《征信与大数据》读后感
最近几年，国内互联网金融野蛮生长，尤其是个人信贷业务发展非常迅速，市场上对有效的个人征信服务的需要更加强烈。征信，尤其作为新技术前沿的大数据征信受到越来越多的人的关注。而我最近读的这本《征信与大数据》就是系统介绍这一前沿领域的一本新书，作者明显偏重地介绍征信更为发达的西方国家的征信发展和大数据在征信领域的具体应用，以期借鉴国外征信业成功经验与新技术应用来推动我国信用体系的建设。
本书的作者在第一部分着重介绍欧美成熟的征信商业模式与成功经验，有益博睿、艾奎法克斯和环联这样的三大个人征信机构，它们服务覆盖人群广、产品齐全而且都实现了全球化运作，在业内有举足轻重的影响力；也有服务于雇佣审查、租房审查、汽车和财产保险、面向低收入和次级贷人群和零售等不同场景的垂直领域的专业征信机构；还有像Credit Karma这样信息源于传统征信机构和个人消费者，主要面向消费者免费服务，依 ……[ 展开全部 ] 靠金融营销来获得收入的新兴征信服务公司……而本书的重中之重是第二部分，大数据在信用评估场景中的应用，除了有对征信业务处理流程和信用评分的介绍，最主要的是对泽斯塔公司和Upstart公司征信商业运作模式的介绍，泽斯塔公司主要面向传统信用评估解决不好的领域，从而将信用评分低而借贷成本高的人群视为服务对象，通过大数据挖据他们的信息，帮助他们享有正常的金融服务；而Upstart公司则基于未来潜力的大数据评估，消费者的教育背景越好，成绩越好，职业前景越好，未来的还款能力就越好，越有可能在Upstart公司获取较低利息的贷款……最后一部分主要论述了全球征信机遇与挑战以及探讨了互联网时代的征信问题，尤其是作者表达了对大数据征信所存在的信息安全与个人隐私问题的担忧，解决此类问题有赖于征信公司信息技术水平的强化升级与良好的社会法治约束。
读完这本书，让我感触良多。信息是决策的基础，而信用信息对于商业和金融发展更是必不可少，因而征信对于经济发展具有特殊的意义。通常来说，由于信贷双方存在信息不对称，贷方不清楚借方的偿债能力和偿债意愿，或者评估借方的信用能力的成本很高的话，借贷便无法顺利完成。而用征信来辅助金融决策可以减少交易双方存在的信息不对称，可以降低金融交易成本，对维护金融体系的稳定性具有重要意义。征信服务不仅可以有效应用于金融领域防控风险，还可以延伸到其他经济领域，例如医疗、零售、租用以及雇佣等领域。
当我看到作者讲述美国早期的地方征信机构的产生时，让我联想起中国社会一些特殊交易方式。在中国农村那样的熟人社会，存在着一般的客户可以无需任何抵押与信用证明赊购商品，其内在机理就是基于在熟人社会违约的信用成本较高，一旦失信在中国乡土那样的人情社会将很难立足。熟人间的人情往来与民间借贷都是这样一个道理，在这种熟人社会，征信真的不是那么重要的东西。但是，在城市化的今天，我们处于一种生人社会体系之中，原始村社式的熟人社会的行为模式与道德体系在崩溃瓦解而且居于非常次要的地位。这也不难理解，有人说征信体系被视为一个当代国家经济与金融的基础设施之一。而作为大数据的新技术被很多人看好可以重塑整个征信行业，尤其是在征信尚不发达中国更是如此。
本书作者曾言道，自己参加国际学术会议，大数据是热点话题，但不是人人在谈，即使谈及大数据时也都是和具体问题相关，持一种前沿和严谨专业的态度，远远没有国内许多征信人士凡征信必称大数据的热度。确实，大数据征信是处于探索阶段的新技术应用，大数据征信需要规模化的数据，强大数据处理和分析能力，而且数据积累与模型验证需要较长的时间周期。当前中国很多互联网金融公司都说自己在应用大数据征信与风控技术，但具备真正具备这样能力的公司不多，大多都处于数据积累和模型验证的初级阶段。说到底，真正的大数据征信与风控还是一个在路上的状态，需要我们付出更多的努力去完善。
作者写本书的目的很明确，简而言之就是中国如何建设有效和安全的信用体系？他山之石可以攻玉，国外经验还是非常值得我们借鉴的。在移动互联网时代，像大数据这样的技术当然是构建信用体系必不可少的东西。为了信息安全和保护个人隐私，完善的法律制度对于支撑信用体系意义非凡。不管怎么样，当前社会政府是拥有最多信息的组织，政府的信息开放也是重要的环节。此外，还要培育出一种讲信用的社会性文化。
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接上：

