信用評估的兩種新方法：替代數據、心理測量法
中國人民銀行徵信中心副研究員劉新海 由新華社瞭望智庫、新華社《財經國家周刊》共同主辦的「2017中國新金融高峰論壇」於12月9日在北京舉行,主題為「回歸本源，優化結構，強化監管，市場導向」，中國人民銀行徵信中心副研究員劉新海出席並演講。
在信用風險評估中，可以利用替代數據進行評估。還可以利用心理測量，給消費者一張問卷，提供心理測量，個模型已經在拉美十幾個國家使用，服務了上百萬人。
以下為演講實錄：
目前國內普惠金融面臨哪些挑戰呢？
國內9億消費者與傳統銀行打過交道，包括支付、存取款服務，4億人獲得過信貸服務。從小微企業信貸來看，國內有6千萬左右的小微企業，其中12%的小微企業獲得過傳統金融服務，還有8%獲得了新金融機構，比如說P2P、小微企業、保險等非銀行金融機構的服務。
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剩下80%的小微企業，還有將近10億消費者，要想獲得信貸或者金融服務需要付出很高的利率、很高的代價，什麼原因呢？
因為傳統金融服務，特別是以信貸為主的金融服務，在為消費者或者小微企業提供信貸服務的時候需要他們的信用記錄，這些消費者往往沒有傳統的歷史信貸記錄，這就產生金融悖論，類似於「雞生蛋、蛋生雞」的問題，就是小微企業沒有信用記錄就無法獲得金融企業貸款，從而更是沒有信用記錄，陷入惡性循環。
大數據技術可以來幫助解決這個問題。
首先看一下信用評估的基本思路是什麼？傳統的消費者信用風險評估主要從兩個維度進行：存款能力、還款意願，主要是以與消費者信貸直接相關的一些數據為基礎，比如報告查詢、查詢數、信貸歷史、違約數等為依據。
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大數據時代，可以運用大數據的相關性，如果沒有直接相關的信貸數據，可以找和信用相關的一些數據，比如說交稅情況、收入情況、社保公積金情況，還有一些互聯網行為的情況，可以多找一些，把消費者的信用信息積累起來，進行信用評估。
國內互聯網經濟、互聯網金融非常活躍，出現了大量的和信用相關的數據，不僅體現了消費者的金融活力、經濟活力，還可以從中找到一些信用信息。
上面列舉了一些主要信用相關數據：人民銀行的徵信系統是最直接的，還有三大運營商，還有螞蟻金服的支付寶，還有騰訊的微信，還有京東的一些數據。
其中三大運營商的數據，這裡列出了註冊用戶和活躍用戶，還有微信，它的活躍用戶超過央行徵信系統的活躍用戶，而且這些數據容易獲得，大數據技術可以採集這種海量的數據，從海量數據"沙"里淘金，可以挖掘出消費者的信用。因為這些信息往往還是包含著信用信息，比如說信用購買場景、一些支付的信息、一些經濟的活躍性。
這個往往叫做替代數據，在信用風險評估中，可以利用這種替代數據來進行評估。
全球最好的信用評估公司曾經開發了一個產品，就是利用支付數據，還有電信數據、公共事業交付的數據，開發了一個信用評分，這個信用評分面向普惠金融人群、消費者有徵信記錄的人，先給他一個信用評分，先讓他獲得小額貸款、小額信用卡，然後在金融服務中架了一個橋樑，這樣他就可以有信用積累，等信用積累到一定程度就回歸到傳統的信用評估、信用服務。
隨著互聯網金融的發展，國內目前替代數據、大數據應用情況也非常好，在實際中獲得很大成功，但是整體來說還是比較碎片的替代數據、大數據。比如電信數據，我曾嘗試研究電信數據在信用評估中的應用，從演算法、到模型、到應用，電信數據分三類大運營商，電信和聯通是集中的，中國移動分佈在全國。如果想發揮大數據作用實現普惠金融，我覺得監管層面、國家層面可能要做一些基礎設施。
我曾經提過一個政策的建議就是，把三大運營商的數據整合起來，做一個徵信機構，作為三大運營商的內部信用風險服務機構。
另外，傳統金融機構可以互聯互通，不僅僅服務於金融，還可以服務日益活躍的互聯網經營場景，這是有參考模型的，美國是有類似的垂直的徵信機構存在的。在目前這種大力發展普惠金融的情況下，把基礎設施建好是一個非常有意義的一個事情。
下面再看兩個實際案例，這個案例是國內很多互聯網金融公司採取的一種建模方法，首先就是利用大數據來給消費者畫像，畫像之後進行評估，有很多第三方數據、供應商，比如說電信數據、法律的數據、求職的數據、用戶提交的數據，還有互聯網的數據、交互的數據，把這些數據進行整合、挖掘、分析。
最後介紹一個非常前沿的、通過信用評估實現普惠金融的案例——利用心理測量，這是哈佛大學肯尼迪學院的一個教授和博士開的一個公司，已經開了10年，初衷是幫助小微企業主實現普惠金融，因為小微企業貸款難的問題是全球性問題，後來也拓寬到消費者。這種方法原型不需要數據，就是心理測量，給消費者一張問卷，提供心理測量。
心理測量是一個非常專業的、在實際商業應用中也比較成功的方法，比如測謊、高管的審查等等。這個模型已經在拉美十幾個國家在用，也服務了上百萬人口。當然原型是不依賴數據的，如果和剛才的替代數據結合，效果會更好一些。（以上內容根據演講嘉賓發言整理而成，未經本人確定）