征信業(yè)深度系列三：商業(yè)模式探究國外篇

作者：紐可晴

來源：泓策投研手札（ID：FinanceBao）

鄧白氏（Duns&Bradstreet）坐落在美國新澤西州，是鄧氏公司和白氏公司于1933年合并成立的。目前，鄧白氏在美國商業(yè)信用市場處于壟斷地位，也是國際商業(yè)信息服務(wù)巨頭。該公司向商業(yè)機(jī)構(gòu)提供公司信用歷史記錄、B2B銷售和市場數(shù)據(jù)、交易對手風(fēng)險(xiǎn)信息、供應(yīng)鏈、銷售機(jī)會評分和機(jī)構(gòu)身份匹配等服務(wù)。

鄧白氏有橫跨全球200多個(gè)國家的超過2.35億家公司的數(shù)據(jù)，通過不同的渠道采集數(shù)據(jù)，包括公共記錄、交易記錄、電話供應(yīng)商、電話采訪、印刷品、數(shù)據(jù)和商業(yè)公開資料等。

鄧白氏的數(shù)據(jù)來源

根據(jù)鄧白氏2016年度財(cái)務(wù)報(bào)告，鄧白氏2016年?duì)I業(yè)收入17.04億美元，同比增長4.07%；營業(yè)利潤3.81億美元，同比增長3.25%。鄧白氏在全球有雇員4800名，一半以上在北美，其余的分布在全球各地。鄧白氏的業(yè)務(wù)從地區(qū)上可以分為兩大部分：美洲收入占比83.12%；國際市場收入占比16.88%。從產(chǎn)品來說，鄧白氏風(fēng)險(xiǎn)管理解決方案占比59.39%，銷售和市場營銷解決方案占比40.61%，供應(yīng)管理解決方案在2016年幾乎可以忽略不計(jì)。

a．核心競爭

鄧白氏的經(jīng)營理念可用一個(gè)公式表達(dá)：

鄧白氏商業(yè)數(shù)據(jù)+預(yù)測性分析=信心十足的商業(yè)決策

①鄧白氏商業(yè)數(shù)據(jù)

鄧白氏商業(yè)數(shù)據(jù)包含超過2億家商業(yè)機(jī)構(gòu)的信息，數(shù)據(jù)覆蓋全球200多個(gè)國家和地區(qū)。鄧白氏具有卓越的數(shù)據(jù)處理、維護(hù)及預(yù)測分析能力，在信息快速更新的現(xiàn)代商業(yè)環(huán)境中，能持續(xù)有效地為企業(yè)提供及時(shí)、可靠、有價(jià)值的商業(yè)信息。目前鄧白氏已擁有信息類型豐富、極具商業(yè)應(yīng)用價(jià)值的企業(yè)數(shù)據(jù)，并通過專業(yè)的鄧白氏預(yù)測性分析體系，推動高質(zhì)量決策，幫助企業(yè)更好地防范風(fēng)險(xiǎn)、突破發(fā)展。

②專業(yè)的鄧白氏預(yù)測性分析體系

在充滿競爭和不確定性的商業(yè)市場上，企業(yè)需要可靠、具有預(yù)測性的市場分析工具，幫助他們發(fā)掘并把握增長契機(jī)。對此，鄧白氏引入權(quán)威專業(yè)的鄧白氏預(yù)測性分析體系（D&BPredictiveAnalytics?），借助強(qiáng)大的分析工具透視數(shù)據(jù)，生成預(yù)測指標(biāo)、趨勢與行業(yè)基準(zhǔn)，幫助企業(yè)理解現(xiàn)狀并預(yù)測未來，有效滿足企業(yè)透視分析數(shù)據(jù)的需求，幫助企業(yè)更好地防范風(fēng)險(xiǎn)、突破發(fā)展。

