【專欄】對話聚信立CEO羅皓：征信并不是一個很大的市場

羅皓，互聯(lián)網風控技術SaaS服務平臺“聚信立”聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEO，曾創(chuàng)辦社交網絡輿情監(jiān)控公司（主營業(yè)務為幫助企業(yè)了解“粉絲”和他們對自己的評價）。

聚信立創(chuàng)辦于2013年，2014年12月獲得京東金融2800萬元A輪投資，曾參與投資消費分期方案比價與撮合服務商聚合分期。

截至2016年12月，聚信立已處理超過2500萬借款人數(shù)據(jù)，連接4億人群的社交網絡。

2016年12月21日，零壹財經和羅皓圍繞征信、監(jiān)管、大數(shù)據(jù)風控及其商業(yè)模式等話題展開了相關討論。

談業(yè)務
“我們不是征信機構”

聚信立在做的是在用戶授權的前提下抓取、清洗、整合、分析用戶數(shù)據(jù)，以幫助客戶（目前主要是信貸服務商）甄別用戶的欺詐風險和信用風險。

羅皓稱，在中國，60%的借貸違約是因為欺詐風險，剩余的40%是因為信用風險。

他介紹道，欺詐分為線上欺詐和線下欺詐兩種。線上欺詐主要是冒用他人身份，識別方式包括設備指紋、身份證、人臉識別等，識別線下欺詐和信用風險則主要是評估借款人的交易數(shù)據(jù)、收入和抵押物狀況。

羅皓認為，一個人的還款記錄是唯一有效的信用數(shù)據(jù)，它包括三個部分：誰借了錢？誰放了貸？誰還了錢？而有些人是沒有還款記錄的，此時數(shù)據(jù)服務商只能尋找其他信息（如收入和抵押物情況）來“推測”這些人的還款可能性。聚信立等數(shù)據(jù)服務商或許能搜集到個人借款數(shù)據(jù)，但其還款數(shù)據(jù)只被放貸機構掌握。

從這個角度上講，羅皓認為聚信立不算征信機構，因為其所收集的數(shù)據(jù)并非與個人信用狀況直接相關。

另外，羅皓認為征信并不是一個很大的市場，“現(xiàn)在已經上市的征信機構的市值加起來都并不大”，征信數(shù)據(jù)本身也難以變現(xiàn)，有價值的是基于數(shù)據(jù)的服務。

談監(jiān)管
“個人數(shù)據(jù)跟隱私息息相關，使用需進行牌照化管理”

關于個人征信牌照，羅皓談到雖然數(shù)據(jù)本身不值錢，但是數(shù)據(jù)很敏感，它跟公民隱私息息相關，需要利用國家資源和力量進行牌照化準入管理。

談到今年曝出的一些互聯(lián)網公司數(shù)據(jù)泄露事件，羅皓說，“很嚴重，這是很可怕的事情。每一個數(shù)據(jù)公司都投入了很多精力去打造一個安全的數(shù)據(jù)體系，數(shù)據(jù)的復制成本太低了。”他認為打擊數(shù)據(jù)泄露行為，對監(jiān)管機構來說執(zhí)行難度很大。

談商業(yè)模式

1、數(shù)據(jù)是最重要的，算法不是

羅皓曾在演講中談到他認為數(shù)據(jù)產業(yè)鏈分成數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)加工和數(shù)據(jù)分析與建模三步。他認為模型的價值在下降，而數(shù)據(jù)是最重要的，離開數(shù)據(jù)談建模是無米之炊。原因是現(xiàn)在很多模型已經開源，另外客戶需求是多元的，一個模型難以適用于多個場景，而且大公司已經有自己建模的能力，會建模對第三方服務商來說難以成為核心競爭力。

2、數(shù)據(jù)集市模式的尷尬

對于當前涌現(xiàn)的一些數(shù)據(jù)集市，羅皓認為其核心競爭力在于：要么在上游，能以低價格拿到數(shù)據(jù)，或擁有獨特數(shù)據(jù)資源；要么在下游，擁有客戶資源。

羅皓說，如果在上下游都沒有優(yōu)勢，并且沒有清洗和加工數(shù)據(jù)的能力，數(shù)據(jù)集市模式只適合服務長尾中小企業(yè)客戶，因為對這些企業(yè)來說，獲取多個數(shù)據(jù)接口是不經濟的。

他直言，數(shù)據(jù)市場上數(shù)據(jù)的價格是相當透明的，而且做一項業(yè)務并不需要太多數(shù)據(jù)源，則客戶傾向于直接跟掌握數(shù)據(jù)的服務商合作，而不會尋求中介。

