“互联网+” 背景下个人信用计量与管理研究

梁子怡 王晶

（1、北京市顺义区第一中学，北京 101300）

（2、北京科技大学，北京 100083）

一、个人信用评估体系溯源

个人信贷一直以来都是银行主要资产业务之一，如何对个人信用风险进行有效的识别与评估，成为银行维持经济资本稳定的关键因素。

金融机构的传统做法是由专家基于自身经验对个人经验进行判断，并由此形成了“5C”评价法（主要集中在借款人的道德品质、还款能力、资本实力、担保和经营环境条件五个方面进行全面的定性分析以判别借款人的还款意愿和还款能力）。

随着金融界对信用评分研究的不断深入，模型经历了由统计学方法到非参数方法、运筹学方法再到人工智能方法的演变，同时模型趋向组合化、复杂化。

著名的FICO评分系统以判别分析为核心方法，采集客户的人口统计学信息、历史贷款还款信息、历史金融交易信息、人民银行征信信息等，通过逻辑回归模型计算客户的还款能力，预测客户在未来一年违约的概率；21世纪以来，神经网络算法被广泛引入信用风险评测机制中，稳定性远高于其他传统方法……

对于网络在线信用贷款、P2P贷款、电商小额贷款以及虚拟信用卡等以信贷类服务为主的各种互联网金融服务平台，其面临的最大风险来源于客户信用风险，但传统个人信用风险评估模式过分依赖央行征信系统，能获取的数据对当今社会生活状况而言有很大的局限性。

同时，云计算、大数据、人工智能行业的发展给个人信用评分模型的改进和完善带来了更多的可能性——全面、准确、多变的模型指日可待。

二、我国信用经济发展现状

如今，我国已经处于以信用交易为主导的信用经济阶段，无论是实物商品的生产和交换，还是金融产品的交易，信用经济都在不断扩大其规模。在互联网金融与网络借贷方面，信用经济的发展趋势更为明显。信用经济正活跃于人们的经济生活中，并将成为现代市场经济的主要特征。

应运而生的蚂蚁花呗、京东白条等金融产品使信用经济愈发平民化，先消费、后付款的交易方式使货币转变为清偿债务、消除债权的媒介——在可以预见的未来，信用交易将成为市场上主要的交易形式。

但信用交易所固有的风险（违约风险）使市场存在着极大的动荡因素，目前我国缺乏一套有效、严格的监管体系。企业也应不断加强风险控制，逐渐达到运作规范化、行业体系化。

三、“互联网+”时代与信用经济

“互联网+”是近几年当之无愧的热点词汇，智慧城市、未来医院、移动电子政务等概念的出现使人民的生活发生了天翻地覆的改变，行业格局也面临着新一轮的洗牌。

“互联网+”背景下，“人”与“信息”实现了有机的组合。互联网与生产生活形成了一个良好的合作模式，以互联网为基点，沟通不同的领域，如网上支付、网上购物、网上充值、网上学习等，这种跨界的创新型模式极大地便利了我们的生产生活，促进现实与虚拟的进一步结合。

信用经济有一个最主要的基础要求——低成本的信息存储和传播方式用以形成一份完整的信用史，以便进行信用评估。

而互联网+的时代背景正好为之提供了技术支持——超大容量的数据库，精准的分类方法，详细的记录，便捷的筛选搜索再加上严密的隐私保护，由此信用经济有了发展的基础。先进的大数据处理技术更成为信用经济进一步发展的强有力保障。

“在不远的未来,比如2020年,社会信用体系初步建立,社会诚信体系建设将会从道德层面逐步稳定地转化成公民、企业的自觉行为。”北京国富泰信用管理有限公司总经理陈登立在第五届全国商务诚信建设大会暨“互联网+”信用年度创新峰会上表示。

可以大胆推断，不断创新的个人信用计量与管理方法将成为社会信用体系建设的关键。

四、芝麻信用计量模式分析

芝麻信用，是蚂蚁金服旗下独立的第三方征信机构，已经在信用卡、酒店、租房、出行、公共事业服务等上百个场景为用户、商户提供信用服务。其信用评估体系依托阿里集团独具特色的电商生态圈，涵盖用户生活的方方面面，是我国目前较为权威的个人信用计量与管理体系之一。

（一）基于“5C”准则的评估维度

5C分析法是金融机构对客户作信用风险分析时所采用的传统专家分析法之一，从五个维度进行全面的定性分析以判别借款人的还款意愿和还款能力。

芝麻信用则以此为基础，从身份特质、履约能力、信用历史、人脉关系和行为偏好这5个基本维度来评判个人的信用情况。它所考察的5个维度“5C”有明确的对应关系。5个维度在芝麻信用分测算中的权重分别为15%（身份特质）、20%（履约能力）、35%（信用历史）、5%（人脉关系）、25%（行为偏好）。

在确定维度的基础上，我们将用户的网络行为按芝麻信用的评判维度进行分类，赋予不同的网络行为以特征鲜明的“标签”，同时经过大量的数据分析确定不同行为的权重，最终计算得到芝麻信用分。

（二）芝麻信用衍生产品

芝麻信用的衍生产品线可分为两大类——信用借贷类和信用生活类。

信用借贷类主要包括蚂蚁借呗和蚂蚁花呗两种产品，以芝麻信用分为参照依据为用户提供额度不等的借贷服务。

信用生活类指各类生活用品的短期或长期出租，芝麻信用分为提供免押金租赁服务的主要依据。

衍生产品的服务多由第三方机构提供，在支付宝用户基数相当庞大的条件下，越来越多的第三方平台将加入提供衍生产品服务的行列中，对模型算法也将提出更高的要求。

（三）芝麻信用分模型基本特征

与FICO信用分计算方法类似，模型的基本原则是利用用户的历史数据与数据库中全体用户的数据和信用情况进行对比分析。

但芝麻信用分的数据来源与FICO信用分相比有很大的区别，“互联网+”时代背景下数据种类多、范围广，且单项数据无法与信用水平建立直接的联系。因此，该模型的建立需要确立庞大数据库中各数据项的相关关系，再利用先进的大数据处理技术对用户信用做出评价。

五、小白信用计量模式分析

小白信用分与芝麻信用分的评价方法类似，但京东采取积极寻求外部合作的策略，包括与银行的合作，如各大银行支持京东白条用银行信用卡还款，以及京东与中国银联达成了战略合作，打造开放式综合支付服务平台。

芝麻信用的数据处理过程是基于阿里巴巴的大数据平台生态，该平台具有两大核心竞争力：云计算能力及高效处理数据源的建模能力。京东的数据处理是通过使用京东大数据平台， 构造用户画像，使之成为人物原型，此外，京东与美国的互联网金融公司 ZestFinance 合作，将 ZestFinance 的信用评估模型应用于京东白条，降低了信贷风险。

六、国外个人信用制度的经验

在经济普遍发达的征信国家，信用管理更侧重对消费者个人信用的管理，同时，个人信用制度的运作已形成一个完整的体系。

征信数据的开放和信用管理行业的发展、信用管理系列立法的建立和执法、政府对信用交易和信用管理待业的监督和管理、信用管理正规教育和研究的发展是国家信用管理体系的四个主要组成部分，我国在这四方面的发展较为落后，存在地区局限性。

因此政府要立足于“互联网+”的时代背景，促进数据源的开放，加快发展个人征信市场，最终建立完善的征信体系。

结论

“互联网+”时代潮流下，征信体系的改革是必将迎来的挑战。大数据、云计算、人工智能的发展使平台的“用户原型”越来越精准，在信用经济进一步发展的将来，我们可以预见信用计量与管理行业的井喷式发展。