准独角兽冰鉴科技欲借人工智能成为中国版“FICO”

近期,中国金融科技公司冰鉴科技(IceKredit)创始人顾凌云在其南京分公司接受了中金投X的专访。对于中国消费信贷的发展趋势,顾凌云分享了自己的见解。他认为,一旦房价暴涨,消费者不得不通过贷款来买房,这就预示着将迎?#21019;?#20247;消费借贷的快速增长。

“如今,即便你已经身负数百万美元的贷款,再想借一?#35282;?#32654;元去买部新手机也不是什么难事。因为人们对负债的看法已经发生了根本性的改变。这就是台湾、新加坡、日本以及韩国如何从储蓄型国家向消费型国家转变的历史。不幸的是,中国也在经历着同样的变迁。”

他的观点是有数据支撑的。过去几十年,我们见证了中国房价的飞速上涨。在大多数大城市里,普通老百姓?#36127;?#24179;均需要工作30到50年才能买得起一套中等大小的房子。而与此同时,消费信贷也在与房价同步增长。2013年至2018年,中国居民消费信贷余额(除去住房抵押贷款)年均复合增长率达20%以上。

2017年更为突出,该年我国消费信贷余额达到9.6万亿元,同比增长62.2%,?#26102;?#21457;式增长的态势。据产业咨询服务机构中商产业研究院发布的数据,2018年中国经济增长率预计为37%,而2018年消费信贷余额预计达到13.2万亿元。中国储蓄率历来很高,但目前在贷款消费方面正迅速赶超美国。据美国联邦储备委员会的数据,2018年10月美国未偿还消费信贷余额为3.96万亿美元(?#24049;?6.8万亿元)。

面对这个巨大且潜力无限的市场,顾凌云希望他的公司能在信用风险分析领域获得突飞猛进的发展。他认为,基于中国消费信贷市场规模,以及企业风?#23637;?#29702;支出预估总额,中国信贷风?#23637;?#29702;的市场价值在未来10年间可达数万亿元。

顾凌云还表示,目前中国企业在信贷风?#23637;?#29702;方面的支出仅占整个消费信贷市场总价值的0.2%,远低于国外发达市场0.8%的比例。不过,随着国家监管改革的发展和日益激烈的市场竞争关系,迫使企业在信贷风险评估技术方面加大投资,因而这一比例将会不断上升。

因此,他认为冰鉴科技有朝一日也能成为身价数百亿美元的企业。全球消费信用报告服务巨头益百利(Experian)现拥?#24615;?60亿美元的市值。基于中国庞大的市场规模,在这个全球消费者数量最多的国家诞生一家类似的领军企业也不是没有可能的。

顾凌云的这一梦想已得到创世伙伴资本、游族网络等投资者近3.15亿元的风险资金支持。目前,冰鉴科技还在进行C轮融资,并寻求上市的机会。

“过去十年,(在中国)信用评估服务的关键一直在于企业获取数据的能力。直到最近?#25913;輳?#25216;术才开始发挥起重要作用。”创世伙伴资本创始主管合伙人周炜表示。“冰鉴科技拥有雄厚的技术能力,他们非常有希望能成为中国这一领域的领导者。”

但要想实现这一目标,这家成立仅四年的初创企业必须攻克一些难关。首先摆在面前的是:如何在这本已高度竞争的市场中脱颖而出?

独立第三方

顾凌云曾作为创始成员在美国金融科技公司ZestFinance负责模型的研发工作,他用了两年时间筹划在中国的创业战略。他是卡内基梅隆大学计算机博士,2013年选择了回国发展。2013年-2015年期间,他作为驻站企业家加入IDG资本。而就在当时,中国的P2P网络借贷市场正迅速成长。短短?#25913;?#38388;,成千上万?#21335;?#19978;贷款机构涌现了出来。

“(中国的)互联网借贷市场当时非常狂热,已经是一片红海。我不想再跳进这个圈子。”顾凌云回忆道。而ZestFinance这家美国企业在2009年成立之初所面临的形势则截然不同。据ZestFinance称,当时没有信用评分的人口(约4600万美国人)将难以获得任何线上或线下的贷款。因而,在传统的信用评分指标的基础上,利用机器学习算法和替代数据集的获取,抓住这批“长尾用户”的需求是非常契合时机的。

顾凌云认为,随着中国P2P借贷市场的?#35813;?#21457;展,ZestFinance所采用的商?#30340;?#24335;肯定是行不通的。此外,中国线上借贷平台之间的恶性竞争还滋生出了对用户个人隐?#35282;?#29359;的问题。为了能快速、方便地决定该放款给谁,这些信贷平台经常私下买卖用户数据(包括用户的借贷记录)。一些P2P平台甚至利用自己的用户借款数据来赚钱。

这些最终促使顾凌云做出了一个重要决定:成立一家独立的第三方信贷风险评估公司——冰鉴科技。这家公司将永不出售用户数据,永远将技术摆在第一位。这无疑是一条艰辛且充满挑战的道路。因为谁也不知道一个独立的第三方信用风险分析服务提供商,如何才能在这个由国有大企业和科技巨头所主导的?#24184;?#20013;长久地发展下去。

央?#23567;?#31185;技巨头与国外企?#25269;?#38388;的角逐

美国的征信市场是由Equifax、Experian、TransUnion、Dun & Bradstreet?#20154;接?#20225;?#25269;?#23548;,而中国信用评级?#24184;?#26159;由政府通过监管政策推动和指导。

中国长期以往都是由央行?#29575;?#37096;门作为唯一服务实体面向金融机构提供个人征信服务。根据2013年出台的法规,除非获得国家监管机构的批准,否则任何机构或单位不?#24066;?#24320;展个人信用评级业务。

