梁子怡 王晶

（1、北京市順義區(qū)第一中學(xué)，北京 101300）

（2、北京科技大學(xué)，北京 100083）

一、個(gè)人信用評(píng)估體系溯源

個(gè)人信貸一直以來(lái)都是銀行主要資產(chǎn)業(yè)務(wù)之一，如何對(duì)個(gè)人信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行有效的識(shí)別與評(píng)估，成為銀行維持經(jīng)濟(jì)資本穩(wěn)定的關(guān)鍵因素。

金融機(jī)構(gòu)的傳統(tǒng)做法是由專家基于自身經(jīng)驗(yàn)對(duì)個(gè)人經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行判斷，并由此形成了“5C”評(píng)價(jià)法（主要集中在借款人的道德品質(zhì)、還款能力、資本實(shí)力、擔(dān)保和經(jīng)營(yíng)環(huán)境條件五個(gè)方面進(jìn)行全面的定性分析以判別借款人的還款意愿和還款能力）。

隨著金融界對(duì)信用評(píng)分研究的不斷深入，模型經(jīng)歷了由統(tǒng)計(jì)學(xué)方法到非參數(shù)方法、運(yùn)籌學(xué)方法再到人工智能方法的演變，同時(shí)模型趨向組合化、復(fù)雜化。

著名的FICO評(píng)分系統(tǒng)以判別分析為核心方法，采集客戶的人口統(tǒng)計(jì)學(xué)信息、歷史貸款還款信息、歷史金融交易信息、人民銀行征信信息等，通過(guò)邏輯回歸模型計(jì)算客戶的還款能力，預(yù)測(cè)客戶在未來(lái)一年違約的概率；21世紀(jì)以來(lái)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法被廣泛引入信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)測(cè)機(jī)制中，穩(wěn)定性遠(yuǎn)高于其他傳統(tǒng)方法……

對(duì)于網(wǎng)絡(luò)在線信用貸款、P2P貸款、電商小額貸款以及虛擬信用卡等以信貸類服務(wù)為主的各種互聯(lián)網(wǎng)金融服務(wù)平臺(tái)，其面臨的最大風(fēng)險(xiǎn)來(lái)源于客戶信用風(fēng)險(xiǎn)，但傳統(tǒng)個(gè)人信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模式過(guò)分依賴央行征信系統(tǒng)，能獲取的數(shù)據(jù)對(duì)當(dāng)今社會(huì)生活狀況而言有很大的局限性。

同時(shí)，云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能行業(yè)的發(fā)展給個(gè)人信用評(píng)分模型的改進(jìn)和完善帶來(lái)了更多的可能性——全面、準(zhǔn)確、多變的模型指日可待。

二、我國(guó)信用經(jīng)濟(jì)發(fā)展現(xiàn)狀

如今，我國(guó)已經(jīng)處于以信用交易為主導(dǎo)的信用經(jīng)濟(jì)階段，無(wú)論是實(shí)物商品的生產(chǎn)和交換，還是金融產(chǎn)品的交易，信用經(jīng)濟(jì)都在不斷擴(kuò)大其規(guī)模。在互聯(lián)網(wǎng)金融與網(wǎng)絡(luò)借貸方面，信用經(jīng)濟(jì)的發(fā)展趨勢(shì)更為明顯。信用經(jīng)濟(jì)正活躍于人們的經(jīng)濟(jì)生活中，并將成為現(xiàn)代市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的主要特征。

應(yīng)運(yùn)而生的螞蟻花唄、京東白條等金融產(chǎn)品使信用經(jīng)濟(jì)愈發(fā)平民化，先消費(fèi)、后付款的交易方式使貨幣轉(zhuǎn)變?yōu)榍鍍攤鶆?wù)、消除債權(quán)的媒介——在可以預(yù)見(jiàn)的未來(lái)，信用交易將成為市場(chǎng)上主要的交易形式。

但信用交易所固有的風(fēng)險(xiǎn)（違約風(fēng)險(xiǎn)）使市場(chǎng)存在著極大的動(dòng)蕩因素，目前我國(guó)缺乏一套有效、嚴(yán)格的監(jiān)管體系。企業(yè)也應(yīng)不斷加強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)控制，逐漸達(dá)到運(yùn)作規(guī)范化、行業(yè)體系化。

三、“互聯(lián)網(wǎng)+”時(shí)代與信用經(jīng)濟(jì)