内容的吸取转化：

其实作为一个离金融圈比较远的互联网人，对这本书的兴趣仅仅停留在了“大数据”三个字上，可惜本书对于大数据在征信领域的应用介绍的较浅，或者说是本人对征信行业认知不够，所以体会不到具体的技术应用是怎么落地的，只能通过自己接触过的产品的服务来侧面感受作者传达的思想。

征信业是金融的一个子行业，但是其有很强的技术属性（从环联最初依靠技术建立竞争优势就可以看出），且需要以数据为基础，从数据采集到数据储存、挖掘分析，最终输出产品或者服务，在这整个链条上，数据和技术都是缺一不可的。似乎这一点与人工智能一样，技术是引擎，数据是燃料，只有两者都达到一定程度的基础上，才会产出惊艳的爆品而使市场震颤。但是不要忽视的一点是，征信业也是有很强的法律法规敏感性的，从美国征信业的发展来看，随着法律法规的不断完善，各个征信机构慢慢的不再能够像自由市场那样野蛮发展了，合规性成了各个征信企业所需 ……[ 展开全部 ] 要考虑的最基本要素之一，因为这也是很重要的隐形成本之一（三大征信机构每年因为诉讼产生的费用就高达上千万美元）。

所以我将征信的三要素总结为：数据、技术、合规性。但是首先，对于大多数金融门外汉，最想问的是先是：为什么要有征信这个行业（为什么很多金融、零售机构还要分区付费向征信机构购买服务呢）？

结合目前很火的p2p以及消费金融公司，我们可以知道，当用户需要在这一类平台上进行贷款或者分期支付时，主要看重的是效率（审核时间）、费用（利率、手续费）以及安全性（数据不外泄）。其中效率在用户不同需求下有不同的心理权重，比如急用钱的情况下，就会格外在乎效率，而不急需资金的情况下就不那么在乎审核的速度。费用则是借款或分期的成本考量，也是需要结合效率和借款场景来看的，若是急用钱的用户，那么若提高了审核效率，用户则在费用上的敏感度会相应的下降。安全性方面则更多的是品牌、资本、大V人物的背书，以及公司相应的技术措施，这是需要在该领域深耕多年才能积累的资本。因此各种互联网金融公司基本都是从这三方面来吸引借款端的用户。而征信则在其中扮演了降低机构成本、提高机构效率的作用，可以说是各个公司风控系统中不可缺少的要素。

提升效率的前提是有准确智能的模型和丰富的数据，将两者结合才能在分钟级别内判定借款用户的身份真实性、借款动机以及还款能力和意愿，从而降低坏账率（要知道现在一些p2p公司的坏账率高达20%，而每降低1%的坏账率那都是好几百万、千万成本的节省），而在p2p领域的征信数据多采用的是替代信用数据（非传统征信数据），这就更加增加了模型预测准确的难度。同样，对于费用，也即风险定价，设计出一个精准模型的前提就是准确估计风险，而征信则是预测估计的前提，过高的定价会降低成交率，过低的定价会降低利润并带来风险，只有准对不同类型用户的动态精准定价才能够平衡风险和收益，征信则能够从源头去控制这一成本。

