用大資料玩互聯網金融？ 這兩家美國公司是師父

FICO費埃哲公司

它是風險管理信用技術的先驅者，對結構化大資料進行處理，FICO信用積分指標包含了15-20個變數。 早在80年代就在美國銀行業首創了征信評分FICO的概念。 現在，服務覆蓋全球80個國家和地區，為銀行和信用卡髮卡機構、保險、醫療保健、政府和零售行業提供服務。 FICO信用分計算的基本思想是把借款人過去的信用歷史資料與資料庫中的全體借款人的信用習慣相比較，檢查借款人的發展趨勢跟經常違約、隨意透支、甚至申請破產等各種陷入財務困境的借款人的發展趨勢是否相似。

銀行方面，主要的服務覆蓋銀行卡，存款，按揭貸款，汽車金融，多管道服務和反企業詐騙提供支援。 FICO已經為三分之二的世界100強銀行提供服務，提高了客戶忠誠度和盈利率、減少欺詐損失、管理信貸風險、滿足監管與競爭要求並快速獲取市場份額。

這一技術業已經進入部分中國的銀行，開展了全方位、多層次的零售業務風險管理諮詢服務，並説明銀行提高了客戶粘性和效率。

1）交通銀行太平洋信用卡中心採用的CDA決策引擎，也是中國信用卡審批領域第一個整合了評分模型和智慧化管理的自動信貸審批決策引擎。 2009年10月，成功上線後，優質帳戶平均餘額和利息收入增加20%和10%，審批效率提高30%並節約了大量人力成本。

2）民生銀行與費埃哲于2009年開始進行交流合作，于2011年正式啟動了民生銀行零售內部評級專案。 在零售銀行業務巴塞爾協定合規建設的大框架下，重點針對小微信貸業務搭建起一套完整的風險管理體系。 有效和合理地引導業務向節約銀行資本佔用、提高股東回報。

在非結構化的資料處理方面，另一家公司ZestFinance在FICO的基礎上進一步挖掘與創新。 ZestFinance是由是谷歌的前CIO道格拉斯·梅里爾和肖恩·布德，原第一資本公司（Capital One）的高級信貸員所創立。 開發的分析模型對每位信貸申請人的超過1萬條原始資訊資料進行分析，並得出超過7萬個可對其行為做出測量的指標，而這一過程在5秒鐘內就能全部完成。 與傳統借款人僅使用的10-15條資料相比，該公司當然能夠更精准地評估消費者信用風險。 這家公司經歷了近4年的成長，能夠分析的資料量比有資格進行次級信貸的美國人的數量的2倍還多，其違約率也比行業平均水準低60%左右。

通過為一些大銀行和信用卡公司提供擔保服務，ZestFinance實際上基本已經可以通過大資料的挖掘分析技術來更好得識別風險，來為銀行和信用卡公司的部分被認定為風險大的貸款提供擔保。

現在ZestFinance還外包自己的貸款評估模型，如SpotLoan公司，並達成合作夥伴，有效加快了貸款的審批流程，並降低了風險。 使得SpotLoan的定價低於同類的發薪日貸款。 公開的授權公司SpotLoan，該公司是一家短期分期償還本金和利息的小額貸款公司。 期限最長為8個月，貸款額度從300到800美元，申請過程在網上僅需10分鐘就可以完成，公司的客戶經理通過電話告知申請的結果並最快在24小時放款。 雖然最高的日利率達1%左右，但相比傳統的發薪日貸款，不僅期限更靈活，最多可節省50%的利息支出。 每年，美國人對發薪日貸款的需求在74億美元，平均每筆貸款的規模在400美元。