③商業(yè)決策

鄧白氏商業(yè)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確、及時(shí)、有效與鄧白氏預(yù)測性分析體系的專業(yè)和權(quán)威相結(jié)合，幫助用戶有步驟地制定信心十足的商業(yè)決策。

b．商業(yè)模式

鄧白氏將商業(yè)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有價(jià)值的信息和產(chǎn)品，奠定了鄧白氏全球解決方案的基石，客戶依賴于此做出重要的商業(yè)決策。鄧白氏提供的產(chǎn)品可分為：數(shù)據(jù)報(bào)告類產(chǎn)品、分析預(yù)測類產(chǎn)品和個(gè)性化解決方案3類。產(chǎn)品及服務(wù)的應(yīng)用領(lǐng)域涉及信用和風(fēng)險(xiǎn)管理（金融解決方案）、供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)服務(wù)（運(yùn)營解決方案）和銷售與市場營銷解決方案。

信用和風(fēng)險(xiǎn)管理服務(wù)主要是測量風(fēng)險(xiǎn)、設(shè)定信用/貸款條款、保護(hù)現(xiàn)金的流動、提供商業(yè)信用報(bào)告，以及鄧白氏的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測評分和在線風(fēng)險(xiǎn)管理工具，旨在幫助企業(yè)降低信用風(fēng)險(xiǎn)，增加現(xiàn)金流，同時(shí)提高盈利能力。

供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)服務(wù)是為消費(fèi)者帶來有價(jià)值的產(chǎn)品、服務(wù)以及信息的，從源頭供應(yīng)商到最終消費(fèi)者的集成業(yè)務(wù)流程。鄧白氏整合供應(yīng)鏈商和企業(yè)間的信息，最終實(shí)現(xiàn)信息共享，并提供風(fēng)險(xiǎn)解決方案。

銷售與市場營銷解決方案幫助客戶規(guī)劃商業(yè)愿景，建立市場營銷名單，辨識市場機(jī)會，從而幫助客戶得到高質(zhì)量的潛在客戶、聯(lián)系信息和展望名單，最終幫助客戶從新舊顧客中增加收入。

鄧白氏產(chǎn)品服務(wù)體系

02

a.基本情況

環(huán)聯(lián)是僅次于益博瑞和艾奎法克斯的美國第三大個(gè)人征信機(jī)構(gòu)，主要為客戶提供信用信息和信息管理服務(wù)，總部位于芝加哥，成立于1968年。

環(huán)聯(lián)的服務(wù)對象可以分為企業(yè)客戶和個(gè)人消費(fèi)者客戶。企業(yè)客戶約65,000個(gè)，主要包括金融服務(wù)業(yè)、保險(xiǎn)、健康護(hù)理和其他領(lǐng)域的行業(yè)客戶。個(gè)人消費(fèi)者客戶超過3,500萬，環(huán)聯(lián)主要為個(gè)人消費(fèi)者客戶提供信用管理和個(gè)人信息保護(hù)服務(wù)。目前，環(huán)聯(lián)擁有個(gè)人消費(fèi)者檔案10億份，包括美國現(xiàn)有3.15億人口中85%以上的人口信息、國際業(yè)務(wù)中的個(gè)人信息和一些已經(jīng)去世的消費(fèi)者信息。作為以數(shù)據(jù)位核心資產(chǎn)的征信機(jī)構(gòu)，經(jīng)過多年的積累，環(huán)聯(lián)目前已經(jīng)擁有90,000個(gè)數(shù)據(jù)來源和超過30PB（PB，千萬億字節(jié)）的數(shù)據(jù)，在美國50個(gè)州的主要城市擁有250個(gè)區(qū)域性的個(gè)人征信局。

環(huán)聯(lián)積極拓展海外業(yè)務(wù)，截至2014年底，個(gè)人征信服務(wù)遍及33個(gè)國家，主要包括北美、非洲、拉美和亞洲。環(huán)聯(lián)對外稱其是美國最大的風(fēng)險(xiǎn)和信息方案的提供商，既擁有全國的消費(fèi)信用數(shù)據(jù)，也擁有綜合多樣化的公用數(shù)據(jù)。

b.商業(yè)模式

根據(jù)服務(wù)對象不同，環(huán)聯(lián)的信用服務(wù)可以分為面向65,000個(gè)機(jī)構(gòu)用戶的機(jī)構(gòu)（企業(yè)）信用服務(wù)和面向3,500萬個(gè)人消費(fèi)者的個(gè)人信用服務(wù)。針對機(jī)構(gòu)用戶的信用服務(wù)，內(nèi)容包括：基本信用信息、市場營銷和決策分析。針對個(gè)人消費(fèi)者的信用服務(wù)，內(nèi)容主要包括給消費(fèi)者提供信用信息和信用管理服務(wù)。

