網貸平臺靠另類數據防風險

美國《華爾街日報》4月6日文章，原題：想要在中國借款嗎？記得充話費就行了為了對潛在借款人進行評估，貸款服務app用錢寶收集1200多個數據點，從信用信息如銀行卡號到個人使用哪款手機及未接電話多少等。

此類金融科技新創公司處于（中國）信用評分的最前沿，它們使用人工智能分析大量數據（其中許多是非常規的）。用錢寶的創始人說：“銀行只注意露出海面的冰山一角，我們則通過算法搞清水面下的海量數據。”

中國是個理想實驗場——缺少可靠的個人信用記錄體系，民眾對數據隱私的期望很低，智能手機無所不在，年輕人幾乎干任何事（包括理財）都會用到它。

根據艾瑞咨詢的數據，2016年大約1.6億中國人通過網絡貸款，總金額約合1739億美元。這令中國遙遙領先于其他國家。畢馬威數據顯示，2015年美國網貸機構放貸360多億美元。據預測，今后3年中國網貸金額總數年增長約50%。

在美國，信用報告包括賬單和貸款記錄、短期借款甚至犯罪記錄。而在中國，2000年以前幾乎還無按揭。美國人均2.6張信用卡，中國人只有1/3張。中國的金融科技正面臨應對由于快速增長和監管漏洞導致的欺詐違約難題。金融科技擁躉說，人工智能可降低違約率，創造可快速分析信用可靠程度的工具。

互聯網金融界人士表示，其他國家的金融科技新創企業也使用另類數據（如手機使用、網購記錄）來評估信用風險。但中國規模龐大——智能手機用戶6.95億、網貸數量龐大，人工智能程序應用得更好、更快。

（中國的）網貸平臺正從海量貸款申請中發現蛛絲馬跡并總結特點，比如蘋果手機用戶往往比安卓用戶的逾期付款比例更低；不接電話或呼出電話沒人接，代表更高的違約和欺詐風險。其他風險信號還有：申請貸款填表時多次改動、手機電池總是耗盡、頻繁更換手機號碼。在某城市貸款而在異地花費的用戶，代表更嚴重的風險?！?/p>

（陳俊安譯）