网贷平台靠另类数据防风险

美国《华尔街日报》4月6日文章，原题：想要在中国借款吗？记得充话费就行了为了对潜在借款人进行评估，贷款服务app用钱宝收集1200多个数据点，从信用信息如银行卡号到个人使用哪款手机及未接电话多少等。

此类金融科技新创公司处于（中国）信用评分的最前沿，它们使用人工智能分析大量数据（其中许多是非常规的）。用钱宝的创始人说：“银行只注意露出海面的冰山一角，我们则通过算法搞清水面下的海量数据。”

中国是个理想实验场——缺少可靠的个人信用记录体系，民众对数据隐私的期望很低，智能手机无所不在，年轻人几乎干任何事（包括理财）都会用到它。

根据艾瑞咨询的数据，2016年大约1.6亿中国人通过网络贷款，总金额约合1739亿美元。这令中国遥遥领先于其他国家。毕马威数据显示，2015年美国网贷机构放贷360多亿美元。据预测，今后3年中国网贷金额总数年增长约50%。

在美国，信用报告包括账单和贷款记录、短期借款甚至犯罪记录。而在中国，2000年以前几乎还无按揭。美国人均2.6张信用卡，中国人只有1/3张。中国的金融科技正面临应对由于快速增长和监管漏洞导致的欺诈违约难题。金融科技拥趸说，人工智能可降低违约率，创造可快速分析信用可靠程度的工具。

互联网金融界人士表示，其他国家的金融科技新创企业也使用另类数据（如手机使用、网购记录）来评估信用风险。但中国规模庞大——智能手机用户6.95亿、网贷数量庞大，人工智能程序应用得更好、更快。

（中国的）网贷平台正从海量贷款申请中发现蛛丝马迹并总结特点，比如苹果手机用户往往比安卓用户的逾期付款比例更低；不接电话或呼出电话没人接，代表更高的违约和欺诈风险。其他风险信号还有：申请贷款填表时多次改动、手机电池总是耗尽、频繁更换手机号码。在某城市贷款而在异地花费的用户，代表更严重的风险。▲

（陈俊安译）