百融金服總裁張韶峰
2015第十三屆中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)論壇暨”金i獎(jiǎng)“頒獎(jiǎng)典禮于12月18-19日在北京萬(wàn)豪酒店隆重召開。百融金服總裁張韶峰在2015智慧金融高峰論壇上介紹了如何用大數(shù)據(jù)給普惠金融建模，并提出金融機(jī)構(gòu)使用大數(shù)據(jù)時(shí)的建議以及展望。
以下是張韶峰演講實(shí)錄：
今天給大家作的報(bào)告是“大數(shù)據(jù)如何助力普惠金融落實(shí)”。我不是做金融出身的，我一直是做數(shù)據(jù)出身的，畢業(yè)開始就一直做各種各樣的數(shù)據(jù)挖掘，做過傳統(tǒng)行業(yè)，互聯(lián)網(wǎng)公司像天涯也做過，百分點(diǎn)科技是服務(wù)消費(fèi)領(lǐng)域、互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)公司，百融金服是專門服務(wù)于金融機(jī)構(gòu)的大數(shù)據(jù)平臺(tái)。
我們主要是給金融機(jī)構(gòu)提供基于大數(shù)據(jù)的風(fēng)險(xiǎn)，精準(zhǔn)營(yíng)銷，還有產(chǎn)品設(shè)計(jì)的這么一個(gè)平臺(tái)。我們的背景包括中國(guó)華融資產(chǎn)管理公司，浙報(bào)傳媒、還有中國(guó)移動(dòng)、中國(guó)銀聯(lián)等等，還有企業(yè)征信的牌照。
大數(shù)據(jù)到底怎么樣助力普惠金融？第一是說(shuō)大數(shù)據(jù)到底對(duì)金融行業(yè)有什么價(jià)值？這里羅列了幾點(diǎn)，金融行業(yè)的核心其實(shí)是解決了信息不對(duì)稱，但金融機(jī)構(gòu)自己一樣存在信息不對(duì)稱的問題，解決得好就能賺錢，解決不好就虧錢。金融機(jī)構(gòu)大數(shù)據(jù)可以做什么事情呢？包括風(fēng)險(xiǎn)防范，像信用風(fēng)險(xiǎn)防范、精準(zhǔn)營(yíng)銷、管理、催收、以及風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)、產(chǎn)品的設(shè)計(jì)。
關(guān)于大數(shù)據(jù)，目前市場(chǎng)有很多說(shuō)法，也有很多誤區(qū)。第一就是數(shù)據(jù)量大，其實(shí)數(shù)據(jù)大并不代表是大數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)更多強(qiáng)調(diào)的是你的價(jià)值要大，而不是數(shù)據(jù)要大，一個(gè)攝像機(jī)放在煎餅果子攤，7×24小時(shí)都錄，數(shù)據(jù)量也很大，但是價(jià)值卻很小。所以，更多強(qiáng)調(diào)的是要有用，有價(jià)值。
大數(shù)據(jù)的核心內(nèi)涵一個(gè)是數(shù)據(jù)的交叉融合，不同行業(yè)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)融合，它比單一一個(gè)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)簡(jiǎn)單疊加價(jià)值要大。不同領(lǐng)域的數(shù)據(jù)融合是乘法效應(yīng)，相同領(lǐng)域的數(shù)據(jù)疊加是加法效應(yīng)。
對(duì)金融機(jī)構(gòu)來(lái)講，這個(gè)問題尤其嚴(yán)重，為什么這么講呢？很多金融機(jī)構(gòu)跟我們說(shuō)，我有很多數(shù)據(jù)，尤其銀行特別愛說(shuō)有很多數(shù)據(jù)。實(shí)際大家仔細(xì)想一想，金融是整個(gè)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)里面處于下游，我們?yōu)槭裁匆桢X呢？你要買房子。為什么要買保險(xiǎn)呢？你要坐飛機(jī)，或者可能覺得自己未來(lái)會(huì)生病。由于有了生活過程當(dāng)中的原因，才有金融活動(dòng)的結(jié)果，所以，金融機(jī)構(gòu)實(shí)際上是不掌握數(shù)據(jù)的上游，金融機(jī)構(gòu)處于數(shù)據(jù)的下游，為什么今天BAT，百度、騰訊、阿里他們跟銀行直接競(jìng)爭(zhēng)呢？因?yàn)樗莆樟松嫌?，所以他可以做你的事情，他是從山頂往下沖，你是往上爬。所以對(duì)金融機(jī)構(gòu)來(lái)講，如果你做大數(shù)據(jù)，你是應(yīng)該掌握原因，而不是結(jié)果，結(jié)果已經(jīng)是很小一部分，往往已經(jīng)來(lái)不及了，事情已經(jīng)發(fā)生了。