面向機(jī)構(gòu)用戶的信用服務(wù)是環(huán)聯(lián)的主體服務(wù)內(nèi)容。環(huán)聯(lián)的機(jī)構(gòu)用戶覆蓋債務(wù)催收、金融服務(wù)、保險(xiǎn)、物業(yè)管理和醫(yī)療服務(wù)等行業(yè)。面向機(jī)構(gòu)用戶的信用服務(wù)按照服務(wù)目的的不同，包括基本信用信息服務(wù)、市場營銷服務(wù)和決策分析服務(wù)，其中，基本信用信息服務(wù)是環(huán)聯(lián)最主要的業(yè)務(wù)。

① 基本信用信息服務(wù)（環(huán)聯(lián)征信商業(yè)模式的基石）

環(huán)聯(lián)的基本信用信息服務(wù)都是通過互聯(lián)網(wǎng)在線的方式提供給機(jī)構(gòu)用戶。具體包括三項(xiàng)服務(wù)：一是基于消費(fèi)者的信用記錄和公共記錄，環(huán)聯(lián)向符合環(huán)聯(lián)服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)的商業(yè)機(jī)構(gòu)提供信用報(bào)告和預(yù)測評分，幫助這些機(jī)構(gòu)評價(jià)潛在客戶（希望獲得信用貸款和保險(xiǎn)服務(wù)的個(gè)人消費(fèi)者）的風(fēng)險(xiǎn)；二是在線信用報(bào)告服務(wù)可以通過接口將商業(yè)機(jī)構(gòu)和公共記錄數(shù)據(jù)庫連接起來，提供查詢特定消費(fèi)者或資產(chǎn)信息，或者調(diào)查消費(fèi)者、機(jī)構(gòu)和地理位置三者之間關(guān)系的服務(wù)；此外，環(huán)聯(lián)還在機(jī)構(gòu)客戶開展新業(yè)務(wù)時(shí)幫助其進(jìn)行防欺詐管理和個(gè)人身份驗(yàn)證。環(huán)聯(lián)的信用報(bào)告、信用特征指標(biāo)和信用評分都可以為具體的行業(yè)需求量體裁衣，這些產(chǎn)品構(gòu)成了環(huán)聯(lián)在線信息服務(wù)的基礎(chǔ)。

② 市場營銷服務(wù)

環(huán)聯(lián)提供的市場營銷服務(wù)幫助這些機(jī)構(gòu)用戶主動獲取新客戶、向現(xiàn)有客戶進(jìn)行交叉銷售、監(jiān)控和管理消費(fèi)者的賬戶組合，最終進(jìn)行綜合分析。

環(huán)聯(lián)市場營銷服務(wù)內(nèi)容

環(huán)聯(lián)通過郵件、網(wǎng)絡(luò)和移動設(shè)備幫助商業(yè)機(jī)構(gòu)用戶開發(fā)生成面向未來的市場營銷客戶清單，商業(yè)機(jī)構(gòu)可以利用數(shù)據(jù)庫聯(lián)系個(gè)人消費(fèi)者，進(jìn)行拓展信用貸款和保險(xiǎn)相關(guān)服務(wù)的營銷。

環(huán)聯(lián)提供賬戶組合的審查服務(wù)，定期審查客戶的現(xiàn)有賬戶，幫助機(jī)構(gòu)客戶對現(xiàn)有客戶進(jìn)行交叉銷售、監(jiān)控和管理現(xiàn)有消費(fèi)者賬戶組合中的風(fēng)險(xiǎn)。環(huán)聯(lián)還提供觸發(fā)器服務(wù)，將每日消費(fèi)者信用特征變化通知給商業(yè)機(jī)構(gòu)。

③ 決策分析服務(wù)：環(huán)聯(lián)的深層次信息服務(wù)

