本文讲的是周灏：金融大数据量化信用,用于研究宇宙大爆炸的数据分析技术，被周灏创造性地用来研究“谁不还贷”这个金融难题。“人们的信用可以通过很多方式评估，我们的作用就是通过大数据分析和机器学习等技术，帮用户把这些零碎的信息数据收集起来并加以分析，让过去没法‘量化’的信用受到重视，为用户增信。”周灏说。
档案 物理与金融的跨界融合
周灏，北京大学物理学士、莱斯大学物理博士。供职摩根士丹利期间曾构建摩根士丹利与创业融资相关的千亿美元级量化系统。他曾作为第一资本总部资深统计师建立第一资本首个基于交易行为的亿级用户市场策略，还曾作为巴克莱银行全球精英中心副总裁，领导团队高效搭建风险模型策略模板、规范及流程。2014年在中关村创办金融大数据公司量化派。
事件 是否有信用让数据来说话
没有信用卡、没有贷款记录、没有央行个人征信系统里的任何相关信息，只要把自己的网上消费记录、话费详单等信息授权到一款名为“信用钱包”的手机App上，只要你拥有良好的信用记录，你就有可能在10分钟之内获得几万元的贷款。在金融大数据的帮助下，信用评估的“互联网+”之路已悄然成型。
在“信用钱包”注册登录进入主页后，用户可以把淘宝消费账号、话费详单查询账号、教育信息查询账号等信息输入，并随即进入贷款申请页面。填入申请贷款额度、用途、时间等需求信息，系统就会在几分钟内自动生成一份用户风险分析报告。是否为黑白名单用户、是否属于高风险人群……根据报告提供的这些信息，原本在银行、网贷平台、融资租赁公司眼中“信用不足”的人，也有可能获得贷款。
“人们的信用可以通过很多方式评估，我们的作用就是通过大数据分析和机器学习等技术，帮用户把这些零碎的信息数据收集和分析，让过去没法‘量化’的信用受到重视，为用户增信。评价‘信用’的标准其实可以很丰富，除了车房抵押、银行流水，消费记录、手机号码使用记录都应该成为一个人是否应该获得贷款的评价因素。”“信用钱包”研发企业、量化派创始人周灏说。
量化派业务的一头是银行、互联网金融公司等机构，另外一头是个人或企业用户。“我们给自己的定位是一家金融大数据公司，也可以说是一家平台公司。我们是通过基于机器学习和互联网化的风险定价，整合互联网及传统数据源，运用欧美成熟的量化方法及金融经验，帮助个人及小微企业证明经济财务等状况，从而去帮助用户快速获得低成本贷款，实现低息快速融资的大众普惠金融。”周灏说。
截止到2015年8月2日，“信用钱包”的总用户数为210万。在“信用钱包”被越来越多人所熟知之时，一个新的计划已经在周灏脑海中成型——信用场景消费。“在国外，许多商业机构都会有属于自己的金融服务，而在国内这块市场相对较为空白。数据显示，国外在引入信用场景消费后，商业机构的销售额平均增加40%。信用场景消费，将是我们未来的主要发展方向之一。”
对话 10万特征绘就“信用画像”
北京商报：中国的信用消费处于一个什么样的阶段?
周灏：相比于美国等国家而言，中国的信用消费还处于一个起步阶段。信用消费的成型，不仅仅是看发行了多少张信用卡、贷款额达到多少。从我国的现状来看，信用卡正越来越被普及和认可，信用消费、超前消费的概念越来越深入人心，但部分消费者使用信用卡时消费心理不成熟，刷卡无节制，也导致了信用卡的坏账在逐年增加。而这也正是市场不成熟的一种表现。信用消费水平应该是由信用消费和信用管理两个方面共同组成，这才是衡量一个市场是否成熟的标准。
在美国，大多数人从小就会被告知信用卡是什么，该如何去用，你如果不按时还款会怎么样……而在我们国家，可能大多数只是关注信用卡的便利性，并不知道如果不按时还款会对自己以后产生什么样的影响，这是一种消费观念的缺失。我们的“信用钱包”不仅可以帮助用户用信用取得贷款，更会告知你如果按时还款会增加多少信用、不按时还款又会带来哪些影响……我们希望通过这种潜移默化的提醒，培养一种良好的信用习惯。同时也建议，学校里适当地增加一些关于信用消费和信用管理的课程，培养更多人的消费习惯和管理意识。
北京商报：银行等机构的专业人员都无法判别的信息，大数据凭什么就能从中看出风险高低?
周灏：首先，数据分析人员需要用计算机建立一个数据模型。为了便于理解，人们可以把这个数据模型当做一个“黑盒子”。“黑盒子”会通过一项名叫“机器学习”的技术进行自我完善和调整。假设申请人填写的工作地、常住地为北京，他的手机通讯数据却显示他常年在边远地区活跃，那么这就有很大可能被判断为高风险。当一名贷款申请人把自己的信息查询渠道授权给“信用钱包”，所有与他相关的信息会迅速进入这个“黑盒子”接受检验。除了用户主动授权的信息，“信用钱包”还与征信机构等第三方机构合作共享信息。当模型积累了数万亿的数据之后，这个“黑盒子”逐渐成熟，便可以用来检验、筛选贷款人了。目前，分析一名用户的信用情况，我们最多已经有10万个特征信息可供参考了。
北京商报：除了贷款，还可以在哪些地方享受到“信用钱包”带来的便利?
周灏：最近我们成为58同城的战略合作方，大家展开了很多深层次的合作。58同城会把需要租房、找工作、养宠物等具有资金需求的客户推送给我们，我们通过大数据分析这些用户的信用情况，筛选出信用等级高的用户，给他们提供消费分期、现金贷款等业务。另外我们和拍拍贷、北银消费、齐商银行等机构都已经展开了合作，拍拍贷是国内最早做线上信用贷款的公司，我们之间也会使用新的风控手段，让整个过程更快速、高效，我们都希望能够将普惠金融落到实处，让大数据可以帮助更多的人。
作者：韩琮林
来源：IT168
原文标题：周灏：金融大数据量化信用