下面我們介紹一下第二部分，如何利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行金融建模，包括三方面，一個(gè)是傳統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)建模思路，第二是線上線下融合，第三是思路實(shí)踐效果，第四是大數(shù)據(jù)在不良資產(chǎn)中的管理與應(yīng)用。
第一是傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)建模思路，不管有沒有用，基本上有一個(gè)思路，主要是這么幾個(gè)變量，第一個(gè)是你過去什么時(shí)候借過錢，信用記錄的時(shí)間。有沒有逾期、壞賬、額度這些數(shù)據(jù)，其中最最重要的變量就是你過去借錢有沒有還，形成壞賬。我們利用這個(gè)數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)下一次借款會(huì)不會(huì)逾期，會(huì)不會(huì)直接形成壞賬。
如果說(shuō)這個(gè)用戶之前有過借款行為，你用這個(gè)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)下一次借款是不是還，我覺得還是OK的，效果不錯(cuò)。但是如果一個(gè)用戶之前根本就沒有過借款行為，實(shí)際上你怎么評(píng)估呢？這是一個(gè)悖論，很難評(píng)估它。我們?cè)僬f(shuō)得數(shù)學(xué)一點(diǎn)，技術(shù)一點(diǎn)，傳統(tǒng)的方法是用10—15個(gè)強(qiáng)變量，來(lái)算一個(gè)違約概率，你的X也好、Y也好都來(lái)自于金融機(jī)構(gòu)本身，這種方法已經(jīng)被金融機(jī)構(gòu)覆蓋的情況下是有效的，應(yīng)該說(shuō)是相當(dāng)好的。但是對(duì)中國(guó)來(lái)講，這個(gè)情況變得完全不一樣，在美國(guó)可能80%都是有金融信用記錄的，在中國(guó)可能80%是沒有信用記錄的，人民銀行征信中心大概有3億人的信用記錄，占中國(guó)總?cè)丝诘?5%，仍有75%的人沒有有效的信用記錄，這將導(dǎo)致大多數(shù)人的融資需求很難得到滿足。我們說(shuō)我們要做普惠金融，可是無(wú)法捕捉到他的信用記錄，不能借給他，所以還是不能做普惠金融，就形成了一個(gè)怪圈。
有沒有什么方法可以緩解這個(gè)問題？金融機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)剛才已經(jīng)講過了，比較少，因?yàn)榻鹑跈C(jī)構(gòu)的金融行為屬于低頻行為，它處于下游。但是日常的生活消費(fèi)行為社交行為處于金融的商業(yè)，我們捕捉不到那么多用戶的金融行為，但是大部分用戶的衣食住行，社交娛樂，都是天天在發(fā)生。這種數(shù)據(jù)非常的大，我們剛剛講說(shuō)傳統(tǒng)的借款方法是10—15個(gè)變量，很少有銀行用到20幾個(gè)變量，但是如果說(shuō)這種變量的話，可能就是50萬(wàn)個(gè)變量，不像我們公司原始的數(shù)據(jù)庫(kù)底層的，每個(gè)人50萬(wàn)的數(shù)據(jù)。不管你借沒借款都有這樣的數(shù)據(jù)。
第二個(gè)是維度非常多，好處和壞處都有。壞處是邏輯規(guī)則方法不管用，比如說(shuō)很多公司做廣告預(yù)測(cè)，他要做每個(gè)人看見廣告會(huì)不會(huì)點(diǎn)擊的預(yù)測(cè)非常難做，他大概會(huì)用幾億的變量做預(yù)測(cè)，每個(gè)相互關(guān)聯(lián)性都很弱，屬于典型的弱變量。這個(gè)方法很難，但是它的好處，比如我們說(shuō)以前的方法用15個(gè)變量，如果你缺失了三個(gè)變量，你的預(yù)測(cè)效果就明顯打折。但是對(duì)這種方法來(lái)講，50多個(gè)變量，別說(shuō)缺三個(gè)，你缺3000個(gè)，對(duì)模型的效果影響都不大，因?yàn)檎急忍倭?。所以這個(gè)建模雖然難，但是建模之后的穩(wěn)定性、有效性更強(qiáng)。最關(guān)鍵是他覆蓋的人群比較廣，而覆蓋的人群恰恰是今天的普惠金融想要服務(wù)的人群。
