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京东百度前后投资了同一家金融科技公司他们

2019/04/06 来源:仙桃信息港

导读

在魏则西事件以后,今天百度又莫名卷入了赌博站风波,不过百度下午已回应了此事。百度推行在官方微博发布声明称,所涉站中的赌博信息均为企业深夜私自

在魏则西事件以后,今天百度又莫名卷入了赌博站风波,不过百度下午已回应了此事。百度推行在官方微博发布声明称,所涉站中的赌博信息均为企业深夜私自违规更改后的内容,目前百度已启动向公安机关报案,同时正抓紧搜集证据积极协助调查。

说回本文正题,百度今天也有大事宣布,其向美国金融科技公司ZestFinance进行数额未明的投资。

虽然ZestFinance梅里尔谢绝泄漏百度将如何使用这些信誉评分,但业内有传言称百度将使用ZestFinance的技术来判断其用户的信誉。例如,如果未成年人用户在工作日搜索视频游戏,表示这人可能没有工作,而且不是学生,这项数据便可以用于判断此人的信誉状态。

在2015年,京东商城也在去年向该公司进行了数额未明的投资,双方还宣布成立名为 JD-ZestFinanceGaia 的合资公司。腾讯科技援用线人消息称, ZestFinance 的信誉模型将率先应用于京东金融的消费金融体系,不仅如此,京东还打算和行业伙伴同享这项技术,共同开拓国内信誉消费市场。

Zestfinance是何方神圣?

ZestFinance,是一家位于洛杉矶的技术驱动型的互联金融公司,他们使用机器学习的方式来评估个人贷款的信贷风险指数。其创始人是前谷歌首席信息官及工程副总裁道格拉斯·梅里尔和美国资本投资国际集团公司前主管肖恩·布德。

ZestFinance的核心竞争力在于数据发掘能力和模型开发能力。据36氪报道,在其模型中,常常要用到 3500 个数据项,从中提取70000个变量,利用10个预测分析模型,如讹诈模型、身份验证模型、预支能力模型、还款能力模型、还款意愿模型和稳定性模型,进行集成学习或者多角度学习,并得到终究的消费者信誉评分。也就是说,有了大数据,以后的个人授信会依照另外一套体系来做!

比传统征信更靠谱?

虽然FICO占领着美国99%的信誉评分市场和绝大部分发达国家的信誉评分市场,而Zestfinace仅服务10万多名美国人,但仍生活有时候尽管会忙碌些繁琐些然有业内人士评价,Zestfinace要挑战的就是FICO(美国的信誉评级公司,美国3大信誉局都用它的数据),为何这么说呢?

来自金评媒的分析认为:

,Zestfinace使用的模型与常规的信誉评估体系相比,效力能够提高将近90%,在5秒钟内,就能对每位信贷申请人的超过1万条原始信息数据进行分析,并得出超过7万个可对其行动作出测量的指标。

第二,在FICO的征信体系里,信誉分数所包含的贷款人的变量一般只有几十项,而ZestFinance的模型里包含的变量将近1万项。比如申请人电子邮件所使用的用户名,申请人填写申请表时的大小写习惯,是不是拥有预付款或已付全款的,等等。

第三,在FICO的征信体系里,有15%的人是没有信誉记录的,而Zestfinace就是要给信用记录不好的人解决贷款问题。比如“发薪日贷款”,也就是发薪日之前两周申请的小额个人贷款,这类贷款的费率极高。而借助Zestfinace取得的贷款比银行的“发薪日贷款”违约率低50%。

另外,在坏账率方面,Zestfinace也比传统征信有着一定的优势。根据调查,80%左右的信贷风险来自信贷审批环节,一旦消费者取得信贷,后续的管理只能控制20%的风险,由此可见科学的信贷审批管理十分重要。据钛媒体报道:

1.取得贷款顾客的本钱是竞争者的25%。根据JMP2012的行业报告,对于一个的借贷者来讲,获得一个顾客的平均花消应当在250美元和500美元之间。2014年,通过ZestFinance的服务,取得顾客的本钱稳定在100美元左右。

2.首次还贷违约率(First pay default, FPD)低于竞争者。从2012年初起,ZestFinance的首次还贷违约率还在不断波动,有时高于第三个竞争对手,随着模型的不断改进,到2013年已基本稳定,明显低于三个竞争对却是一个人真正的人生价值手。

3.不断提高客户的投资回报率。ZestFinance初的投资回报率在100%左右,随着模型的不断改进,目前的客户投资回报率到达了150%以上。

4.投资回报率高于竞争对手。

如此来看,难怪国内巨头纷纭看中ZestFinance模式与做法,原来人家比传统征信还靠谱。

但是这1模式,在国内能够走得通吗?

梅里尔承认,这并不是一项完善评分系统,而且中国市场可以使用的金融数据远少于美国。另外,梅里尔还补充道,在美国不太可能使用搜索数据进行信用评分。可见,中国与美国的市场环境还是有很大的不同的。

美国是先发展金融后发展科技,现在金融服务业已发展得很好了,而中国是金融和科技混在一起发展的,所以肯定有很多和美国不一样的地方。另外,国内企业对于大数据的理解和运用还处在初级阶段,乃至“业内人士”都宣称“大数据对风控无效”,这种陈腐的观念明显阻碍了征信市场的创新和突破。

再加上,目前国内的信用风险管理,惩罚性太强,一种类似“有罪推理”的思路大行其道,这类方式可能简单有效,但是并没有把征信的作用全面发挥出来。中国的信贷审批,或信用风险管理,层次不齐,从定性判断到简单的量化决策都有,总的来说量化分析不足,而且征信机构的信用评分还未推出。ZestFinance在中国未必能取得它在美国的成绩,在这点上百度、京东做好心理准备了吗?

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