2019-03-06 06:25:00 樹人財經

非常感谢大家指正，现在他们的确是会查征信的。

——0306更新

2014年2月，作为业内首款互联网消费金融产品，“京东白条”正式上线，开创了一种“先消费，后付款”的全新线上支付方式。次年4月，蚂蚁金服也推出了类似产品“蚂蚁花呗”。此后多家互联网企业争相效仿。可能很多人都用过他们的产品，今天我们来探讨白条和花呗的信用评价体系。

一、“白条”和“花呗”是什么？

从产品角度看，两家产品都支持先消费、后付款，并可提供30-40天的免息期，还支持分期付款功能。这与银行信用卡功能高度重合，可以说这两款产品本质上就是没有实物介质的“虚拟信用卡”。

以白条和花呗为首，各平台纷纷突破自身限制，将服务从单一平台线上服务，扩展到了更多的线上线下领域，比如其他电商平台、租房、购车、实体商超等。这更加拓宽了产品的使用渠道和场景，产品广受年轻人欢迎。因为它们给了很多因为种种原因无法办理信用卡或卡片额度过低的消费者一个全新的选择。今年春节，支付宝“五福集卡”活动推出了花花卡，又让花呗火了一把。进一步提高了这类“虚拟信用卡”的知名度和认可度。

二、白条、花呗的信用评价方法

审批信用卡时，银行会让客户提供资产证明、工作情况、资金流水等多项材料，并结合人行征信情况衡量客户信用水平，评判是否同意发卡，以及给出相应的信用额度。

按目前的产品设计，客户开通白条和花呗并不会查询人行征信，也没有让客户提供详尽的资产情况等信息。那京东和支付宝是如何衡量每个人的信用水平的呢？

京东白条号称，所有业务全程无需人工审批，都是通过大数据模型来识别用户，根据用户购物习惯、信用状况、收货地址稳定程度等信息，结合多种因素和数据去“识别”用户，然后迅速给出“白条”是否可激活的评定结果。

蚂蚁花呗对外宣传时也说，根据消费者的网购情况、支付习惯、信用风险等综合考虑，通过大数据运算，结合风控模型，授予用户500-50000不等的消费额度。

传统银行和互联网企业的信用评价体系完全不同。传统银行信用评级依赖的数据类型主要是人行征信、资产状况、职业状况和流水等，相对来说信息维度比较单一。而基于互联网大数据运算的信用评级方法，统计维度就丰富多了。

从目标客户、信息统计维度、信息来源三个方面对比传统银行和互联网大数据信用评价方法，主要区别如下：

通过对比不难发现，似乎基于互联网大数据模型的信用评价体系的统计信息更加立体全面。对于初入社会、资产和信用记录都不丰富的年轻人，传统银行的信用评价由于维度过于单一，信用分数不会太高。而白条和花呗的目标客户就是这样的金融白人。通过合理的算法，互联网大数据模型更能全面完整的体现一个人的信用情况。

比如一个人经常购买大件商品或贵重物品，他的资产情况大概率不会很差；一个人收货地址或手机号经常变动，他大概率生活比较不稳定；一个人经常参与公益活动，他大概率是一个会守信用的人…就是依据这些无数的点点滴滴数据，把他们适当加权，通过人工智能大数据模型进行运算，就能相对精准的得出一个人的信用评分。

三、哪个信用评价体系更好？

从银行和京东、支付宝公布的数据中可以看出，京东白条和花呗的不良率也是低于传统银行。可见，这种基于互联网大数据模型的信用评价体系貌似更可靠。但这种模型由于缺少关键的征信信息和客户资产情况，呈现出来的信用水平也不全面。这就是为什么互联网平台上各产品的信用额度都比较低，而银行则可能提供给客户高额度信用卡的一个原因了。

仔细对比这两种信用评价体系，发现其实他们都有各自的优势和不足，且互有补充。如果通过适当方法将两方优势互补，融合到一起，既能满足客户消费需求，又能降低企业服务成本，促进行业发展。那时，银行也不再高高在上，互联网企业也有机会满足客户更多的消费需求。