環(huán)聯(lián)的決策分析服務(wù)，也稱軟件即服務(wù)（SoftwareasaService，簡稱SaaS），包括一系列在客戶互動過程中，幫助企業(yè)解釋數(shù)據(jù)和預(yù)測模型結(jié)果，并根據(jù)機(jī)構(gòu)制定的特定客戶服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行自動化決策。

征信機(jī)構(gòu)利用所擁有的消費(fèi)者相關(guān)信息，開發(fā)出決策引擎，幫助商業(yè)機(jī)構(gòu)用戶做出決策來評價(jià)商業(yè)風(fēng)險(xiǎn)和機(jī)會，具體包括新客戶信用卡、貸款和保險(xiǎn)申請，以及貸款定價(jià)、身份驗(yàn)證、賬戶催收、病患就醫(yī)申請和公寓租賃等請求，有助于商業(yè)機(jī)構(gòu)客戶提供決策效率。

個(gè)人信用服務(wù)是環(huán)聯(lián)征信服務(wù)新的增長點(diǎn)。環(huán)聯(lián)的消費(fèi)者信用服務(wù)分為兩種：直接服務(wù)方式，即直接面向消費(fèi)者服務(wù)，以及間接服務(wù)方式，即通過企業(yè)合作伙伴作為代理商間接向消費(fèi)者提供服務(wù)。

直接服務(wù)方式：環(huán)聯(lián)的直接服務(wù)方式大多以在線或手機(jī)應(yīng)用訂閱為主。產(chǎn)品包括信用報(bào)告、信用評分、信用信息變更提示、債務(wù)分析、身份保護(hù)服務(wù)、保險(xiǎn)評分和限制第三方獲得環(huán)聯(lián)信用報(bào)告服務(wù)等。

間接服務(wù)方式：環(huán)聯(lián)向商業(yè)合作伙伴提供服務(wù)，這些商業(yè)機(jī)構(gòu)將環(huán)聯(lián)的產(chǎn)品與自身的服務(wù)加以整合再向消費(fèi)者銷售。該領(lǐng)域的企業(yè)包括從事金融服務(wù)、零售管理、身份識別和保險(xiǎn)等。

此外，環(huán)聯(lián)近年來還將一些基礎(chǔ)的信用產(chǎn)品和信用服務(wù)（信用評分、簡版信用報(bào)告和信用監(jiān)測）以批發(fā)價(jià)的形式出售給互聯(lián)網(wǎng)公司CreditKarma，CreditKarma成為環(huán)聯(lián)的消費(fèi)者信息服務(wù)代理商。CreditKarma再通過公司網(wǎng)站向個(gè)人消費(fèi)者提供免費(fèi)的信用報(bào)告等信用信息服務(wù)，其主要收入來源則是從消費(fèi)性金融機(jī)構(gòu)廣告和信貸產(chǎn)品推薦中獲得。

新興互聯(lián)網(wǎng)征信機(jī)構(gòu)——澤斯塔

a.基本情況

澤斯塔（ZestFinance），美國金融科技公司，創(chuàng)立于2010年，主要要做的是將機(jī)器學(xué)習(xí)與大數(shù)據(jù)分析融合起來，提供更加精準(zhǔn)的信用評分。澤斯塔的研發(fā)團(tuán)隊(duì)主要由數(shù)學(xué)家和計(jì)算機(jī)科學(xué)家組成，前期的業(yè)務(wù)主要通過ZestCash平臺提供放貸服務(wù)，后來專注于提供信用評估服務(wù)，旨在利用大數(shù)據(jù)技術(shù)重塑審貸過程，為難以獲得傳統(tǒng)金融服務(wù)的個(gè)人創(chuàng)造可用的信用，降低他們的信用成本。本報(bào)告著重研究其提供的信用評估服務(wù)。

b.商業(yè)理念

①為弱勢群體制造信用的普惠金融思想

澤斯塔認(rèn)為，它的使命是為每一個(gè)人創(chuàng)造公平而且透明的信用信息。澤斯塔最初的服務(wù)對象是只能使用高利貸的人群(稱為借貸日貸款人群)，通過大數(shù)據(jù)挖掘出他們的信用信息，幫助他們享受正常的金融服務(wù)。澤斯塔假定每一個(gè)消費(fèi)者都是“好”人，希望通過搜集證據(jù)，證明信貸信息不完整人群的真正的信用狀況，進(jìn)而幫助他們實(shí)現(xiàn)享受正常金融服務(wù)的權(quán)利。

