大而有用：当大数据遇上征信

相信在十年前，不，甚至可以缩短到3年前，没有人能想到自己登陆QQ、浏览网页的行为可以影响到今天能否获得一笔资金。如果这笔资金用来解燃眉之急，你会感恩或痛恨曾经的一些行动。

       近日，微众银行为已经被互联网金融烧得火热的大数据产业再添了一把火。虽然有燎原之势，但是这个火苗还只是星星之火。

       大数据魔力是什么？

       虽然是星星之火，但是不可否认其燎原之势。人类想通过数据探索另一个人的形态的愿望从未停止，相面、星座、血型、算命在某种程度上都是数据运用的一个侧面。

       大数据之火愈演愈烈，到底是离金融更近的交易数据更有用还是人们有意无意留下的行为数据更有用，成为新的争论焦点。

       在数据工程师眼里，交易数据是否比行为数据更有效尚没有定论。“基于某个事件打造一套模型，将与其相关尽量多的数据特征(feature)尽量往模型里‘扔’，相关度大则为有用，相关度小则数据弃用。”王立表示，认为与金钱相关的交易数据比行为数据更有用是一种误区。

       “行为数据的活性和能够封装的属性远远大于资产数据。”天云融创数据科技(北京)有限公司CEO雷涛表示，未来金融盈利不再来源于其资产属性，而是来自于消费属性。

       利用包含用户拥有几部车、几间房、存款多少等静态数据的主体金融盈利方式不复存在。互联网金融形态早期解决的是去媒介化问题。而回到常受传统金融挑战的互联网金融如何盈利的问题，更多是基于消费行为，尤其是金融消费行为。

       “金融消费行为拥有强周期性，这种趋势在P2P中已经显现。呈现于早期的投资人和借款人分别位于东南沿海和中西部三四线城市的界限已经逐渐模糊，借款人和贷款人身份越发多元化，也出现了自身消费周期的转化。”雷涛表示，以月光族为例，月初发工资时，是借款人，到月末则转化为债务人。“如何将如此短期周期的金融行为转化成金融产品就要在消费行为中体现。”雷涛说。

       深化行为数据并非互联网金融的专利，在主体金融当中也存在大量的行为数据，由于未善加利用，而成为了“沉睡的数据”。例如一张普通的信用卡电子账单，曾经是利用消费金额来判断该持卡人是VIP用户还是普通用户，但现在可以基于语义分析其中的消费类别，对大量用户做更细非的刻画。可以发现经常去沃尔玛消费就是一个家庭主妇，去星巴克消费多为外企白领，而去Babyface就是新新人类。

       魔力大数据有哪些？

       在过去的一年，京东布局金融战略的同时，推出了利用用户在京东电商的交易数据予以授信，推出类信用卡产品“京东白条”。京东金融副总裁姚乃胜表示，京东白条作为一个消费产品，嵌入整个金融生态体系之中，其信用风控模型是基于互联网零售电商数据，包括电话、地址、零售等数据。

       “白条作为互联网金融消费产品，分成地上和地下两个部分。地下有厚数据概念，包括电商和传统金融数据，在地上使互联网金融产品变得极为简单和方便。”姚乃胜说。

       在数据的使用过程中，京东白条和阿里推出的花呗直接针对用户的金融消费痛点，是典型的金融产品。除此之外，随着P2P等互联网金融形态风起，数据越来越多应用于风控及征信。

       日前，费埃哲信息技术(北京)有限公司分析和业务咨询总监周立勇在金融极客汇的闭门会议上表示，FICO的大数据评分模型，数据来源共分为支付平台、网上商城、共享数据等多个维度，其中，支付平台进一步分为支付类活动数据、非支付类活动数据、负面记录数据、身份识别数据;网上商城进一步分为消费者反馈/商户信用评分、商户售卖物品统计、争议和投诉、消费者网购;共享数据分为商户基本信息和个人基本信息。

       举例来说，应用于个人的身份识别数据包含IP、住址、电子邮箱、银行账户。而应用于小微企业评分的商户售卖物品统计数据包含总货值、新进添加货值、平均售卖时间和商品价格等。

       风控手段中，数据更是具有超出想象的魔力，但是魔法会因外界因素而出现失效。“移动端的分辨率，甚至浏览器窗口默认的分辨率百度都在用。”百度百付宝风控经理赵翔宇表示，包括同运营商沟通获取的基站信息以及百度正在操作的基于LBS(基于位置服务)的信息百度都在应用。“所有能够从某一维度或某些侧面体现出账户历史行为特征的数据，都会成为默认变量之一。”赵翔宇说。

       但是，赵翔宇坦言，这些变量，也存在被挑战的可能性。“我们发现，不断有欺诈分子在测试这些变量。”

       数据魔力几何？

       一位卡车司机首笔3.5万元贷款，这一点击回车的行动调动了人们极大的想象空间，对于这笔贷款背后所代表的大数据理念以及大数据思维，再度撩拨了互联网金融的一池春水。

       但是这池春水究竟春色几何，尚有待观察。《第一财经日报》记者多方求证，获知该笔贷款的计算处理技术并非当前“火热”的大数据技术，而是传统授信模型的产物，这种模型在国内使用过程中，尚面临数据不全以及数据造假等干扰。

       一位BAT资深业内人士判断，5万元以下的借款额度对于借款者的数据信用分析更多集中于“验真”之上。“给借款者授信额度是一个鉴别该借款者真假的过程。”上述业内人士表示，当确定该社会人士并非虚假之后，给予其额度是3万元还是3.5万元，抑或是4万元差别并不大。

       “腾讯拥有了SNS类社交数据，对于验真有了质的飞跃。以微信为例，虽然你在微信的账户是虚拟名字，但是你周围的朋友一定有将你的微信名备注的情况。个人真实身份获得并非难事。”该业内人士说。

       与腾讯始终站在PK擂台上的阿里巴巴，在数据上几番出手，蚂蚁金服、芝麻征信、阿里小贷，动作频频。与阿里的电商交易数据、支付数据、商品物流数据等使用有更多不同，腾讯的社交数据意味更浓。

       某数据行业公司高层表示，目前BAT对于数据应用各不相同，蚂蚁金服更多集中于支付宝数据，淘宝、天猫数据辅助功能。

       一位阿里内部人士对《第一财经日报》记者表示，目前阿里小贷给予电商商户的贷款基础为其冻结在支付宝的买家货款，主要体现为支付宝的数据，同时并不排除使用了来自淘宝、天猫的交易数据。

       阿里巴巴集团广告技术部技术总监王立表示，目前大数据技术运用较为成熟的领域仍是广告技术，比如搜索广告技术、定性广告技术、推荐广告技术、RTB技术等。以推荐技术为例，通过买家海量的点击、收藏、购买行为数据，找出具有高度关联性的商品类目，当买家购买了一种商品时，为其推荐这种商品的高度关联性商品，如为买鼠标的买家推荐鼠标垫，为买登山鞋的用户推荐拐杖。

       目前，阿里的主要收入来自电商广告，而腾讯微信的收入主要来自游戏广告和分成。目前，大数据技术尚没有第二个成熟的应用领域。“虽然逻辑相同可以套用，但是否能有令人炫目的商业效果还需观察。”