误差在1000元以内！乐信怎样知晓全国年轻人的收入？

编者按：

消金界参加了正在上海举办的 “朗迪峰会”。

峰会现场

消金界编辑为大家带来现场一手干货。以下内容来自乐信CEO肖文杰的现场演讲。

一个用户的风险，是由两个重要的方面组成的——一个是还款能力，一个是还款意愿。尤其是还款意愿，反欺诈、信用模型都在不断地解决这件事情。但是对于还款能力评估是很难的事情。

我可以告诉大家，中国所有的金融机构收到收入证明90%都是假的，大家去银行贷款都要提供一个收入证明，都是盖个章，自己手填一个数字，甚至银行的人都会帮你去填，为了让贷款顺利审批下来。

因为这笔贷款不是基于你的收入来做的，而是基于你的抵押来做的。

对于我们这样一个以Fintech技术为核心的金融科技公司，我们如何做到对用户收入预估的准确性呢？

乐信服务的这些用户，都是中国的年轻人。他们有个非常重要的特征，那就是他们的收入会相对来说差距没有那么大。而且他们整个收入的走向相对比较一致，中国受过高等教育的年轻人，是当前收入增长最为快速的一个年轻，他每年的收入是比较稳定的。

从用户装了乐信APP开始，我们有10%的用户是授权我们，可以拿到用户信息。

我们可以很好地分析这10%的用户收入精准的变化的情况。我们拿到了10%以后，通过这10%的用户反推了90%的用户的收入的情况。

当然这个过程是个很漫长的过程，我们也尝试了很多方法。我们现在有三种方法——

第一种方法，我们通过这些用户的数据反推那些90%的用户，用了大数据人群画像，看了年龄、学历、学的什么专业，现在可能的消费的行为是什么样子的，来算一个数字。

第二种方法，就是用AI，用AI去找到这些用户的共性和变量，去计算一个数字。

第三种方法，我们会用传统的数字和建模，统计学的方法，去计算一个数字。

我们现在把这三个数字统计起来使用，我们得到一个数字，今天我们对乐信上面所有用户的还款能力，就是收入信息的预估，误差在1000块钱以内，能够达到80%的准确度。

这个收入预估，就是评估用户还款能力的工具。我们还加了各种各样的数据，去做了各种各样的一些测试。

跟大家分享一个例子，乐信有用户的收货信息，也有用户的地理位置，还有用户的身份信息，我们把中国的所有的房产，还有街道各种各样的数据全爬下来。当用户的收货信息跟房产的信息作匹配，我们发现在收入预估上面是有非常显著的效果，帮我们整个准确度提升了20%以上。

大家知道今天AI在金融领域，不仅仅在很多的审批方面有一定的分析作用，但对我们潜在的用户的评估同样可以产生很好的作用。

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