大數(shù)據(jù)出沒之金融業(yè)奇兵

陶娟

在以圍繞不確定性進行定價為本質(zhì)的金融市場，美國一批初創(chuàng)企業(yè)正嘗試運用大數(shù)據(jù)這一利器，重新定義信用評估、網(wǎng)絡(luò)金融安全等領(lǐng)域的盈利模式。金融極客的風生水起，或預(yù)示下一個時代的主宰者。

2014年3月，《紐約時報》宣布將推出一款全新的新聞欄目Upshot，主打以數(shù)據(jù)驅(qū)動的新聞報道和分析，旨在填補“另類超人”內(nèi)特·希爾（Nate Silver）離職后產(chǎn)生的空缺。作為成功普及“大數(shù)據(jù)”概念的第一人，內(nèi)特在職時，個人博客一度給《紐約時報》網(wǎng)站帶來20%的流量。

內(nèi)特畢業(yè)于芝加哥大學(xué)統(tǒng)計學(xué)專業(yè)，拿手好戲是用數(shù)據(jù)分析選情。2012年美國總統(tǒng)大選時，輿論認定奧巴馬和羅姆尼的支持率不分伯仲，內(nèi)特卻“統(tǒng)計”出奧巴馬有七成勝算。此后，他不僅在投票當天預(yù)測奧巴馬有90.9%的概率獲得大多數(shù)選票，且其對50個州的投票結(jié)果預(yù)測也幾乎全部命中，精準度完勝其他所有市場評論和輿調(diào)，一夜間家喻戶曉。

這種“巫術(shù)”般的預(yù)測，所能滿足的顯然已不僅僅是政治競選的需要。在本質(zhì)即是圍繞不確定性進行定價的金融市場，利用大數(shù)據(jù)來降低不確定性，從而獲取高于市場溢價的機構(gòu)已蓬勃而生，從個人信用評估、商業(yè)預(yù)付款到金融安全領(lǐng)域，各路應(yīng)用正在以前所未有的方式和速度革新著金融業(yè)。

ZestFinance：創(chuàng)新信用評估體系

美國信貸委員會的調(diào)查顯示，64%的美國人賬戶上只有不到1000美元，在遇到緊急情況時，這些人中的大部分都會被傳統(tǒng)信貸市場拒之門外，不得不使用費用高昂的發(fā)薪日貸款，被迫承擔可能高達400-500%的年化利率。貧窮的人得不到好的信用評級，只能承受更高息的債務(wù)，于是還債負擔加重，違約風險增強，風險定價抬高，從而陷入惡性循環(huán)。2012年發(fā)薪日貸款市場收取的費用高達80億美元。

為了給擁有低信用評級的好人更好地發(fā)放貸款，谷歌前首席信息官和工程副總監(jiān)道格拉斯·梅里爾（Douglas Merril）與Capital One公司前主管肖恩·巴德（Shawn Budde）聯(lián)合創(chuàng)立了ZestFinance，最初名為ZestCash。

傳統(tǒng)意義上，大多數(shù)美國銀行依靠FICO信用評分體系來評估貸款者信用，這套體系基于15-20個變量，如信貸比例、還貸是否逾期等指標。而ZestFinance則完全顛覆了這一模式，它篤信“一切數(shù)據(jù)皆是信用數(shù)據(jù)”，開發(fā)了10個基于學(xué)習機器的算法模型，創(chuàng)建了數(shù)萬條指標，以更加全面地評估信貸申請人的狀況。本質(zhì)上，ZestFinance就是一家由數(shù)據(jù)科學(xué)家主導(dǎo)的企業(yè)，它抓取每位信貸申請人的上萬條原始信息數(shù)據(jù)進行轉(zhuǎn)換、分析，形成一個最終的分數(shù)，而完成這一過程只需5秒。

ZestFinance非常擅長從各種細節(jié)中挖掘提取數(shù)據(jù)。對它來說，用戶在填寫信貸申請表時輸入姓名的方式都是一種信息：全部使用小寫字母、全部使用大寫字母還是采用首字母大寫的正確方式；開尼桑的顧客會比開豐田、雅閣的還款更為激進等。其他類似的信息還包括，申請人在公司網(wǎng)站上停留的時間（反映借貸的謹慎程度與還款誠意）、申請人是否擁有預(yù)付款或已付全款的手機等。

2012年7月，ZestCash正式更名為ZestFinance，將自己的這一套分析系統(tǒng)提供給其他貸款者，業(yè)務(wù)模式由直接放貸升級為給第三方次級貸款者進行信用擔保，將原先的競爭者變成了服務(wù)對象。