信息不对称的问题也并没有因为互联网的出现而消失，甚至在一定领域一定程度上会加剧。对于信贷领域，别有用心的骗贷团伙会通过技术来伪装成其他用户，从而在各个p2p公司“薅羊毛”，这些案例近年来在国内屡见不鲜。反过来，一些机构也利用信息不对称向用户收取高额的利息，甚至出现了“裸贷”这样的抵押形式，背后也是信息不对称滋生出的灰色产业链作祟，正是因为没有针对某些群体的征信方法，才会出现这种现象，而在这种近乎侮辱性的抵押方式下，依然有很多人通过这样的形式贷款（且数目不多），足以说明国内的信贷需求有多么旺盛。虽然造成“裸贷”问题的原因是多方面的，但是缺乏正规的信贷渠道，缺乏科学准确的征信方式，确实是造成这一现象的重要行业因素。

但是，留给草根创业者们的机会也许真的不多了。

虽然国内的征信行业仍然是朝阳行业，相比成熟的美国市场，市场机会还有很多，是名副其实的蓝海市场，但是似乎由于征信行业几个要素的限制，使得这个“战场”并不是每个玩家都能有资格上台PK的，它注定是大玩家的舞台，留给草根创业者的几乎寥寥无几。蚂蚁金服、京东等电商企业牢牢把持着电商数据，蚂蚁金服的支付宝已经有了较为成熟的“蚂蚁信用”、“蚂蚁花呗”、“蚂蚁借呗”等信贷产品，京东金融也在消费金融上积极布局；腾讯依托微信、手Q的社交关系，牢牢把控社交数据；百度虽然只有搜索这一重要入口，但是其对于B端信息的收集处理能力使其在企业征信上有天然的优势；其他产业金融玩家也都是各垂直领域的大玩家。似乎留给创业者的机会只有从技术入手，或者针对未来的某一细分领域、某一特殊群体的特殊需求入手，逐步建立竞争壁垒，但是征信业的属性又限制了这样的细分领域肯定不会太小，流量与客单价可以说是缺一不可。

而最后作者提出未来的征信信息共享制，则可能是创业者今后唯一的曙光了，就像开源的代码框架一样，开源的数据会提升整个行业效率，同时也倒逼传统征信的进一步改革，以及相应法规法律的完善，这将会为我国征信乃至信贷领域带来后发优势以及弯道超车的机会。
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《征信与大数据》读书总结——金融门外汉看征信
作者：kop流朋

首先，对书的评价（非内容）：

最近很少看国内作者写的书了，之前的一本是《增长黑客》，相比起来感觉本书的语言不够精炼，内容层次也不够清晰，前后联系的并没有那么紧密，无法给人一种循序渐进的感觉，当然这也许是我缺乏专业背景知识，所以导致对内容理解不够清晰透彻。总之感觉，像是很多论文的绪论、前言以及该领域的研究现状拼凑起来的一本书，每一个难点、重点似乎都没有展开来讲，深入度不够，很多地方没有解释透彻，导致读的时候经常对某些流程、概念一知半解，当然通过自己查资料还是可以顺利的读下去的，只不过断断续续的查询，导致可读性还是差了那么一些。

当然优点也是很明显的，对整个征信行业（国内外）以及大数据在征信领域的应用有整体全面的描述，对于我这样的金融门外汉来说最好不过，但是可能对于一些已经具有金融背景以及征信知识的人，或许显得全而不深，不管 ……[ 展开全部 ] 怎样，通过薄薄一本书就可以全面了解整个行业的过去、现在及未来，不得不佩服作者坚实的专业背景和文字功底。除此之外，本书的配图以及在举例子方面做得都很不错，将复杂的业务流程、行业分布、行业现状等知识通过简明的图表展示，让读者可以直观的获取信息，配合文字的阐述，提高了阅读学习的转化率，而一些晦涩的金融专业知识或者是行业术语、业务，作者也能通过一些生动的例子来形象的解释，便于我们了解一些不熟悉的概念。

读过本书，从对征信几乎一无所知的菜鸟，到对整个行业、业务有了一定浅显的认识，今后如果工作需要，还可以针对自己感兴趣的点进行深入学习，本书都是可以指引我们入行以及今后可以不断查询的一本兼具行业概况和工具属性的书，书中提出的对征信行业的展望也颇具前瞻性。当然，尽信书不如无书，我们还是需要独立思考，从现象到本质，逐层拨开行业发展的轨迹，去探究其深层次的发展路径和逻辑。