“互聯(lián)網(wǎng)+”是近幾年當(dāng)之無(wú)愧的熱點(diǎn)詞匯，智慧城市、未來(lái)醫(yī)院、移動(dòng)電子政務(wù)等概念的出現(xiàn)使人民的生活發(fā)生了天翻地覆的改變，行業(yè)格局也面臨著新一輪的洗牌。

“互聯(lián)網(wǎng)+”背景下，“人”與“信息”實(shí)現(xiàn)了有機(jī)的組合?；ヂ?lián)網(wǎng)與生產(chǎn)生活形成了一個(gè)良好的合作模式，以互聯(lián)網(wǎng)為基點(diǎn)，溝通不同的領(lǐng)域，如網(wǎng)上支付、網(wǎng)上購(gòu)物、網(wǎng)上充值、網(wǎng)上學(xué)習(xí)等，這種跨界的創(chuàng)新型模式極大地便利了我們的生產(chǎn)生活，促進(jìn)現(xiàn)實(shí)與虛擬的進(jìn)一步結(jié)合。

信用經(jīng)濟(jì)有一個(gè)最主要的基礎(chǔ)要求——低成本的信息存儲(chǔ)和傳播方式用以形成一份完整的信用史，以便進(jìn)行信用評(píng)估。

而互聯(lián)網(wǎng)+的時(shí)代背景正好為之提供了技術(shù)支持——超大容量的數(shù)據(jù)庫(kù)，精準(zhǔn)的分類方法，詳細(xì)的記錄，便捷的篩選搜索再加上嚴(yán)密的隱私保護(hù)，由此信用經(jīng)濟(jì)有了發(fā)展的基礎(chǔ)。先進(jìn)的大數(shù)據(jù)處理技術(shù)更成為信用經(jīng)濟(jì)進(jìn)一步發(fā)展的強(qiáng)有力保障。

“在不遠(yuǎn)的未來(lái),比如2020年,社會(huì)信用體系初步建立,社會(huì)誠(chéng)信體系建設(shè)將會(huì)從道德層面逐步穩(wěn)定地轉(zhuǎn)化成公民、企業(yè)的自覺(jué)行為?！北本﹪?guó)富泰信用管理有限公司總經(jīng)理陳登立在第五屆全國(guó)商務(wù)誠(chéng)信建設(shè)大會(huì)暨“互聯(lián)網(wǎng)+”信用年度創(chuàng)新峰會(huì)上表示。

可以大膽推斷，不斷創(chuàng)新的個(gè)人信用計(jì)量與管理方法將成為社會(huì)信用體系建設(shè)的關(guān)鍵。

四、芝麻信用計(jì)量模式分析

芝麻信用，是螞蟻金服旗下獨(dú)立的第三方征信機(jī)構(gòu)，已經(jīng)在信用卡、酒店、租房、出行、公共事業(yè)服務(wù)等上百個(gè)場(chǎng)景為用戶、商戶提供信用服務(wù)。其信用評(píng)估體系依托阿里集團(tuán)獨(dú)具特色的電商生態(tài)圈，涵蓋用戶生活的方方面面，是我國(guó)目前較為權(quán)威的個(gè)人信用計(jì)量與管理體系之一。

（一）基于“5C”準(zhǔn)則的評(píng)估維度

5C分析法是金融機(jī)構(gòu)對(duì)客戶作信用風(fēng)險(xiǎn)分析時(shí)所采用的傳統(tǒng)專家分析法之一，從五個(gè)維度進(jìn)行全面的定性分析以判別借款人的還款意愿和還款能力。

芝麻信用則以此為基礎(chǔ)，從身份特質(zhì)、履約能力、信用歷史、人脈關(guān)系和行為偏好這5個(gè)基本維度來(lái)評(píng)判個(gè)人的信用情況。它所考察的5個(gè)維度“5C”有明確的對(duì)應(yīng)關(guān)系。5個(gè)維度在芝麻信用分測(cè)算中的權(quán)重分別為15%（身份特質(zhì)）、20%（履約能力）、35%（信用歷史）、5%（人脈關(guān)系）、25%（行為偏好）。

在確定維度的基礎(chǔ)上，我們將用戶的網(wǎng)絡(luò)行為按芝麻信用的評(píng)判維度進(jìn)行分類，賦予不同的網(wǎng)絡(luò)行為以特征鮮明的“標(biāo)簽”，同時(shí)經(jīng)過(guò)大量的數(shù)據(jù)分析確定不同行為的權(quán)重，最終計(jì)算得到芝麻信用分。