附

羅皓在“點石資本”和“微軟加速器”聯(lián)合主辦的“’信任危機’時代的風口”論壇上的《互聯(lián)網大數(shù)據(jù)在信貸行業(yè)的邏輯》主題演講內容。

來源：微信公眾號“聚信立Juxinli”

羅皓介紹道：所有關于C端的數(shù)據(jù)目標就是判斷一個人會不會還錢（即有沒有信用記錄），而我們可以把人群分為兩類人——有過良好信用記錄和沒有信用記錄歷史的人。

對于有過良好信用記錄歷史的人來說，他/她的過往負債和還款記錄就能解釋其信用風險，簡單的說就是三個問題：誰借了、誰批了、誰還了。對于沒有信用記錄的人來說就需要依靠其他信息來推測其風險。目前由于征信體系不完善，有很多人沒有人民銀行的信用記錄。那么，如何判斷這些人的信用呢？

“現(xiàn)在做的，都是猜測，”羅皓如此說道，指的是目前中國一些公司稱利用用戶網頁瀏覽數(shù)據(jù)或者社交數(shù)據(jù)去評估用戶信用的做法。曾經在美國公司做過風控的他說，在美國用設備指紋等技術去判斷信用是很少的，做社交的公司是不敢用自己的數(shù)據(jù)去解決信用問題。其中的原因，一個是美國的法律未必允許，另外一個是因為美國征信系統(tǒng)覆蓋的人群很廣，不一定需要用到上述數(shù)據(jù)。

因此，談到信用評估一般是要了解兩個問題：

1、這個人有沒有打算過還錢，也就是說，這個人是不是個騙子。這其實是個反欺詐問題。

2、這個人有沒有能力還錢。這可能涉及到他/她的財產狀況、抵押物狀況、家庭狀況等問題。

對于沒有打算還款的人，即欺詐分子，還分為兩種欺詐情況：

1）線上欺詐：你看不到我，借款人都不是我本人，甚至都不一定是人。

因此，線上反欺詐其中一個要解決的問題就是，你是不是你，是不是本人。在現(xiàn)實世界中，需要用身份證去驗證這個問題。

在網上則有不同的ID與這個問題相關，在這里，他引入了一個用“身份的強度”的概念。他指出，評估這個身份的強度，有很多比較大的機構用的是cookie，但cookie有其局限；還有強一點的用設備指紋，這個強度比cookies高一點；現(xiàn)在，不少人圍繞手機號去做；還有利用身份證識別的，比如國政通；第五種，則是人臉識別；美國還有使用聲紋識別。

2）線下欺詐：你看到我本人了，但是財務實力情況都不屬實。

目前，線下一般通過了解兩個問題來評估財務能力：一是你能賺多少錢，也就是你的收入；二是你有沒有值錢的東西，也就是抵押物，可能是房、股份或其他權益類資產。

雖然可以通過收入和抵押物等評估財務能力，但線下的借貸行業(yè)，也存在以下三個痛點：集團欺詐、多頭借貸和借款用途。

上述已經提到如何反欺詐，而第二個痛點，多頭借貸，也就是一個借款人憑借同樣的信用額度在多家機構借這個額度，實際上就超出了他/她能承受的額度。要解決這個問題，貸款機構需要信息共享。做征信的聚信立目前也在收集很多非銀行的機構的借款記錄，機構可以接入類似這樣的第三方征信機構的產品。

第三個問題，借款用途，也就是你把錢用到哪里去了，線下借款常常會面臨借款人擅自挪用借款用途的情況，他指出，這也是消費金融為什么會那么火的原因，因為這解決了借款用途的問題，風險相對比較低。

不過，他也表達了自己的擔憂——中國的消費金融通過率很高，消費金融出現(xiàn)了一些問題，比如消費場景的老板捐款跑路。他說，他在東莞見過，有些手機店只營業(yè)兩三天，目的就是為了找一群工人來在網上申請消費借款，然后老板從中卷款獲利。

這也指出了風控可能要關注另一問題：要關注場景本身的數(shù)據(jù)，信用情況如何，而不僅僅是借款人的信用，這就涉及到小微企業(yè)的征信問題。有利于提高催收效率。

最后，評估完身份識別、還款能力之后，在催收這個環(huán)節(jié)上，數(shù)據(jù)可以解決什么？

正如他在上面提到，中國借貸的損失，有60%是因為欺詐，另外40%是因為真的還不起錢，這種情況下一般會啟動債務清算計劃，以減少損失。

羅皓表示，聚信立便是如上，從底層去思考整個行業(yè)，思考借貸行業(yè)使用數(shù)據(jù)的邏輯：嘗試解決集團欺詐、多頭借貸、還款能力三個問題。

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