内容方面：

本书主要内容分为以下三部分：

一、征信机构——市场经济的风险信息服务商，欧美成熟的征信商业模式和成功经验

二、信用评估——大数据技术的应用场景

三、征信模式——互联网时代的信息共享机制

第一部分主要介绍世界三大个人征信机构：益博睿、艾奎法克斯、环联。分别介绍了三家公司的起源、发展及其业务模式和差异化竞争优势。可以看到他们或者是从某些行业中因为需要信用信息而单独走出来的征信公司，或是一开始就是搜集信息的信息服务商，然后通过不断的兼并重组逐渐发展壮大，逐渐找到了自己独特的竞争优势，然后在征信产业链上找到自己合适的位置，并且通过不断的收购、投资在泛征信产业链上布局，扩展自己的影响力。三家企业的发展路径对我国征信业的发展具有借鉴意义，但是过去的发展只能当做有限意义上的参考，毕竟时代环境各方面的因素都不同，对于我国目前刚起步的征信行业，从业者们还需要结合国情，结合目前的技术、经济环境来设计一条独特的、具有我国特色的发展道路。

这一部分还介绍了除了三大征信机构之外的其他细分领域的征信公司，比如专注企业征信的邓白氏，互联网模式的征信公司credit karma，以及其他垂直领域的新兴公司。就像国内互联网领域在BAT的统治下还能出现TMD，国外在Google、Facebook、apple、微软等大公司的统治下也不乏新兴的独角兽公司（Uber、Airbnb、Tesla等）不断涌现，征信行业虽然只是金融领域的子行业，市场规模也并不是那么大，但是未来仍然会有大量新兴公司出现，不断在垂直细分的领域展现自己的竞争优势，从细小的用户需求出发，建立自己独特的商业模式，因此，未来属于征信领域创业者的机会还有很多，至少从目前看这还属于一个蓝海市场（不过门槛极高，后面会说到）。

第二部分介绍了大数据技术在征信领域的应用，从征信的整个业务流程上（数据采集-处理-分析挖掘-服务）描述了大数据相关技术的应用领域和场景，还重点介绍了“信用评分”这一数据挖掘产品，接着介绍了几个技术驱动的新兴的金融公司（Zestfinance、Upstart、企业金融实验室），最后简单介绍了征信大数据在宏观经济的应用，以及电信大数据在征信领域的应用，和生物识别技术在征信中的应用（主要是身份验证和防欺诈）。

征信领域可是说是现在炙手可热的大数据技术的最佳应用场景，无论是在数据采集、分析以及输出上，随着目前的采集、存储和计算能力的突飞猛进，可以满足大规模数据的吞吐，同时物联网的发展也帮助相关机构尽可能多的收集关于用户的数据，特别是在替代信用数据上（如电信、电商购物、地理位置、教育背景等数据），通过构建合理的模型可以利用这些非传统信用数据来侧面表征用户的信用程度（也即还款能力和还款意愿）。当然如Upstart这样的精准服务于某一群体（如学生、刚毕业群体）的p2p金融公司，通过自主开发的专门针对某一群体的信用模型，提高了预测其信用度的准确值，从某一垂直群体、细分领域入手，开发产品服务好这一群体，满足其特定的需求，一直是互联网创业公司的经典打法，当在某细分领域占据大部分市场份额时，再横向扩展到其他相关领域，或者纵向挖掘该领域的更多用户，挖掘出更多的需求，如此这般的精益创业思维已经深入人心，国内未来的征信领域的打法或许也是如此，单点突破，打造爆品。

第三部分中，作者基于征信行业百年的发展轨迹，以及目前的发展现状，展望了未来该领域的发展机遇以及挑战，国内外的大环境慢慢趋于一致的情况下，这些机遇和挑战是全球征信从业者需要共同面对的，只不过在不同的国家中，需要量体裁衣。而在如今这个互联网经济时代，作者也提出了征信行业需要与时俱进，不断更新技术、思维以及管理法规，同时在未来的物联网来临之前，一定要解决数据安全问题，在共享机制下，安全问题是首当其冲的。
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