②非傳統(tǒng)征信視角看信用

個(gè)人征信的目的是通過搜集數(shù)據(jù)來挖掘出消費(fèi)者已有和潛在的信用信息，數(shù)據(jù)和具體的技術(shù)只是征信的手段和工具。消費(fèi)者的信用狀況與其信貸記錄聯(lián)系最緊密，是強(qiáng)相關(guān)的，所以傳統(tǒng)征信是從消費(fèi)者的信貸記錄挖掘其信用狀況。但是消費(fèi)者的信用狀況與其信貸記錄并非是一一映射的關(guān)系。消費(fèi)者的信用狀況還會與消費(fèi)者的其他信息和行為有聯(lián)系，盡管這種聯(lián)系可能較弱。

下圖展示了澤斯塔公司的大數(shù)據(jù)征信的視角。與傳統(tǒng)征信相同，大數(shù)據(jù)征信對消費(fèi)者的信用評估也是基于兩個(gè)基本面的信息:消費(fèi)者的還款能力和消費(fèi)者的還款意愿。所不同的是，傳統(tǒng)征信中，數(shù)據(jù)依賴于銀行信貸數(shù)據(jù)，而大數(shù)據(jù)征信的數(shù)據(jù)不僅僅包括傳統(tǒng)的信貸數(shù)據(jù)，同時(shí)也包括了與消費(fèi)者還款能力、還款意愿相關(guān)的一些描述性風(fēng)險(xiǎn)特征，這些相關(guān)性描述風(fēng)險(xiǎn)特征的抽取與篩選是澤斯塔的技術(shù)核心。相比于傳統(tǒng)征信數(shù)據(jù)的強(qiáng)相關(guān)性，這些大數(shù)據(jù)征信的數(shù)據(jù)與消費(fèi)者的信用狀況相關(guān)性較弱，澤斯塔就利用大數(shù)據(jù)技術(shù)搜集更多的數(shù)據(jù)維度來加強(qiáng)這些弱相關(guān)數(shù)據(jù)的描述能力。這樣就使大數(shù)據(jù)征信不依賴于傳統(tǒng)信貸數(shù)據(jù)，可以對傳統(tǒng)征信無法服務(wù)的人群進(jìn)行征信，實(shí)現(xiàn)對整個(gè)消費(fèi)者人群的覆蓋。

傳統(tǒng)征信視角和澤斯塔的大數(shù)據(jù)征信視角

③優(yōu)于銀行的大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

澤斯塔的優(yōu)勢在于其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)挖掘能力，能開發(fā)出新穎的信用評估模型，從大數(shù)據(jù)中挖掘出更多不易被發(fā)現(xiàn)的消費(fèi)者信用信息。盡管澤斯塔公司自運(yùn)營以來取得了不錯(cuò)的業(yè)績，但Merill先生還是具有專業(yè)學(xué)術(shù)人士特有的謙遜嚴(yán)謹(jǐn)?shù)娘L(fēng)格，他闡述了一些澤斯塔的發(fā)展弱勢，即公司規(guī)模還比較小，目前直接服務(wù)的人群只有10萬人左右;不擁有銀行豐富的個(gè)人消費(fèi)者數(shù)據(jù)，但其本身所有數(shù)據(jù)卻可以被銀行通過正常手段和渠道獲得。

④對于大數(shù)據(jù)的理解和應(yīng)用

不同的應(yīng)用對大數(shù)據(jù)有著不同的理解，目前對大數(shù)據(jù)沒有一個(gè)統(tǒng)一的概念。Merill先生認(rèn)為“數(shù)據(jù)多”并不是“大數(shù)據(jù)”，能夠利用IT先進(jìn)技術(shù)將碎片化的信息整合起來才能形成真正有用的大數(shù)據(jù)。這種對大數(shù)據(jù)的理解特別適用于征信業(yè)，因?yàn)檎餍诺幕具^程也是將分散于不同信貸機(jī)構(gòu)看似用處不大的局部信息整合成為可以完整描述消費(fèi)者信用狀況的全局信息。