ZestFinance創(chuàng)始人梅里爾堅信，基于大數(shù)據(jù)的個人信用評估體系遲早將代替FICO信用體系，開放這一體系能夠服務(wù)于更多人。其服務(wù)的客戶如SpotLoan，正是一家傳統(tǒng)的發(fā)薪日貸款者。而資本亦大力捧場其創(chuàng)新模式，繼2011年A輪1900萬美元、2012年B輪7300萬美元融資后，ZestFinance于2013年再次獲得了C輪2000萬美元融資?？梢灶A(yù)見，通過大數(shù)據(jù)來為缺乏信用記錄的窮人進行風險定量，能夠幫助貸款機構(gòu)更清楚地甄別出哪些客戶有更高的意愿和動力還款，次貸市場上的供需雙方均能從中受益：申請者更容易通過，而借款人則享受更低的違約成本。

Palantir：

估值90億美元的安全類公司

Palantir由PayPal聯(lián)合創(chuàng)始人彼得·泰爾（Peter Thiel）和斯坦福的一群計算機科學(xué)家創(chuàng)建于2004年。作為一個為政府和金融機構(gòu)提供高級數(shù)據(jù)分析的平臺，它的目標是利用數(shù)據(jù)與技術(shù)去勘察人性與環(huán)境，致力于解決一系列至關(guān)重要的現(xiàn)實問題：如何防止下一場龐氏騙局？如何攔截恐怖主義網(wǎng)絡(luò)？如何防范次貸危機？如何識別網(wǎng)絡(luò)欺詐與黑錢組織？

Palantir的一個主要特點是能從數(shù)萬個不同架構(gòu)的數(shù)據(jù)庫中通過引擎抓取相關(guān)數(shù)據(jù)，并將人工干預(yù)和數(shù)據(jù)抓取結(jié)合在一起，從龐雜信息中過濾掉多余的噪音，通過蛛絲馬跡間的彼此關(guān)聯(lián)，判斷出人們行動最終的目的指向和影響。

目前，Palantir以政府業(yè)務(wù)為主，大約占60%。美國國土安全局、聯(lián)邦調(diào)查局及中央情報局均向其購買產(chǎn)品。華爾街則是另一大客戶源，很多銀行都開始應(yīng)用Palantir的技術(shù)偵查詐騙跡象，進行交易分析，甚至用其給抵押貸款定價。摩根大通的信息主管蓋伊·查理奧評價道，谷歌通過搜索引擎解放了互聯(lián)網(wǎng)，而Palantir則幫助解放了公司內(nèi)部的數(shù)據(jù)，讓枯燥無趣的數(shù)據(jù)變成了金礦。摩根大通利用Palantir技術(shù)來防止欺詐行為，甚至用其更好地為客戶定制營銷活動。

在網(wǎng)絡(luò)金融安全領(lǐng)域，Palantir同樣與高智商犯罪斗智斗勇。在目前流行的金融騙局中，罪犯能偷取或侵入數(shù)千人的網(wǎng)絡(luò)銀行賬戶，當觀察到潛在受害者購買機票或外出度假時，罪犯就會動手屏蔽掉賬戶提醒功能，之后取走賬戶中的余額，整個過程悄無聲息。而通過使用Palantir的軟件，某家全球性的大銀行發(fā)現(xiàn)了數(shù)千個被盯上的銀行賬戶，及時制止了可能的損失。

在政府及金融兩大機構(gòu)客戶外，Palantir開始多元化轉(zhuǎn)型，醫(yī)療、零售、保險和生物科技成為其下一站攻城略地的方向。2013年，Palantir收入5 億美元，而2014年的合同額更已高達10 億美元。同樣，其技術(shù)突破和發(fā)展壯大與資本的扶攜密不可分。創(chuàng)立一年后，Palantir被CIA旗下的創(chuàng)投基金In-Q-Tel相中，提供了種子基金，并迅速發(fā)展。短短數(shù)年內(nèi)，公司已進行了十輪融資，僅曾投資過Facebook的著名風投Founders Fund一家就先后參與了三輪融資，而Palantir的估值也由2010年的7.35億美元飆升至目前的90億美元（表1）。

