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從騰訊征信到騰訊信用分,騰訊個(gè)人征信事業(yè)都經(jīng)歷了什么?

本文作者: 溫曉樺 2017-08-10 16:11
導(dǎo)語:從騰訊征信到騰訊信用分,騰訊的個(gè)人征信事業(yè)都經(jīng)歷了什么?以兩家巨頭的體量,以及大數(shù)據(jù)征信初創(chuàng)公司都遍地開花的時(shí)代,算法的門檻不見得有多高。

如果真的是如口號(hào)那樣說的,打造信用社會(huì),那為什么不共享數(shù)據(jù)?這樣會(huì)實(shí)現(xiàn)得快一點(diǎn)哦!大膽說一句,科技巨頭要搞個(gè)人征信,信用社會(huì)的理想對(duì)其來說只是副作用,圍繞自家的零售金融業(yè)務(wù)發(fā)力才是正經(jīng)事,這一點(diǎn)恐怕不需要反駁。這樣說來,不喊口號(hào)、低調(diào)實(shí)在、做啥有啥沒有就不吹牛的態(tài)度倒顯得更加優(yōu)雅。

騰訊信用分近日進(jìn)行灰度測(cè)試,QQ超級(jí)會(huì)員可查看自己的信用分。從一開始的騰訊征信,到今天的騰訊信用分,在這約三年的時(shí)間里騰訊的個(gè)人征信業(yè)務(wù)并未見有多大的起色,而與此同時(shí)螞蟻金服芝麻信用分近來則是緊鑼密鼓地布局,以滲透城市生活場(chǎng)景。那么,從騰訊征信到騰訊信用分,騰訊的個(gè)人征信事業(yè)都經(jīng)歷了什么?以兩家巨頭的體量,以及大數(shù)據(jù)征信初創(chuàng)公司都遍地開花的時(shí)代,算法的門檻不見得有多高。

從騰訊征信到騰訊信用分,騰訊個(gè)人征信事業(yè)都經(jīng)歷了什么?

以支付的名義,開展升維攻擊獲取數(shù)據(jù)

微粒貸是自動(dòng)征信,有的人最高是30萬,有的人5萬,有的人卻無法訪問微粒貸功能。中科院計(jì)算所一位教授向雷鋒網(wǎng)透露,“去年微信內(nèi)部做這個(gè)項(xiàng)目,效果相當(dāng)好;就是用了微信的數(shù)據(jù)和少量的白名單,算法卻相當(dāng)簡(jiǎn)單:核心是征信在朋友圈中的傳遞關(guān)系,往往一度好友就足夠了。所以說,征信這個(gè)東西,數(shù)據(jù)是為王的,算法可以靠后?!?/p>

互聯(lián)網(wǎng)金融從火爆到回歸理性(別稱:轉(zhuǎn)型Fintech金融科技),順帶也普及了征信、風(fēng)控等詞,就好像突然意識(shí)到金融產(chǎn)品會(huì)有風(fēng)險(xiǎn)一樣。征信是揭示風(fēng)險(xiǎn),防止欺詐的重要手段,是金融基礎(chǔ)的一部分,然而,互金行業(yè)里標(biāo)榜的大數(shù)據(jù)征信作用如何呢?算話征信CEO蔣慶軍曾向雷鋒網(wǎng)表示,雖然現(xiàn)在電商、社交等領(lǐng)域收集到的數(shù)據(jù)維度很多,但在多數(shù)維度上,可得數(shù)據(jù)較少,數(shù)據(jù)缺失也比較嚴(yán)重。

回到騰訊信用分與芝麻信用分的競(jìng)爭(zhēng)上,就由于阿里巴巴的基礎(chǔ),有了交易等較社交數(shù)據(jù)稍微在征信模型中強(qiáng)相關(guān)一點(diǎn),芝麻信用分向社會(huì)開放的腳步就領(lǐng)先了。而對(duì)于騰訊來說,海量的社交數(shù)據(jù)并不能支撐起金融征信的偉業(yè)。業(yè)內(nèi)人士分析稱,目前來說,社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)作為弱變量數(shù)據(jù),其在大數(shù)據(jù)征信中的作用有限。根據(jù)雷鋒網(wǎng)此前報(bào)道,國(guó)內(nèi)運(yùn)用人工智能與大數(shù)據(jù)做征信的初創(chuàng)企業(yè)星橋數(shù)據(jù)董事長(zhǎng)丁卓博士表示:“其實(shí),社交數(shù)據(jù)征信在做360度的用戶畫像刻畫中,其作用大概只占5%-10%。對(duì)于金融行業(yè)的評(píng)估來說,這些數(shù)據(jù)不能作為直接的評(píng)價(jià)參考?!?/p>

同時(shí)算話征信CEO蔣慶軍告訴雷鋒網(wǎng),海量的大數(shù)據(jù)中和個(gè)人信用表現(xiàn)即所謂的Y變量能關(guān)聯(lián)起來的實(shí)際數(shù)據(jù)是很薄弱的,這種關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)不容易獲得,建模的數(shù)據(jù)也是不夠的,當(dāng)然更不容易開發(fā)出成熟的評(píng)估模型。