值得指出的是，澤斯塔雖然利用大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行征信，但是主要利用的還是結(jié)構(gòu)化的大數(shù)據(jù)，對于復(fù)雜的大數(shù)據(jù)類型例如文本數(shù)據(jù)和社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)利用得比較少，主要原因是由于這些復(fù)雜的大數(shù)據(jù)和澤斯塔所服務(wù)的消費(fèi)者的信用風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)性太弱了。這種現(xiàn)象其實(shí)也被其他互聯(lián)網(wǎng)金融的征信實(shí)踐所驗(yàn)證，例如最大的互聯(lián)網(wǎng)P2P公司Lendingclub最早從Facebook平臺登錄信貸市場，希望通過對社交網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)進(jìn)行信貸審批，結(jié)果效果很差，難以為繼，最后只好回歸傳統(tǒng)的信貸手段發(fā)展。

c.數(shù)據(jù)源

澤斯塔以大數(shù)據(jù)技術(shù)為基礎(chǔ)采集多源數(shù)據(jù)，一方面繼承了傳統(tǒng)征信體系的決策變量，重視深度挖掘授信對象的信貸歷史。另一方面，將能夠影響用戶信貸水平的其他因素也考慮在內(nèi)，如社交網(wǎng)絡(luò)信息、用戶申請信息等，從而實(shí)現(xiàn)了深度和廣度的高度融合。澤斯塔的數(shù)據(jù)來源十分豐富，依賴于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的同時(shí)也導(dǎo)入了大量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。另外，它還包括大量的非傳統(tǒng)數(shù)據(jù)，如借款人的房租繳納記錄、典當(dāng)行記錄、網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)信息等，甚至將借款人填寫表格時(shí)使用大小寫的習(xí)慣、在線提交申請之前是否閱讀文字說明等極邊緣的信息作為信用評價(jià)的考量因素。類似地，非常規(guī)數(shù)據(jù)是客觀世界的傳感器，反映了借款人真實(shí)的狀態(tài)，是客戶真實(shí)的社會網(wǎng)絡(luò)的映射。只有充分考察借款人借款行為背后的線索及線索間的關(guān)聯(lián)性，才能提供深度、有效的數(shù)據(jù)分析服務(wù)，降低貸款違約率。

具體而言，澤斯塔的數(shù)據(jù)來源的多元化體現(xiàn)在：首先，對于澤斯塔進(jìn)行信用評估最重要的數(shù)據(jù)還是通過購買或者交換來自于第三方的數(shù)據(jù)，既包含銀行和信用卡數(shù)據(jù)，也包括法律記錄、搬家次數(shù)等非傳統(tǒng)數(shù)據(jù)。

再次是網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，如IP地址、瀏覽器版本甚至電腦的屏幕分辨率，這些數(shù)據(jù)可以挖掘出用戶的位置信息、性格和行為特征，有利于評估信貸風(fēng)險(xiǎn)。此外社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)也是大數(shù)據(jù)征信的重要數(shù)據(jù)源。

最后，直接詢問用戶。為了證明自己的還款能力，用戶會有詳細(xì)、準(zhǔn)確回答的激勵，另外用戶還會提交相關(guān)的公共記錄的憑證，如水電氣賬單、手機(jī)賬單等。

多維度的征信大數(shù)據(jù)可以使得澤斯塔能夠不完全依賴于傳統(tǒng)的征信體系，對個(gè)人消費(fèi)者從不同的角度進(jìn)行描述和進(jìn)一步深入地量化信用評估。

d.評估模型

傳統(tǒng)信用評估模型的弊端包括：信息維度單一，導(dǎo)致片面的評估結(jié)果；時(shí)間上具有滯后性，不能及時(shí)反映信用在不同人群中的變化情況；覆蓋人群窄，評估作用有限等方面。

針對傳統(tǒng)評分模型中參考的數(shù)據(jù)變量少，存在利用變量故意刷信用的“模型套利”行為，澤斯塔重新設(shè)計(jì)了一套信用評估模型。澤斯塔參考的數(shù)據(jù)變量多達(dá)上萬條，并采用非線性化的、更前沿的技術(shù)來進(jìn)行分析，從而防止“模型套利”的現(xiàn)象，更精準(zhǔn)地評估消費(fèi)者信用風(fēng)險(xiǎn)。

