【译】ZestFinance携大数据信用评分，进军中国

作者 | STEVE LOHR

翻译 | 陈玉芬 于露 校对 | Yawei Xia

导读：新兴的金融技术公司正在开发新的贷款模型。他们利用智能软件而非人们的信用记录，挖掘大量数据，用以评估客户的信用度。

迄今为止，利用大数据的新式贷款主要面向小众群体，比如，刚毕业的大学生、移民、发薪日借款人（payday borrowers）。通常这些人要么没有，要么缺乏连续的还款记录，传统的风险评估模型难以评估他们的信用度。

例如如果一个人在网上购买很多奢侈品，人们可能会认为这个人应该有较好的信用。但事实上如果结合其他数据，这可能是恣意的超支甚至欺诈信号。如果一个人在工作日的白天买东西，那买东西的人很可能处于失业当中；而如果一个人是在中午的午餐时间买东西，那很可能这是一个勤奋工作的雇员在挤时间买必备品。

ZestFinance携大数据信用评分来中国，元方，你怎么看？

ZestFinance是一家行业领先的金融数据分析服务公司。它正在进军一个巨大的市场——中国，这里的个人信用记录很缺乏。

ZestFinance成立于2009年，于2010年开始自身贷款及借款合作伙伴的贷款承销。在美国，分期贷款是一种比发薪日贷款成本更低的贷款，而ZestFinance一直专注于分期付款的风险分析。分期贷款的借款人一般来自于二级市场，且在过往中经历过像个人破产一样的信贷挫折。

人们对数据分析方法在信用评估中的应用产生了极大的热情，风险投资蜂拥进入这一新兴领域。高科技工具帮助银行业更深入、细致地应用其基本原则——了解你的客户。除了ZestFinance，信用评估行业还有很多新成立的公司，如Affirm，Earnest，Elevate 和LendUp。

各公司的方法各异，数据来源也不同。不过他们的算法都是基于筛选出来的数据，包含个人的社交网络、网页浏览习惯、在线表格的填写方式、网购习惯。

评估软件从数据中寻找模式和关联性，产生的数据信号帮助评估个人的还款意愿和能力。支持者称，利用数据分析将会带来更加精准的风险评估，从而向数以百万计低收入人群开启消费信贷的大门。

不过，公共政策专家称，人们对新式贷款模型的热情高过了头。Aaron Rieke（美国联邦贸易委员会前律师、政策咨询公司Upturn的技术项目经理）认为，大数据信贷技术的准确度和公平度尚未得以证实。由福特基金会赞助，Rieke在去年一篇合作完成的报告中引用了ZestFinance的例子，他认为，该公司作为大数据分析的典型，采用的是“另类的信用评分模型”。

ZestFinance＋京东＝？

ZestFinance和京东（一家中国的网络零售巨头）宣布将成立合资公司，在中国提供消费者信用评估服务。新的合资公司JD-ZestFinance Gaia，将对京东的在线买家进行信用风险的评估，并向他们提供分期贷款。京东商城上约有1亿活跃的买家，年销售额可达200亿美元。该合资公司最终将面向全中国的公司提供信用评估服务。

京东同时向ZestFinance也注资了一部分，不过公司不愿意公布注资的规模以及合资公司的估价。

ZestFinance的创始人兼总裁Douglas C. Merrill说，“这极大地证实了我们所做的工作是可行的。”

京东找到ZestFinance，对其技术进行了测试，测试结果给他们留下了深刻的印象。去年秋天，京东中国区的财务总监陈生强，造访了ZestFinance位于洛杉矶的办公地点，与Merill及其团队成员进行交谈。随后，Merill到访京东位于北京的总部，致力于应用ZestFinance的技术对京东商城的数据进行测试。

对ZestFinance来说，来自中国的京东是一个非同寻常的挑战，因为相比美国公司，京东使用的是更为不同的数据源。中国只有20%的成年人有信用评分，且其评分一般是由中国人民银行这一中央银行评给就职于大型国有企业员工的。

中国人口众多，而借款更多的是个人从亲戚和朋友中借现金，是一种个人的、非正式的形式。

为使中国的经济不那么依赖于工业出口，中国领导人正在不断寻求刺激消费的方案，中国政府现已允许像京东一样的私有企业对扩大消费信贷进行创新。

自2014年初以来，京东已对电视、手机、电脑、冰箱等商品提供高达几千美元的个人消费贷款。京东的商业模式有时也被比作是亚马逊和UPS的结合。

京东和亚马逊一样，从生产商手中直接拿货，其配送中心和仓库遍布全国，并配有自己的送货车队。京东每天处理两百多万订单，在中国的大部分地区实现了24小时内到货。阿里巴巴作为京东的对手，其名气更大，二者的不同之出在于，阿里巴巴是一个连接买家和卖家的平台市场，而京东是一个全方位服务的在线零售商。

在中国公司的试运行中，ZestFinance用京东的交易数据建立了风险模型。这些交易数据包括客户购买的时间、品牌、商品，客户住址以及其他关键信息。

Merrill先生说，“信息就摆在那，但有时候看起来简单的东西实际上却非常复杂。”

举例来说，如果一个人在网上购买很多奢侈品，人们可能会认为这个人应该有较好的信用。但Merrill 先生却不这么认为。他说，如果结合其他数据，这可能是恣意的超支甚至欺诈信号。

Merrill先生说，如果一个人在工作日的白天买东西，那买东西的人很可能处于失业当中；而如果一个人是在中午的午餐时间买东西，那很可能这是一个勤奋工作的雇员在挤时间买必备品。

在测试中，将京东的贷款经验当作对照组，ZestFinance所作的信用度预测作为实验组，结果表明，ZestFinance算法的准确性明显高于京东的贷款经验。

中国在线零售商、京东国际通讯高级总监Josh Gartner希望能极大地提高“判断是否向一个消费者提供贷款”的决策效率。

Gartner先生补充到，科学的数据方法可以弥补传统度量尺度不那么有用的空白，很明显，这非常适合中国。

陈先生在一份声明中指出，这家合资企业的潜在价值将超过京东本身的价值。他称，建立可靠的信用风险评估系统将极大地满足市场的需求，而与ZestFinance的合作则是其基础性的一步。

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