所以,國(guó)際上似乎還未有社交征信成功的案例。此前Facebook推出了涉足社交大數(shù)據(jù)征信的專利——當(dāng)一個(gè)用戶申請(qǐng)貸款的時(shí)候,貸款方會(huì)審查該用戶社交網(wǎng)絡(luò)好友的信用等級(jí)。只有這些好友的平均信用等級(jí)達(dá)到了最低的信用分要求,貸款方才會(huì)繼續(xù)處理貸款申請(qǐng)。否則的話,該申請(qǐng)即被拒絕。Facebook的做法因其片面性被《大西洋月刊》評(píng)論稱“涉嫌貸款歧視”。這在此前芝麻信用的人脈應(yīng)用中也是一樣的道理,但芝麻信用征集了消費(fèi)行為數(shù)據(jù)作為補(bǔ)充,或者說是后者為主導(dǎo)。

所以,微信支付、支付寶如火如荼地?cái)U(kuò)展線下場(chǎng)景、拓展出海市場(chǎng),正是根據(jù)自身基因優(yōu)勢(shì),發(fā)起不同的攻擊方向,一邊是微信支付依靠社交屬性從消費(fèi)生活進(jìn)行自下而上升維攻擊——依靠“公眾號(hào)+微信支付”模式,并加入了小程序、社交廣告、會(huì)員等營(yíng)銷能力來拓展品牌商家,增強(qiáng)與微信用戶,也就是其互聯(lián)網(wǎng)金融潛在用戶群體的關(guān)系黏著;另一邊是支付寶通過自上而下地從具有征信強(qiáng)相關(guān)數(shù)據(jù)的公共設(shè)施場(chǎng)景和企業(yè)合作開始降維,逐漸服務(wù)于其信用城市、普惠金融——這是從場(chǎng)景入手拓展用戶群以及數(shù)據(jù)關(guān)系網(wǎng)。

微信支付運(yùn)營(yíng)總監(jiān)黃麗上周接受采訪時(shí)表示,不管是將支持消費(fèi)信貸,還是其他金融業(yè)務(wù),這些都是正在探索的方向??梢姡拔⑿?營(yíng)銷”只是一個(gè)過渡。騰訊互聯(lián)網(wǎng)金融一直缺乏的是,強(qiáng)金融屬性相關(guān)的數(shù)據(jù),通過自下而上的路徑曲線救國(guó)合情合理。

補(bǔ)充數(shù)據(jù)因果關(guān)系

上述這位中科院教授解釋稱,人群特征有一個(gè)關(guān)鍵概念——關(guān)聯(lián),關(guān)聯(lián)是指很多事情偶然地同時(shí)出現(xiàn),但開發(fā)者可能將它們也作為“有錢人”的特征挖掘出來,從而很可能導(dǎo)致風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生。關(guān)聯(lián)性并不等于因果關(guān)系,有因果關(guān)系的大數(shù)據(jù)才能真正起到作用?!罢缫恍┱嬲嶅X的基金經(jīng)理,在對(duì)金融市場(chǎng)的認(rèn)知基礎(chǔ)上,他們構(gòu)建出一套可能只有一兩個(gè)特征的邏輯,并能基于這些簡(jiǎn)單的邏輯悶聲發(fā)大財(cái)?!?/p>

前一段時(shí)間,微信理財(cái)通以電話銷售的方式來向潛在的用戶推銷理財(cái)產(chǎn)品“余額+”。據(jù)介紹,“余額+”提供的理財(cái)產(chǎn)品年化收益率高達(dá)3.85%,遠(yuǎn)高于同期銀行定期存款利率。微信的行為,用金融業(yè)的專業(yè)術(shù)語就叫做“高息攬儲(chǔ)”。而且,根據(jù)介紹,這種“享受貨幣基金收益”的產(chǎn)品還是隨時(shí)免費(fèi)可取的,相當(dāng)于是活期存款。這就意味著,理財(cái)通以銀行銷售的方式套路來?yè)寠Z理財(cái)客戶。而很明顯,基金定投、理財(cái)交易等金融業(yè)務(wù)的擴(kuò)張,有助于騰訊快速地積累更多強(qiáng)相關(guān),并能夠產(chǎn)生因果聯(lián)系的數(shù)據(jù)。

同理,微粒貸從上線初就嵌入到微信端吸取流量,數(shù)據(jù)+場(chǎng)景相互輔助,與騰訊征信效果的積累自然也能形成合作共贏。

此前有報(bào)道稱,騰訊征信之所以如此低調(diào)和馬化騰有關(guān),據(jù)說騰訊征信的負(fù)責(zé)人曾去向馬化騰匯報(bào)產(chǎn)品情況,卻被馬化騰叫停:“這樣的產(chǎn)品,不就是買賣個(gè)人數(shù)據(jù)嗎?”隨后馬化騰以“保護(hù)用戶隱私”為由,要求產(chǎn)品停止開發(fā)。

不過,在去年的騰訊“云+未來”峰會(huì)上,馬化騰在演講中提出,“騰訊會(huì)把每一個(gè)用戶的信用長(zhǎng)期記錄下來”,為的是保障合作伙伴的權(quán)益。

可見,征信體系之重要,數(shù)據(jù)于征信而言之重要。

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