澤斯塔的評估模型具有變量選取廣泛、評分模型更新細(xì)化速度快2個(gè)特點(diǎn)。

基于多角度學(xué)習(xí)的評分預(yù)測模型，變量選取廣泛。在其模型中，往往要用到3,500個(gè)數(shù)據(jù)項(xiàng)，從中提取70,000個(gè)變量，利用10個(gè)預(yù)測分析模型，如欺詐模型、身份驗(yàn)證模型、預(yù)付能力模型、還款能力模型、還款意愿模型以及穩(wěn)定性模型，進(jìn)行集成學(xué)習(xí)或者多角度學(xué)習(xí)，并得到最終的消費(fèi)者信用評分。

澤斯塔的大數(shù)據(jù)評分模型

04

服務(wù)于垂直領(lǐng)域的專業(yè)征信機(jī)構(gòu)

和三大個(gè)人征信機(jī)構(gòu)服務(wù)于信貸等相關(guān)機(jī)構(gòu)，主要采集銀行信貸類的歷史信用，解決信貸風(fēng)險(xiǎn)問題不同，這些專業(yè)的征信機(jī)構(gòu)服務(wù)于垂直領(lǐng)域的機(jī)構(gòu)（用于特定的服務(wù)、特定行業(yè)的交易或面向特定的人群），搜集和整合垂直領(lǐng)域內(nèi)消費(fèi)者非信貸類的歷史信用信息，從而解決該領(lǐng)域內(nèi)的信用風(fēng)險(xiǎn)問題。這些專業(yè)征信機(jī)構(gòu)的類型較多，可以分為：雇用（就業(yè)）審查（背景調(diào)查）、租房審查（背景調(diào)查）、汽車和財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)、銀行賬戶和支票審查、電信公共事業(yè)、零售等。

雇用審查：員工雇前背景核實(shí)是指用人單位通過各種合理合法的途徑，核實(shí)入職候選人的個(gè)人履歷信息的真實(shí)性的過程，主要調(diào)查的內(nèi)容包括-國內(nèi)學(xué)歷、職業(yè)資格、法務(wù)信息、勞動爭議記錄、工商注冊信息、飛行記錄、職業(yè)履歷等。它是保證招聘質(zhì)量、識別潛在雇用風(fēng)險(xiǎn)的重要手段之一。在美國，代表公司有首優(yōu)咨詢、HireRight和Sterling。這種類型的專業(yè)征信公司往往沒有征信數(shù)據(jù)庫，是一個(gè)典型的數(shù)據(jù)集成商，靠臨時(shí)整合信息，簡單的數(shù)據(jù)加工完成服務(wù)。其信息來源包括：征信報(bào)告、公共記錄中的破產(chǎn)信息、地址信息、犯罪記錄、之前的雇用信息和教育背景。

租房審查：在租房之前，房東對租客的征信記錄進(jìn)行查詢，以降低在租房過程中潛在的信用風(fēng)險(xiǎn)。美國租房審查專業(yè)征信機(jī)構(gòu)搜集根據(jù)協(xié)議交付房租的記錄。良好的租房行為，比如按時(shí)繳納租金、愛惜房屋設(shè)施等，將有利于提高其信用評級，而租房期間的一些不良行為，比如惡意拖欠租金、破壞房屋設(shè)施等，將降低其信用評級。租房公司則根據(jù)征信記錄做出針對性措施，對面臨的信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行管理。益博睿房租公司從房地產(chǎn)主和房產(chǎn)管理公司、電子房租支付服務(wù)和催收公司處獲得收集租房支付歷史數(shù)據(jù)，向多個(gè)家庭租房行業(yè)提供服務(wù)。艾奎法克斯也從其房租審查部門搜集正面數(shù)據(jù)，將這些信息包含在正規(guī)的信用報(bào)告中。