不过随着网贷的快速发展,单纯依赖银行贷款数据的央行个人征信?#20302;?#24050;无法应对这一挑战。据零壹财经的数据显示,中国网贷交易额从2014年的3千亿元增至2017年的2.7万亿元,增幅高达900%。然而,央行个人征信?#20302;?#22312;2016年仅覆盖4.12亿有信贷记录的个人,仅占中国总人口的32%。

缺乏健全强大的个人征信评分?#20302;?#26159;P2P信贷?#24184;?#25152;面临的一大难题。由于放贷者无法准确了解用户是否具有信用,他们不得不通过收取超高的利息来弥补坏账上的损失。而且线上信贷平台与央行及同行之间不会共享信用数据,在层次不齐的信用评估标准下,借款人可以轻松地从多家P2P平台成功获取贷款。更不用说如果那些失信行为不能受?#25509;?#26377;的处置,人们维?#33267;己?#20449;用记录的动力何以存在?

于是,央行于2015年首次批准阿里巴巴、腾讯这些科技巨头在内的8家?#25509;?#20225;业作为试点单位展开个人征信业务。但事实证明这一措施并不奏效。由于这8家公司背后均有国内外重量级企业支撑,不可能成为独立的第三方服务机构。而且,他们大多希望通过信用评级业务为自己的战略目标服务,各自为战,信息无法共享和迁移。

所以,央行决定再出手,回归政府主导的策略,于2018年3月在深圳成立了百?#22995;?#20449;。作为中国?#20934;?#20010;人征信机构,百?#22995;?#20449;的最大股东是国?#19968;?#32852;网金融协会,持股36%。这是一个全国性的互联网金融?#24184;?#33258;律组织。而剩余股份由这8家公司各占8%。

针?#20113;?#19994;征信,央?#24184;?#27714;企业征信机构需向央行省级分支行办理备案。截至2019年,?#21152;?50家民营企业向中国人民银行提出申请,但多数企业规模较小。在上海、南京、北京、深圳、新加坡、洛杉矶各地设有办公室的冰鉴科技,目前也在向有关监管部门提交申请。

更紧要的是,外企也同样拥有了在中国开展商业信用评级服务的资格。得益于习近平主席与特?#21183;?#24635;统在2017年5月会晤后达成的中美贸易协议,自2017年7月起,?#24066;?#22312;华外商全?#21183;?#19994;在中国提供当地企业的信评服务。数月后,Dun & Bradstreet完成在上海的企业征信备案,成立合?#21183;?#19994;,持股51%。2018年9月,Experian的申请?#19981;?#24471;了批准。

除了这些获得?#26222;?#30340;巨头公司,目前中国至少还有数百家个人征信服务企业在争夺这块大?#26696;狻?#32780;其中,像冰鉴科技这样,正利用最新的人工智能技术和大数据来提升信用评级方式的企业将成为这一?#24184;?#26368;有潜力的明日之子。在过去,数据是信用评级业务中最重要的?#20160;?#32780;如今深度学习的进步从根本上改变了信用评级过程,技术能力将成为公司竞争力的关键因素。

技术为先

信用评级最基本的要素是数据。而近来年,这一形势也在发生着重大的变化。传?#22478;?#24418;下,信用评级的判断依据来源于用户在银行的借贷记录等标准数据。但随着互联网的发展,人们?#21335;?#19978;行为越来越多,从网购记录到社交平台的用户行为信息,这些纷繁庞大的替代数据都可作为评估参数。

新一代的征信模型运用机器学习技术对用户行为模式进行研究和分析,能够准确地评估用户的偿还能力。这也使得对那些没?#24184;姓?#25143;的个人进行信用评级成为可能,从而将网贷服务的范围?#30001;?#33267;更广泛的用户。

这就是冰鉴科技这样以技术为导向的金融科技公司所处的优势。他们拥有风险资金的支持和高质量的人才资?#30784;!?#20854;它公司可能因为缺少数据或数据过于分散而无法构建有效的评估模型,但我们能够做到,因为我们有先进的技术。”顾凌云表示。

技术为先的另一个原因在于数据采集渠道的均衡化。以前,一些公司通常因和数据提供方之间建立的特殊联系而掌握独家数据继而占得优势。但这一方式已越来越过时。百?#22995;?#20449;的目标之一是构建一个能实现各类数据聚合和共享的平台,这意味着只有那些能够准确分析数据并得出真正有价值的数据报告的企业才能立于不败之地。

向技术为导向的这一转变也受到了监管政策变革的推动。自2014年以来,政府为加强网贷?#24184;?#30417;管相继出台了一系列新举措。特别是在近年来出现的一些高关注度的企业丑闻之后,政府加大监管力度,严格把控贷款利率最高上限,?#25112;?#20511;款额度,并进一步限制了网贷的业务范围。“这些举措迫使信贷公司不得不考虑降低不良贷款率。他们必须与我们这样的科技公司合作,才能确保盈利。”

与此同时,企业还需在产?#39134;?#35745;上下足功夫以创造更多价值。?#25345;?#24847;义上说,信用评级其实是反欺诈、贷款追回、精准营销、定价策略等一系?#24184;?#21153;的基础。这些服务的潜在用户其实已不仅仅局限于金融市场。政府以及电商、房屋租赁、共享经济等领域的公司都可从中获益。挖掘技术在各领域的新应用是另一大重要问题。

征战之路才刚刚开始。“目前金融公司通常是从不同的征信机构那里获得评级数据,再基于自己的模?#25237;云?#36827;行二度分析,最终形成自己的评级分数。”周炜表示。“如果有朝一日,冰鉴科技的评?#26029;低?#33021;得到普遍认可,这将会是一个巨大的改变。不过一切?#21152;?#24453;时间去证明。”

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