我們通過這個(gè)方法覆蓋了6.1億實(shí)名用戶，還有10.8億匿名用戶，大概三四億人我們知道他的手機(jī)PC設(shè)備編號(hào)，大部分的用戶歲數(shù)都是介于15—50歲之間，就是普惠金融服務(wù)的主流人群，每天大概捕捉用戶個(gè)數(shù)是一個(gè)億左右，真實(shí)性比較強(qiáng)，我們捕捉的時(shí)候，他都是在進(jìn)行閱讀、消費(fèi)、信貸等等。
還有一個(gè)就是身份的打通，IP的打通。一個(gè)有問題的借款人，可能會(huì)隱藏自己的身份，他可能有三個(gè)手機(jī)號(hào)，其中一個(gè)手機(jī)號(hào)做的事情比較白，還有一個(gè)手機(jī)號(hào)做的事情比較黑，他有五個(gè)QQ號(hào)，有一個(gè)QQ號(hào)所在的群是很爛的群，他會(huì)隱藏掉，你能不能知道這些ID都是他的，這是很重要的一點(diǎn)，你要把他好的不好的合起來(lái)綜合評(píng)估，否則的話就會(huì)被欺騙。來(lái)源比較廣，這個(gè)機(jī)構(gòu)大概有兩千多家，有零售的、金融的、社交、航空運(yùn)營(yíng)商各種都有，以及反應(yīng)是實(shí)時(shí)的，大家如果了解百融金服歷史的話，毫秒鐘就發(fā)生了，你剛剛買了一個(gè)商品，我們就會(huì)預(yù)測(cè)下一次你的行為意圖是什么。有線上數(shù)據(jù)也有線下數(shù)據(jù)，有傳統(tǒng)的，有新興的。
形成一個(gè)用戶畫像，分了幾個(gè)方面，性別、年齡、職業(yè)、婚姻狀況、住址，以及通信標(biāo)簽，用50個(gè)字說(shuō)清楚你是什么樣的人。價(jià)值標(biāo)簽，有沒有房，有沒有吃，是不是炒股。長(zhǎng)期閱讀喜好，長(zhǎng)期購(gòu)物喜好、短期購(gòu)物場(chǎng)景，喜歡什么樣的金融服務(wù)，混什么社交圈子。目前來(lái)講，通過這種方法我們合作的金融機(jī)構(gòu)大概200多家，像主流的商業(yè)銀行，建行、招行、光大、華夏、浦發(fā)，以及農(nóng)商行，像今天在座的還有我們的客戶，還有一些小貸公司，甚至信用保險(xiǎn)公司。
取得什么樣的效果呢？從我們自己做的真實(shí)客戶的例子，比如說(shuō)在某一家銀行，他們給了我們130萬(wàn)客戶資料，當(dāng)時(shí)不知道客戶誰(shuí)有逾期，誰(shuí)沒逾期。通過建模方法，我們挑出70%的人是不錯(cuò)的，通過剛開始屬于閉卷測(cè)試，剩下是開卷測(cè)試，剩下的逾期率是開始測(cè)試逾期率的2倍左右。經(jīng)過兩輪共50萬(wàn)真實(shí)用戶的測(cè)試，線上逾期不良率6%，線下是4%。有一些藍(lán)領(lǐng)工人15號(hào)發(fā)工資，到10號(hào)可能沒錢了，就要借錢周轉(zhuǎn)，當(dāng)時(shí)不良率30%，非常高，純粹在線上手機(jī)上借款我們大概又加了10%左右。
風(fēng)險(xiǎn)的識(shí)別無(wú)外乎兩個(gè)，一個(gè)是欺詐風(fēng)險(xiǎn)，一個(gè)是信用風(fēng)險(xiǎn)，信用風(fēng)險(xiǎn)核心識(shí)別是身份識(shí)別。現(xiàn)在也出現(xiàn)了一些案例，叫實(shí)名欺詐，我就用我本名，信用卡、手機(jī)號(hào)、郵箱等等，我就騙你一次，騙了我就跑，我也不準(zhǔn)備在銀行借錢了，這叫實(shí)名欺詐。這種例子一般來(lái)講，他借的錢不多，還是少，大部分不會(huì)留自己的真實(shí)身份，要么手機(jī)號(hào)是假的，要么身份證號(hào)是假的，地址是假的。第二是信用風(fēng)險(xiǎn)防范，他愿不愿意還錢，他有沒有能力有沒有錢還給你。這是我們的例子，關(guān)聯(lián)出不同的身份證號(hào)、手機(jī)號(hào)。地址核查本身很重要，地址超過5公里是3倍的欺詐概率。
