-信用價值的“暢想”與“實踐”
北京2019年4月8日 /美通社/ -- “信用價值”為金融新業態提供了廣闊發展空間，近年來，隨著大數據、人工智能等科技的發展，傳統徵信行業也在發生變化。中誠信徵信有限公司作為國內領先的信用科技服務商，2017年首倡“信用科技”，將信用風險管理與大數據、人工智能、區塊鏈等金融科技相結合，致力於打造全方位的大數據風控和資產管理解決方案，提供“數據+規則+模型”三位一體的智能風控服務。
中誠信徵信董事長兼CEO嶽志崗表示：“信用是金融科技的核心，但並不是全部，這才是我們自身對於信用科技的定位。信用科技已經表現出極強的技術驅動的特性，這背後是人工智能、大數據分析和區塊鏈等關鍵技術的賦能。”如今的中誠信徵信落實信用科技戰略，加大對科技投入，發力全新的“信用科技”領域。“技術只是一種手段，在技術背後，核心的支撐還是對於風險的理解，對風險管理經驗的積累。”
從信用科技到智能風控
中誠信徵信作為獨立第三方信用科技服務機構，聚焦於數據價值的挖掘與應用，在對於個人數據和企業數據的使用過程中充分運用科技手段，結合自身多年對信用風險的理解，對於風險的把控，為金融機構提供智能化的服務。例如傳統金融機構、政府機構、互聯網金融公司、互聯網保險公司等。
對於傳統意義上的金融機構來說，無論是銀行還是信託機構，其實已經建立了屬於自己的風險評估技術系統，但其在運行當中仍會有很多不足，所以中誠信徵信運用“信用+科技”的服務的形式，結合自身在信用管理領域的深厚業務積澱所賦予的優勢，針對不同行業，無論是建立風控模型，還是設計反欺詐產品，始終離不開風險管理專家對風控業務的深厚瞭解，在瞭解技術的基礎上，構建特有信用評價體系來進行信用評估。
傳統風控其實是通過收集企業的基本信息，包括企業的財務信息、是否是失信企業、是否有重大的法律訴訟、是否有勞動仲裁、稅務信息等等，進行信用風險評估，而所有的信用評估，都是圍繞履約意願和履約能力而展開的。數據維度不夠，數據獲取單一，更多依靠人工來完成，成本高且效率低下。但是隨著大數據、人工智能等前沿科技的發展，信息獲取維度得到了進一步的增強，傳統風控也發生了變化。
“對於個人來說，原先辦理信用卡只需要填一些基礎信息，授權查詢第三方數據，就可以授信，但很明顯數據維度不夠。其次數據之間的相互校驗無法通過人工來實現，成本較高還會存在偏差。但是如果通過智能風控系統來實現，通過大數據法則和數據之間的相互比對來檢驗，不但能夠將人與人進行關聯，還能夠將人與企業、人與事件、人與所有事物進行關聯，就能減少依據主觀判斷和人工判斷的誤差，有了最新的技術加持，可以做到秒批、秒拒。”嶽志崗介紹。
2017年中誠信徵信提出了“信用科技”概念，旨在通過大數據、人工智能、區塊鏈等技術的進步推動信用評估的智能化和信用價值的擴大化，進一步提高科技金融產品質量及服務效率，提供個性化的智能解決方案。此前，中誠信徵信推出了一站式互聯網大數據徵信平臺“萬象信用”，利用大數據搜索與關聯挖掘技術，從多種維度對目標主體的信用變化和風險行為進行動態察覺與監控，實時預警。
目前，“金融科技”正是被熱議的話題，金融科技就是傳統金融行業通過科技的運用，能夠提升效率並且降低成本，所以科技發展在金融行業的發展中備受關注。無論是產品本身、監管層面，還是金融產品的運用過程中，需要聚焦的是如何通過科技的力量提高對於信用風險的識別和緩釋工作。
誠信體系建設任重道遠