（二）芝麻信用衍生產(chǎn)品

芝麻信用的衍生產(chǎn)品線可分為兩大類——信用借貸類和信用生活類。

信用借貸類主要包括螞蟻借唄和螞蟻花唄兩種產(chǎn)品，以芝麻信用分為參照依據(jù)為用戶提供額度不等的借貸服務(wù)。

信用生活類指各類生活用品的短期或長(zhǎng)期出租，芝麻信用分為提供免押金租賃服務(wù)的主要依據(jù)。

衍生產(chǎn)品的服務(wù)多由第三方機(jī)構(gòu)提供，在支付寶用戶基數(shù)相當(dāng)龐大的條件下，越來(lái)越多的第三方平臺(tái)將加入提供衍生產(chǎn)品服務(wù)的行列中，對(duì)模型算法也將提出更高的要求。

（三）芝麻信用分模型基本特征

與FICO信用分計(jì)算方法類似，模型的基本原則是利用用戶的歷史數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫(kù)中全體用戶的數(shù)據(jù)和信用情況進(jìn)行對(duì)比分析。

但芝麻信用分的數(shù)據(jù)來(lái)源與FICO信用分相比有很大的區(qū)別，“互聯(lián)網(wǎng)+”時(shí)代背景下數(shù)據(jù)種類多、范圍廣，且單項(xiàng)數(shù)據(jù)無(wú)法與信用水平建立直接的聯(lián)系。因此，該模型的建立需要確立龐大數(shù)據(jù)庫(kù)中各數(shù)據(jù)項(xiàng)的相關(guān)關(guān)系，再利用先進(jìn)的大數(shù)據(jù)處理技術(shù)對(duì)用戶信用做出評(píng)價(jià)。

五、小白信用計(jì)量模式分析

小白信用分與芝麻信用分的評(píng)價(jià)方法類似，但京東采取積極尋求外部合作的策略，包括與銀行的合作，如各大銀行支持京東白條用銀行信用卡還款，以及京東與中國(guó)銀聯(lián)達(dá)成了戰(zhàn)略合作，打造開(kāi)放式綜合支付服務(wù)平臺(tái)。

芝麻信用的數(shù)據(jù)處理過(guò)程是基于阿里巴巴的大數(shù)據(jù)平臺(tái)生態(tài)，該平臺(tái)具有兩大核心競(jìng)爭(zhēng)力：云計(jì)算能力及高效處理數(shù)據(jù)源的建模能力。京東的數(shù)據(jù)處理是通過(guò)使用京東大數(shù)據(jù)平臺(tái)， 構(gòu)造用戶畫(huà)像，使之成為人物原型，此外，京東與美國(guó)的互聯(lián)網(wǎng)金融公司 ZestFinance 合作，將 ZestFinance 的信用評(píng)估模型應(yīng)用于京東白條，降低了信貸風(fēng)險(xiǎn)。

六、國(guó)外個(gè)人信用制度的經(jīng)驗(yàn)

在經(jīng)濟(jì)普遍發(fā)達(dá)的征信國(guó)家，信用管理更側(cè)重對(duì)消費(fèi)者個(gè)人信用的管理，同時(shí)，個(gè)人信用制度的運(yùn)作已形成一個(gè)完整的體系。

征信數(shù)據(jù)的開(kāi)放和信用管理行業(yè)的發(fā)展、信用管理系列立法的建立和執(zhí)法、政府對(duì)信用交易和信用管理待業(yè)的監(jiān)督和管理、信用管理正規(guī)教育和研究的發(fā)展是國(guó)家信用管理體系的四個(gè)主要組成部分，我國(guó)在這四方面的發(fā)展較為落后，存在地區(qū)局限性。

因此政府要立足于“互聯(lián)網(wǎng)+”的時(shí)代背景，促進(jìn)數(shù)據(jù)源的開(kāi)放，加快發(fā)展個(gè)人征信市場(chǎng)，最終建立完善的征信體系。

結(jié)論

“互聯(lián)網(wǎng)+”時(shí)代潮流下，征信體系的改革是必將迎來(lái)的挑戰(zhàn)。大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能的發(fā)展使平臺(tái)的“用戶原型”越來(lái)越精準(zhǔn)，在信用經(jīng)濟(jì)進(jìn)一步發(fā)展的將來(lái)，我們可以預(yù)見(jiàn)信用計(jì)量與管理行業(yè)的井噴式發(fā)展。