信用風(fēng)險(xiǎn)防范這個(gè)事就復(fù)雜很多，比如說(shuō)有的人并不是不還錢，可能看到另外一個(gè)哥們借了錢沒錢就沒事，然后他也不還錢。我們發(fā)現(xiàn)經(jīng)常坐飛機(jī)坐商務(wù)艙的人還款能力好一些，但是這里欺詐的不算，他就是不想還錢給你。還有一些比較有意思的例子，比如說(shuō)打游戲、看動(dòng)漫，三四線城市生活的人還款能力差一些。喜歡看經(jīng)管圖書，管理科技類的會(huì)好一些，你把錢借給他，他就干什么事。尤其是給小微企業(yè)貸款的時(shí)候，那個(gè)老板平時(shí)在干什么事，有一定的預(yù)示效果。這是模型的預(yù)測(cè)值，一般的銀行做模型，希望KS值是0.3以上，如果說(shuō)沒有人行報(bào)告，他們只能做0.28，如果有人行報(bào)告就做到0.38，也不是每次都能做到這樣，其實(shí)KS值0.4是非常難做的。這是我們?cè)u(píng)分的參數(shù)，關(guān)鍵信息匹配，穩(wěn)定性、申請(qǐng)信息核查綜合起來(lái)。
另外一個(gè)大的領(lǐng)域就是不良資產(chǎn)的處理，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用從今天開始蔓延到不良資產(chǎn)的處理。不良資產(chǎn)的形成70%的原因是失聯(lián)造成的，一打電話找不到人，70個(gè)人會(huì)還你的錢，大部分是由于失聯(lián)造成的，你只要找到他，基本上還給你，但是找到他這個(gè)事很難。這是我們做的一個(gè)客戶的測(cè)試效果，通過手機(jī)號(hào)找到多少人，通過郵箱找到多少人，通過固話、地址，但是找到不一定還給你。一般來(lái)說(shuō)，有些P2P公司，100個(gè)有3%的不良，要回來(lái)3%的人都很少。但也不是每一次都不好，不良資產(chǎn)這個(gè)事是非常非常難辦的事情，是整個(gè)信貸行業(yè)這么多年來(lái)沒有解決的一個(gè)問題，現(xiàn)在我們也不能說(shuō)通過大數(shù)據(jù)能解決，能解決一部分，但非常困難，一個(gè)人要隱藏自己，你要找他非常困難，當(dāng)然也能找，要?jiǎng)佑煤芏噘Y源，通過派出所、街道去找，一共就欠你一萬(wàn)，你動(dòng)用這么多人找回來(lái)以后層層分，可能就分到500塊錢，又覺得不合算，所以這是一個(gè)極其困難的事情。
最后是展望，關(guān)于金融機(jī)構(gòu)使用大數(shù)據(jù)的時(shí)候要注意什么。一定要集成很多不同維度的數(shù)據(jù)，維度太少容易出問題，比如說(shuō)最知名的芝麻分，我一個(gè)客戶大概三個(gè)月之前告訴我，怎么樣破解芝麻分。他跟我講過四招可以快速提高芝麻分，第一個(gè)是在淘寶上買家居被單，證明你有家庭，還款信用就好一些。第二個(gè)就是商家的好評(píng)，第三是支付寶里不要一點(diǎn)錢沒有，第四個(gè)是在支付寶里用親戚朋友給你轉(zhuǎn)錢。這四點(diǎn)每一點(diǎn)都很有道理，但是為什么會(huì)被破解呢？因?yàn)橹ヂ榉值乃袛?shù)據(jù)都來(lái)自阿里體系，一個(gè)信用中介舍得花500塊錢提升芝麻分，從而獲得50萬(wàn)元的信貸，所以一定會(huì)被破解。所以，芝麻分高分人群比低分欺詐客戶還要多，因?yàn)楦叻质强梢宰龀鰜?lái)的。所以，你的維度如果足夠廣，他也不知道怎么去破解你，比如說(shuō)我們合作的商戶，各種金融機(jī)構(gòu)也好，商家也好，2500多家，你也不知道去哪里破，你破解成本非常高，所以這一點(diǎn)很重要。
第二個(gè)，就是合作數(shù)據(jù)平臺(tái)本身的公平公正公允性，是不是與你本身有競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系，是不是他也去發(fā)金融產(chǎn)品，也做信貸。這個(gè)很重要。為什么呢？你們合作之間一定是交換數(shù)據(jù)的，每一個(gè)借款人你要送給他審查，如果你告訴他誰(shuí)好誰(shuí)壞，他分分鐘可以觸達(dá)客戶，沒有一家金融機(jī)構(gòu)可以跟BAT比，用戶觸達(dá)能力他們太強(qiáng)了。傳統(tǒng)的技術(shù)和金融機(jī)構(gòu)的技術(shù)不一樣，這個(gè)太重要了，光變量個(gè)數(shù)就多很多，我們可以用一些方法來(lái)模擬，總體效果會(huì)下降。還有一些就是服務(wù)，對(duì)大數(shù)據(jù)的理解要深入到業(yè)務(wù)成績(jī)里面去，而不是純粹把它當(dāng)做一個(gè)技術(shù)部門。
另外一個(gè)是關(guān)于安全，你做任何數(shù)據(jù)服務(wù)要講安全，不管是金融機(jī)構(gòu)也好，還是合作方，數(shù)據(jù)要掌握好一點(diǎn)，主動(dòng)尋求監(jiān)管機(jī)構(gòu)的監(jiān)管，做不好的話等于自己給自己上一些枷鎖。
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