Kabbage：基于第三方數(shù)據(jù)平臺的美版阿里小貸

作為一家數(shù)據(jù)驅(qū)動型的網(wǎng)貸公司，Kabbage的主要客戶是電商平臺上的眾多網(wǎng)店，它們的特點是規(guī)模小，幾乎沒有固定或抵押資產(chǎn)，營運資本短缺時告貸無門。迄今為止，超過10萬個小企業(yè)主成功從Kabbage獲得融資。初看去，Kabbage似美國版的阿里小貸，但其自有獨到之處：將第三方平臺數(shù)據(jù)納為己用，同時使用商業(yè)預(yù)付款的概念繞過貸款業(yè)務(wù)所面臨的監(jiān)管。

客戶提出貸款申請的過程非常簡單，在網(wǎng)上免費注冊后，提交額度申請和融資目的即可。在資格審核一環(huán)，Kabbage自身并非電商平臺，并不像淘寶那樣坐擁海量的后臺數(shù)據(jù)，因此它鼓勵客戶關(guān)聯(lián)各種第三方平臺賬戶信息，如網(wǎng)店在Ebay、亞馬遜上的營運數(shù)據(jù)，從Google Analytics獲得的網(wǎng)絡(luò)信息，從記賬軟件得到的相關(guān)信息，從UPS等物流企業(yè)得到的發(fā)貨信息以及品牌在Facebook上獲取的評價信息等?？蛻絷P(guān)聯(lián)的賬戶越多，信息透明度越高，貸款申請越容易獲得通過，也越有可能獲得高評級。最終，Kabbage會根據(jù)自己獨有的信用評分系統(tǒng)，打出一個綜合得分來評定該筆申請的費率。

Kabbage的另一創(chuàng)新之處在于，其發(fā)放的資金并不稱為貸款，而是商業(yè)預(yù)付款（Advance），每筆額度在500-10萬美元間，周期統(tǒng)一為6個月。它將每筆預(yù)付款的發(fā)放視作與客戶間簽訂的一份合同，以客戶后期現(xiàn)金流來作為還款保障。其獲得的收入也不是貸款利息，而是基于商業(yè)行為的費用。費率計算完全透明，不附加任何隱性成本，前兩個月的費率在1-12%之間（此費率由綜合得分決定），此后4個月的每個月為1%，支持提前還款。在其網(wǎng)站給出的示例中，一筆1萬美元的商業(yè)預(yù)付款，6個月到期后的總費用是1200美元，遠高于銀行貸款收益（表2）。

2012年，Kabbage發(fā)放了4萬筆預(yù)付款，2013年已增至7萬筆。通過對現(xiàn)金流、物流、消息流等數(shù)據(jù)的全面整合，Kabbage已將客戶拓寬至線下商家。2013年底，Kabbage開發(fā)出移動終端App，實現(xiàn)手機融資申請。迄今Kabbage已完成了三輪共計逾5000萬美元的股權(quán)融資，還通過債務(wù)融資了9000萬美元。

風險與中國機會

無論是通過大數(shù)據(jù)來進行信用評級創(chuàng)新，還是追蹤網(wǎng)絡(luò)犯罪，靠的都是在浩淼數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)彼此關(guān)聯(lián)度的能力，美國這幾家新興企業(yè)的成功，既源于前沿的科研實力，也和強大的資本支持不無相關(guān)。在中國，精明的商人同樣試圖從大數(shù)據(jù)金融中掘得先機。據(jù)阿里小貸首席技術(shù)官王堅介紹，旗下200-300名工作人員，已通過獨有的信用系統(tǒng)審核發(fā)放了超過60萬筆貸款，這種效率顯然是傳統(tǒng)銀行無法比擬的。而另一家聚立信，也打出了“類ZestFinance，但更懂中國”的廣告。銀行業(yè)也已嘗試采用非傳統(tǒng)的信貸審核手段，如記賬類軟件隨手網(wǎng)就聯(lián)手中信銀行推出信貸產(chǎn)品“信金寶”，雙方達成合作后隨手記（和卡牛）的用戶可在移動端授權(quán)中信銀行調(diào)取自己的財務(wù)管理/記賬數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)可用作審核信用的補充。

不過，金融業(yè)的大數(shù)據(jù)奇兵，都需要面對同樣的隱私保障問題。自9·11恐怖襲擊后，F(xiàn)BI等情報機構(gòu)對普通居民各種信息狀況的摸排了解已讓人感到不安，斯諾登的爆料更讓輿論嘩然。沒有人希望過往種種被一覽無余地提取、集檔和分析，而這卻正是如Palantir等大數(shù)據(jù)公司所孜孜以求的境界。技術(shù)本身并沒有好惡，但是信息被濫用或遭到泄露所帶來的殺傷力有多大，尚難預(yù)料?！?