汽車和財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)：保險(xiǎn)是征信應(yīng)用的一個(gè)重要金融場景，專業(yè)征信機(jī)構(gòu)也可面向保險(xiǎn)業(yè)提供專門的服務(wù)。代表性機(jī)構(gòu)包括：LexisNexisClue。LexisNexisClue是信息服務(wù)公司律商聯(lián)訊（LexisNexis）的保險(xiǎn)賠付信息庫，為保險(xiǎn)業(yè)務(wù)流程的各個(gè)階段決策提供信息服務(wù)，而且還提供專門的保險(xiǎn)信用評分，可將其理解為律商聯(lián)訊的子公司。在美國，車險(xiǎn)和財(cái)產(chǎn)險(xiǎn)定價(jià)環(huán)節(jié)意義重大，LexisNexisClue在車險(xiǎn)市場的份額達(dá)到近99%，在房屋險(xiǎn)方面的份額超過了95%，其數(shù)據(jù)來源于保險(xiǎn)公司的自有數(shù)據(jù)、保險(xiǎn)行業(yè)數(shù)據(jù)以及行業(yè)外部數(shù)據(jù)。

銀行賬戶和支票審查：即通過專業(yè)的征信機(jī)構(gòu)對消費(fèi)者的銀行賬戶和支票（包括借記卡和現(xiàn)金交易）審查。在美國，80%的商業(yè)銀行和信用機(jī)構(gòu)使用ChexSystems來篩選申請人的支票賬戶和儲蓄賬戶。銀行賬戶和支票審查提供的服務(wù)包括自然人的身份驗(yàn)證、在銀行的違規(guī)行為，如支票透支、未結(jié)算余額、存放欺詐性支票或可疑帳戶處理等。銀行根據(jù)該項(xiàng)服務(wù)識別客戶，可能拒絕為有負(fù)面報(bào)道的消費(fèi)者開立新的存款帳戶，降低信用風(fēng)險(xiǎn)。

零售：征信在零售業(yè)中的應(yīng)用主要是為了解決“退換貨欺詐”問題。退換貨欺詐是指一種在利用購買商品之后的退貨進(jìn)行欺詐的行為。TheRetailEquation（TRE）是美國一家向零售商提供監(jiān)測并報(bào)告退貨欺詐和濫用征信服務(wù)的專業(yè)征信機(jī)構(gòu)，幫助零售商在退貨和銷售時(shí)點(diǎn)優(yōu)化交易選擇。TRE的解決方案提供退貨柜臺的優(yōu)化方案、建立客戶的忠誠度檔案，防止欺詐、過度退貨、減少退貨頻率，幫助零售商節(jié)省成本。TRE給零售商和消費(fèi)者提供的退貨行為報(bào)告，就是消費(fèi)者在商店里退貨或者換貨的交易記錄，內(nèi)容包括退貨活動的相關(guān)數(shù)據(jù)、退貨所在的商店、每次退貨的時(shí)間、日期、是否有收據(jù)以及金額。該公司每12個(gè)月給消費(fèi)者提供一次免費(fèi)的報(bào)告。

電信公共事業(yè)：個(gè)人/企業(yè)享受電信企業(yè)和水、電、燃?xì)夤镜裙檬聵I(yè)機(jī)構(gòu)提供的先消費(fèi)后付款的服務(wù)、每月繳納電信和水費(fèi)、電費(fèi)、燃?xì)赓M(fèi)等公用事業(yè)費(fèi)用的行為本質(zhì)上也是一種信用活動，將這部分信息記錄在個(gè)人/企業(yè)的信用檔案中，會使更多的人/企業(yè)擁有信用記錄，更全面地反映個(gè)人/企業(yè)的信用狀況，同時(shí)也將按時(shí)交納公用事業(yè)費(fèi)用的行為積累成信用財(cái)富。在美國，由國家電信和公共事業(yè)客戶交換協(xié)會搜集與電信、電視和水電煤氣等公共事業(yè)服務(wù)相關(guān)的新的連接申請，包括賬戶和支付歷史、逾期、欺詐賬戶等相關(guān)信息，每12個(gè)月提供一次免費(fèi)的征信報(bào)告。

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原標(biāo)題： 征信業(yè)深度系列三：商業(yè)模式探究國外篇