【专栏】对话聚信立CEO罗皓：征信并不是一个很大的市场

罗皓，互联网风控技术SaaS服务平台“聚信立”联合创始人兼CEO，曾创办社交网络舆情监控公司（主营业务为帮助企业了解“粉丝”和他们对自己的评价）。

聚信立创办于2013年，2014年12月获得京东金融2800万元A轮投资，曾参与投资消费分期方案比价与撮合服务商聚合分期。

截至2016年12月，聚信立已处理超过2500万借款人数据，连接4亿人群的社交网络。

2016年12月21日，零壹财经和罗皓围绕征信、监管、大数据风控及其商业模式等话题展开了相关讨论。

谈业务
“我们不是征信机构”

聚信立在做的是在用户授权的前提下抓取、清洗、整合、分析用户数据，以帮助客户（目前主要是信贷服务商）甄别用户的欺诈风险和信用风险。

罗皓称，在中国，60%的借贷违约是因为欺诈风险，剩余的40%是因为信用风险。

他介绍道，欺诈分为线上欺诈和线下欺诈两种。线上欺诈主要是冒用他人身份，识别方式包括设备指纹、身份证、人脸识别等，识别线下欺诈和信用风险则主要是评估借款人的交易数据、收入和抵押物状况。

罗皓认为，一个人的还款记录是唯一有效的信用数据，它包括三个部分：谁借了钱？谁放了贷？谁还了钱？而有些人是没有还款记录的，此时数据服务商只能寻找其他信息（如收入和抵押物情况）来“推测”这些人的还款可能性。聚信立等数据服务商或许能搜集到个人借款数据，但其还款数据只被放贷机构掌握。

从这个角度上讲，罗皓认为聚信立不算征信机构，因为其所收集的数据并非与个人信用状况直接相关。

另外，罗皓认为征信并不是一个很大的市场，“现在已经上市的征信机构的市值加起来都并不大”，征信数据本身也难以变现，有价值的是基于数据的服务。

谈监管
“个人数据跟隐私息息相关，使用需进行牌照化管理”

关于个人征信牌照，罗皓谈到虽然数据本身不值钱，但是数据很敏感，它跟公民隐私息息相关，需要利用国家资源和力量进行牌照化准入管理。

谈到今年曝出的一些互联网公司数据泄露事件，罗皓说，“很严重，这是很可怕的事情。每一个数据公司都投入了很多精力去打造一个安全的数据体系，数据的复制成本太低了。”他认为打击数据泄露行为，对监管机构来说执行难度很大。

谈商业模式

1、数据是最重要的，算法不是

罗皓曾在演讲中谈到他认为数据产业链分成数据采集、数据加工和数据分析与建模三步。他认为模型的价值在下降，而数据是最重要的，离开数据谈建模是无米之炊。原因是现在很多模型已经开源，另外客户需求是多元的，一个模型难以适用于多个场景，而且大公司已经有自己建模的能力，会建模对第三方服务商来说难以成为核心竞争力。

2、数据集市模式的尴尬

对于当前涌现的一些数据集市，罗皓认为其核心竞争力在于：要么在上游，能以低价格拿到数据，或拥有独特数据资源；要么在下游，拥有客户资源。

罗皓说，如果在上下游都没有优势，并且没有清洗和加工数据的能力，数据集市模式只适合服务长尾中小企业客户，因为对这些企业来说，获取多个数据接口是不经济的。

他直言，数据市场上数据的价格是相当透明的，而且做一项业务并不需要太多数据源，则客户倾向于直接跟掌握数据的服务商合作，而不会寻求中介。

附

罗皓在“点石资本”和“微软加速器”联合主办的“’信任危机’时代的风口”论坛上的《互联网大数据在信贷行业的逻辑》主题演讲内容。

来源：微信公众号“聚信立Juxinli”

