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芝麻信用和FICO評(píng)分有什么差異?

2023-01-21|14:08|發(fā)布在分類 / 多多運(yùn)營(yíng)| 閱讀：106

你知道芝麻信用和FICO是怎么分級(jí)的嗎？

芝麻信用分和FICO的評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)是什么？

他們的分?jǐn)?shù)相差多少？

讓我們來看看邊肖對(duì)這些問題的回答。

如果你是或白，而且你也是剁手族，你的阿里巴巴芝麻信用分一定很高。

這樣，在別人還在焦急等待簽證消息的時(shí)候，你就可以瀟灑地從限量版愛馬仕包里掏出iPhone6s，點(diǎn)擊支付寶，觸摸芝麻信用。

哇，你的芝麻信用分是760！然后你任性的把你的護(hù)照和iPhone6s扔到簽證官面前，看著他/她給你的護(hù)照蓋章。

你笑著說:請(qǐng) 直接從我的螞蟻信用卡賬戶中收取簽證費(fèi)！除了簽證辦理，其他很多生活應(yīng)用都離不開芝麻信用。

如果要租車，租房不需要押金，在酒店入住后付款，需要一定的芝麻信用分；更不用說金融信用貸款了...……FICO評(píng)分在國(guó)內(nèi)的推廣還沒有全面展開，但國(guó)內(nèi)芝麻信用分的人至少有幾千萬。

如此廣泛的客戶來源，加上支付寶強(qiáng)大的覆蓋面，F(xiàn)ICO score等傳統(tǒng)信用評(píng)分有多大價(jià)值？

會(huì)不會(huì)在不久的將來被芝麻信用分和騰訊信用分黯然失色？

其實(shí)不能一概而論。

我們先來看看傳統(tǒng)的FICO評(píng)分和芝麻信用分是如何計(jì)算的:FICO評(píng)分是公平的。

Isaac公司開發(fā)的信用評(píng)分系統(tǒng)也是目前美國(guó)使用最廣泛的系統(tǒng)。

FICO評(píng)分系統(tǒng)獲得的信用評(píng)分范圍從300到850。

得分越高，客戶的信用風(fēng)險(xiǎn)越低。

它收集客戶的人口統(tǒng)計(jì)信息、歷史貸款償還信息、歷史金融交易信息、中國(guó)人民銀行的信用信息等。

，通過logistic回歸模型計(jì)算客戶的還款能力，預(yù)測(cè)未來一年客戶違約的概率:1。

人口統(tǒng)計(jì)信息:如客戶年齡、家庭結(jié)構(gòu)、住房情況、工作類別和時(shí)間等。

2.歷史貸款還款信息:即過去6個(gè)月或12個(gè)月的還款方式和逾期次數(shù)；3.歷史金融交易信息:即過去6個(gè)月或12個(gè)月每月交易的平均次數(shù)和金額；4.銀行征信:如近12個(gè)月新開賬戶總數(shù)、所有賬戶總金額、賬戶是否逾期等。

看，以上信息是FICO評(píng)分模型的自變量，最終得分會(huì)通過logistic回歸模型輸出。

不同的是，阿里巴巴推出的芝麻信用分是基于大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，收集多元化數(shù)據(jù)，包括傳統(tǒng)金融交易、還款數(shù)據(jù)、第三方非金融行為數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)和社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)等。

，幫助貸款人從多方面考察個(gè)人還款能力和意愿，做出合理全面的信用評(píng)分。

該圖示出了基于大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的機(jī)器集成學(xué)習(xí)方法的集合。

與傳統(tǒng)的logistic回歸模型不同的是，它收集了數(shù)萬個(gè)數(shù)據(jù)項(xiàng)、模型，從不同層面(還款能力、還款意愿、欺詐可能性、穩(wěn)定性等)對(duì)個(gè)體進(jìn)行評(píng)分。

);然后，將這些單級(jí)分?jǐn)?shù)與個(gè)人的綜合信息結(jié)合起來，給個(gè)人一個(gè)最終的信用分。

兩種評(píng)分模型所用數(shù)據(jù)的不同，反映了其評(píng)分思路的不同。

通常情況下，F(xiàn)ICO評(píng)分模型只有十幾個(gè)評(píng)分項(xiàng)，每個(gè)評(píng)分項(xiàng)對(duì)目標(biāo)變量(即是否違約)都有很高的可預(yù)測(cè)性和影響力。

