中国区总裁陈建在专题会场——互联网金融与征信市场发展上表示,在征信尤其是从互联网金融,或者广义上讲普惠金融发展之中,有没有可能建立一个中国的体系,彻底打破信息非对称,这样让资金供给者和资金需求者能够非常精准的匹配起来。以下是发言实录:

 

FICO中国区总裁陈建:我先简要自我介绍,我在美国研究生毕业以后,就加入了FICO公司,一开始是在美国总部做技术工作,做FICO评分开发工作。后来被派回中国,2007年创办了FICO中国公司,一直领导FICO公司到现在。所以我本质上是技术人员,技术人员难免就会像王主任提到的有些天真,所以我准备继续阐述我的一个非常天真的想法。

 

在征信尤其是从互联网金融,或者广义上讲普惠金融发展之中,有没有可能建立一个中国的体系,彻底打破信息非对称,这样让资金供给者和资金需求者能够非常精准的匹配起来。我经常思考,不管是传统金融,就像银行,还是新兴的互联网金融,像P2P。金融的本质都是类似的,我把钱借给你,你能还给我吗?违约的概率有多高?相应的我就决定借不介给你,借多少钱给你,收多少的利息合适。

 

这些背后的关键都是说我作为资金的所有者,我能不能准确的了解和评估你还款的概率到底是多高还是多低,你还款的能力到底有多强,或者还款意愿。在美国这是典型的通过征信数据和各种各样大数据的基础之上,典型是通过评分的方式实现,就是FICO评分。

信贷评分

信贷评分

在中国,能不能做到呢?其实主任是我的老师,我们也有幸跟主任有过合作,其实用评分的方式,FICO有幸参与了征信中心的新一代征信评分的研发。这个工作我相信会给整个中国银行业和互联网金融行业带来革命性变化。当然还有待进一步往间走的是,因为当前央行征信评分是建立在央行数据库,中国8亿左右的信贷活跃,或者潜在信贷人群来讲。当前有足够的记录产生评分的是2.6亿,或者3亿。

 

这里的挑战就在于,对于那5亿左右的还没有新的记录,能不能有一个卓有成效准确的评分。这样当他提出一个信贷需求的时候,信贷机构能够很准确的决定给不给放贷,给多少合适。这样我们看到很好的发展,就是说有8家商业化的征信机构获得了预牌照。其实这8家之外可能还有许多拥有大数据的公司,还没申请牌照,但他们同样拥有大数据。跑开他算征信还是不算征信这个定义而言,从我们的角度来看,应该说能够利用这些数据,你在央行有数据,非常好,那是最有用的数据。你暂时还没有的话,你有电商的数据,那你可能在阿里巴巴里面有记录。你有社交的数据可能在腾讯有纪录,有欺诈的数据可能在中智诚有记录。我们中国是建立一个全民评分体系潜在基础的,只不过现在的挑战在于:

 

1:这些新兴的商业中心是刚刚开始。

2:一个一个的数据可能还是一个相对封闭的孤岛。

 

我们知道要评价一个消费者风险,最有用的当然首要的是央行征信信息,其次是尽可能综合地看各个方面,看电商的交易情况,支付的情况,社交的情况,其他的情况等等。在新兴的云技术之下,其实是可以做到把这些信息都综合起来,但不侵犯任何信息所有者的权利,通过云技术可以通过一个接口交换关系来整合。这样的话,新一代的评分,可以整合很多很多不同信息控制者的大数据。

 

同时,回到主任刚才提到的,我们要注意隐私的保护,通过评分的方面,而不是提供一个数据报告的方式,恰恰是最有效的保护隐私。因为你没有披露这个消费者任何具体的情况。一个评分是综合了你很多的情况,告诉你650分,风险可能是这么高。另外一个通过评分,可以有效的解决消费者授权的方式。因为消费者可能也许各个数据公司在整合数据的时候,他不一定能够操作到获得授权。但是当你通过评分的方式,来进行P2P信贷或者传统信贷的时候,你要申请信贷,你是否授权向第三方数据机构查询,并且作为第三方评估的依据之一。也就是说通过云计算大数据,不管是传统的新数据,还是新兴广义的大数据,可以准确的评估消费者,进而建立起一个覆盖整个8亿信贷人群信用评分的。试想如果我们做到这一点,政府倡导的普惠金融就真的有了彻底打破信息费对称的基础。谢谢!

 

国家开发银行副行长袁力:

刚刚陈建先生用很短的时间,进一步阐述了他在大会上的想法,他这个想法是非常理想化的一个想法。而且是创立了FICO中国,如果这个想法大家能配合做起来,中国有一个能够覆盖全民征信评分体系的话,确实是我们国家的幸事,我们都要做这方面的努力了。

 

 

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