罗皓介绍道：所有关于C端的数据目标就是判断一个人会不会还钱（即有没有信用记录），而我们可以把人群分为两类人——有过良好信用记录和没有信用记录历史的人。

对于有过良好信用记录历史的人来说，他/她的过往负债和还款记录就能解释其信用风险，简单的说就是三个问题：谁借了、谁批了、谁还了。对于没有信用记录的人来说就需要依靠其他信息来推测其风险。目前由于征信体系不完善，有很多人没有人民银行的信用记录。那么，如何判断这些人的信用呢？

“现在做的，都是猜测，”罗皓如此说道，指的是目前中国一些公司称利用用户网页浏览数据或者社交数据去评估用户信用的做法。曾经在美国公司做过风控的他说，在美国用设备指纹等技术去判断信用是很少的，做社交的公司是不敢用自己的数据去解决信用问题。其中的原因，一个是美国的法律未必允许，另外一个是因为美国征信系统覆盖的人群很广，不一定需要用到上述数据。

因此，谈到信用评估一般是要了解两个问题：

1、这个人有没有打算过还钱，也就是说，这个人是不是个骗子。这其实是个反欺诈问题。

2、这个人有没有能力还钱。这可能涉及到他/她的财产状况、抵押物状况、家庭状况等问题。

对于没有打算还款的人，即欺诈分子，还分为两种欺诈情况：

1）线上欺诈：你看不到我，借款人都不是我本人，甚至都不一定是人。

因此，线上反欺诈其中一个要解决的问题就是，你是不是你，是不是本人。在现实世界中，需要用身份证去验证这个问题。

在网上则有不同的ID与这个问题相关，在这里，他引入了一个用“身份的强度”的概念。他指出，评估这个身份的强度，有很多比较大的机构用的是cookie，但cookie有其局限；还有强一点的用设备指纹，这个强度比cookies高一点；现在，不少人围绕手机号去做；还有利用身份证识别的，比如国政通；第五种，则是人脸识别；美国还有使用声纹识别。

2）线下欺诈：你看到我本人了，但是财务实力情况都不属实。

目前，线下一般通过了解两个问题来评估财务能力：一是你能赚多少钱，也就是你的收入；二是你有没有值钱的东西，也就是抵押物，可能是房、股份或其他权益类资产。

虽然可以通过收入和抵押物等评估财务能力，但线下的借贷行业，也存在以下三个痛点：集团欺诈、多头借贷和借款用途。

上述已经提到如何反欺诈，而第二个痛点，多头借贷，也就是一个借款人凭借同样的信用额度在多家机构借这个额度，实际上就超出了他/她能承受的额度。要解决这个问题，贷款机构需要信息共享。做征信的聚信立目前也在收集很多非银行的机构的借款记录，机构可以接入类似这样的第三方征信机构的产品。

第三个问题，借款用途，也就是你把钱用到哪里去了，线下借款常常会面临借款人擅自挪用借款用途的情况，他指出，这也是消费金融为什么会那么火的原因，因为这解决了借款用途的问题，风险相对比较低。

不过，他也表达了自己的担忧——中国的消费金融通过率很高，消费金融出现了一些问题，比如消费场景的老板捐款跑路。他说，他在东莞见过，有些手机店只营业两三天，目的就是为了找一群工人来在网上申请消费借款，然后老板从中卷款获利。

这也指出了风控可能要关注另一问题：要关注场景本身的数据，信用情况如何，而不仅仅是借款人的信用，这就涉及到小微企业的征信问题。有利于提高催收效率。

最后，评估完身份识别、还款能力之后，在催收这个环节上，数据可以解决什么？

正如他在上面提到，中国借贷的损失，有60%是因为欺诈，另外40%是因为真的还不起钱，这种情况下一般会启动债务清算计划，以减少损失。

罗皓表示，聚信立便是如上，从底层去思考整个行业，思考借贷行业使用数据的逻辑：尝试解决集团欺诈、多头借贷、还款能力三个问题。

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