隨著我國經濟發展，信用體系的重要性也將更加凸顯。完善社會信用體系，打破信息孤島，重新注入誠信基因。由於信用法律法規的不健全及對信用的理解相對狹隘，社會信用意識不強的現象還普遍存在。隨著“大數據”時代來臨，各地各部門對企業和個人信用信息的蒐集整理大大增加。但這些信息並沒有直接帶來各部門之間的信息融合與數據共享，打破“信息孤島”依然是當前我國社會信用體系建設首先要解決的問題。信息不被共享，固然有安全考慮。但更多的恐怕還是部門利益考量，因此不願拿出來共享。這種想法，造成各部門、各層級間條塊分割成為“信息孤島”，數據採集重複、標準不同、一致性差、開發利用程度低，制約了政府的協同管理和應急響應，極大地阻礙了我國信用體系建設的進程。這是需要自上而下、依靠市場推動的，當市場有需求的時候或者說局部有突破的時候，會形成相應的橫向需求從而慢慢擴大。
社會誠信體系建設範圍非常廣泛，涵蓋了政務、商務、社會、金融等各方面，系統看來第一類就是政府政務信息公開，將政府管理社會過程中所收集的數據服務應用於社會建設；第二類是商務誠信，需要解決的是商務活動過程中的相互誠信問題；第三類就是居民間的誠信問題，簡單來說就是守信。在社會信用體系建設中，政府、企業、個人缺一不可，通過系統建設可以形成“以信用制度為保障，以政府誠信為表率，以個人信用為基礎，以企業誠信為核心”的有機信用體系。
對於誠信體系的建設，距離最初的設想還很遙遠。一方面是因為沒有足夠的信息來判斷“信用”，另一方面是對於失信的懲戒力度還遠遠不夠，所以失信成本較低。
如何擊破誠信體系建設過程中的痛點，除了基礎工作建設，更多的是需要觀念上的突破，實現信息互通，但這種突破只能是潛移默化的，當金融機構、中介機構有需求的時候，才會通過一定的社會影響力來推動政府和市場的多重結合。
“未來誠信社會一定是文明社會的組成部分。如果想步入文明社會，其實不僅僅是智能文明，還是應該回歸傳統社會文明，以誠信為本。在構建社會誠信體系建設的過程中，政府樹立榜樣形象；同時要加大企業端的應用，並且落到實處，例如按時發放員工薪資，對於合作方來說要按時交付，對金融機構來說按時還款等；而個人則需要通過潛移默化的影響，除了銀行貸款、信用卡還款外，還需要按時繳納費用，從小事做起，珍惜個人信用。”嶽志崗表示。
觀點
《數據》雜誌：在社會誠信體系建設中，數據扮演了什麼角色？
嶽志崗：從數據本身來說，需要強大的應用場景，當應用結果得到反饋時，才能夠檢測出數據是否真實有效。不能單純就數據論數據，目前的數據維度已經很廣泛，在今天的互聯網時代，數據承載量也非常大，我們可以利用數據與信用的關聯度，深層次挖掘信用數據應用價值。數據本身的價值效果，只有當數據結合特定應用場景轉化為決策的智慧，數據價值才得以體現。從海量的數據中進行分析洞察，獲取更多的X，挖掘更多X的價值、運用更先進的求解算法、獲得更多的表現數據反饋，達到對業務數據價值的最大化利用，解決實際問題。數據的進階過程，一定需要場景化。數據針對於不同的應用場景，表現就會不同。並且另一方面，不能單一看某個數據，需要通過交叉對比分析，才能發現數據的虛假程度和偏離程度，才能決定如何有效使用。這是需要技術層面的分析，需要技術手段來實現。並且數據作為一個“點”，由點及面，除了本身的價值外，應用和推廣才有更大的價值，所以難以割裂開來，是重要的組成部分，並且應用於不同場景才會有價值。
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