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其中,ZestFinance开发了10个基于机器学习的分析模型,对每位信贷申请人的超过1万条数据信息进行分析,并得出超过7万个可对其行为做出测量的指标,在5秒钟内就能全部完成。这10个模型以如下的方式进行让你聪明的10个朋友坐在一张桌子旁,然后询他们对某一件事情的意见。这种机制的决策性能远远好于业界的平均水平。 近年来,这种基于大数据的信用风险评估框架(远不能称为主流的信用评估方法)被国内外多家互联网金融机构采用,如德国的Kreditech、美国的Kabbage,以及国内近获得IDG公司A首轮万元投资的闪银(Wecash)等,对传统的信用体系形成了冲击。如表2所示,将这种将基于大数据技术的信用评估体系和传统信用评估(以美国的征信体系为例)相比,发现主要的区别有以下几个方面。
ZestFinance以大数据技术为基础采集多源数据,一方面继承了传统征信体系的决策变量,重视深度挖掘授信对象的信贷历史。另一方面,将能够影响用户信贷水平的其他因素也考虑在内,如社交网络信息、用户申请信息等,从而实现了深度和广度的高度融合。ZestFinance的数据来源十分丰富,依赖于结构化数据的同时也导入了大量的非结构化数据。另外,它还包括大量的非传统数据,如借款人的房租缴纳记录、典当行记录、网络数据信息等,甚至将借款人填写表格时使用大小写的习惯、在线提交申请之前是否文字说明等极边缘的信息作为信用评价的考量因素。类似地,非常规数据是观世界的传感器,反映了借款人真实的状态,是户真实的社会网络的映射。只有充分考察借款人借款行为背后的线索及线索间的关联性,才能提供深度、有效的数据分析服务,降低贷款违约率。如图4所示,ZestFinance的数据来源的多元化体现在首先,对于ZestFinance进行信用评估重要的数据还是通过购买或者交换来自于第三方的数据,既包含银行和信用卡数据,也包括法律记录、搬家次数等非传统数据。
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