而在機(jī)器集成學(xué)習(xí)方法中，最終進(jìn)入模型的評(píng)分項(xiàng)可能多達(dá)數(shù)千個(gè)，而這些評(píng)分項(xiàng)中的每一個(gè)對(duì)目標(biāo)變量的個(gè)體可預(yù)測(cè)性可能都很??；Ensemble是使用機(jī)器學(xué)習(xí)將如此多的微小預(yù)測(cè)總結(jié)成一個(gè)最終得分，對(duì)個(gè)體的默認(rèn)可能性具有很強(qiáng)的可預(yù)測(cè)性。

那么，芝麻信用有哪些局限性呢？

我們不妨參考現(xiàn)有的例子進(jìn)行橫向比較分析。

美國(guó)互聯(lián)網(wǎng)金融公司ZestFinance從2009年開始研發(fā)基于大數(shù)據(jù)的信用評(píng)估模型:整合多源信息，利用機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)模型和集成學(xué)習(xí)策略挖掘大數(shù)據(jù)。

他們從第三方收集了成千上萬的數(shù)據(jù)，如水、電、煤?jiǎn)巍㈦娫捹M(fèi)、房屋租賃信息以及傳統(tǒng)金融借貸和還款信息。

通過機(jī)器學(xué)習(xí)找到數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行必要的轉(zhuǎn)換；在相關(guān)性的基礎(chǔ)上，將數(shù)據(jù)重新整合到不同的衡量指標(biāo)中；每個(gè)指標(biāo)反映一個(gè)個(gè)體的一些特征，如欺詐概率、長(zhǎng)短期信用風(fēng)險(xiǎn)、還款能力等；最后按照加權(quán)投票的原則，將所有指標(biāo)做成最終的信用分。

但ZestFinance的個(gè)人信用評(píng)分只適用于缺乏或沒有信用記錄的人，也就是說，這些人要么剛剛移民美國(guó)，要么之前從未貸款過。

所以ZestFinance 大數(shù)據(jù)征信最終并不能取代FICO評(píng)分，只是用來改善FICO評(píng)分的不足。

原因包括多方面:1。

ZestFinance的大數(shù)據(jù)征信規(guī)模并不大，到目前為止只為10萬美國(guó)人提供服務(wù)，所以很難對(duì)模型的有效性和準(zhǔn)確性做出有效的評(píng)價(jià)。

2.ZestFinance 大數(shù)據(jù)模型也給傳統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)管理帶來了挑戰(zhàn):傳統(tǒng)的FICO評(píng)分需要處理的變量更少，模型結(jié)果可以得到合理的解釋，方便了金融機(jī)構(gòu)不同部門之間以及金融機(jī)構(gòu)與客戶之間的溝通。

和ZestFinance 基于大數(shù)據(jù)的數(shù)千個(gè)變量的規(guī)模和多模型應(yīng)用，使得數(shù)據(jù)處理和模型解釋非常復(fù)雜，在實(shí)際應(yīng)用中會(huì)帶來很多麻煩。

，所以涉及到個(gè)人隱私的保護(hù)和遵守。

阿里巴巴的芝麻信用和ZestFinance的大數(shù)據(jù)信用類似，但也存在一些問題。

比如，芝麻信用覆蓋的人群可能有幾億，但是芝麻信用的有效性和準(zhǔn)確性還沒有得到普遍的評(píng)估；芝麻信用分高，可以在支付寶開一個(gè)螞蟻花唄，類似于信用卡的透支服務(wù)，但是芝麻信用在其他方面的應(yīng)用還沒有達(dá)到一定的規(guī)模。

當(dāng)然，大數(shù)據(jù)信用評(píng)分畢竟是歷史趨勢(shì)。

目前，F(xiàn)ICO公司和國(guó)外三大征信機(jī)構(gòu)已經(jīng)開始了利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)改進(jìn)傳統(tǒng)信用評(píng)估體系的前瞻性研究。

比如Experian已經(jīng)投入研究團(tuán)隊(duì)關(guān)注社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)對(duì)信用評(píng)分的影響；FICO還開始了在線評(píng)估信息工具和基于互聯(lián)網(wǎng)的信用評(píng)估系統(tǒng)的研究。

我們相信，隨著理論和方法的完善，實(shí)踐的深入，基于大數(shù)據(jù)分析的信用評(píng)分總有一天會(huì)占據(jù)主流地位。

不過，市場(chǎng)上是否會(huì)出現(xiàn)強(qiáng)有力的新競(jìng)爭(zhēng)者，最后的贏家是芝麻還是西瓜，還有待觀察。

你知道芝麻信用分和FICO是怎么評(píng)分的嗎？

芝麻信用分用的越來越多。

芝麻信用分如何做到900以上？

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