基于在線社會資本的網絡個人信貸的信用風險評估
2018-01-15 22:57:51賴輝周宗放
價值工程 2018年2期
賴輝++周宗放
摘要：在線社會資本（Online Social Capital，簡稱OSC）是互聯網征信的重要組成部分，也是網絡個人信貸的信用風險評估的重要內容。因此，融入在線社會資本的網絡個人信貸的信用風險評估，將對傳統(tǒng)個人信貸的信用風險評估起到補充和修正的效果。本文基于k-核分解法，基于在線社會網絡朋友數和在線社會網絡位置對網絡個人信貸借款人的在線社會資本進行了量化，并基于此提出了一類基于在線社會資本的網絡個人信貸的信用風險評估模型。結合搜集的芝麻信用數據進行示例分析，模型有效性得到了檢驗。
Abstract： Online Social Capital （OSC） is an important component of Internet credit reporting and an important part of credit risk assessment of personal credit. Therefore， the credit risk assessment of online personal credit integrated with online social capital will supplement and revise the credit risk assessment of traditional personal credit. Based on the k-factorization method， this paper quantifies the online social capital of online personal loan borrower based on the number of online social friends and online social network location. And a credit risk assessment model of online personal credit based on online social capital is proposed. Combined with the sesame credit data collected for example analysis， the validity of the model has been tested.
關鍵詞：在線社會資本；k-核分解；網絡個人信貸；信用風險評估
Key words： online social capital；k-core decomposition；network personal credit；credit risk assessment
中圖分類號：F832.4 文獻標識碼：A 文章編號：1006-4311（2018）02-0237-06
0 引言
2017年3月，互聯網金融再一次被寫入十二屆全國人大五次會議《政府工作報告》中，李克強總理指出，要警惕互聯網金融風險。作為互聯網金融的主要業(yè)務之一，P2P網貸迅速發(fā)展壯大的同時，問題平臺和違約事件也持續(xù)的激增。對于出借人而言，我國信用信息共享機制并不完善，出借人在P2P網貸平臺獲取到的借款人信用數據非常有限，因而面臨著較大的信息不對稱風險。據部分P2P網貸平臺公布的年報數據顯示，“宜人貸”ABCD級借款的壞賬率平均在6%左右，“點融網”壞賬率為2.4%，“積木盒子”壞賬率為1.49%，遠高于同期商業(yè)銀行的不良貸款率。P2P網貸行業(yè)的壞賬率模糊不清，行業(yè)巨頭“陸金所”自爆壞賬率在6%左右，“拍拍貸”更是高達8%。由于我國的失信懲戒機制并不完善，網絡個人信貸的興起進一步降低了失信成本，容易產生線上個人信貸的欺詐行為。借款人違約導致出借人血本無歸和P2P平臺停業(yè)、跑路的問題事件層出不窮、數見不鮮。網絡個人信貸依托大數據等信息挖掘技術的優(yōu)勢，雖然一定程度上緩解了信息不對稱問題，但基于信息技術的輔助決策并不能從根本上消除網絡個人信貸的信用風險[1-2]。
傳統(tǒng)商業(yè)銀行個人信貸的信用風險評估指標研究[3-4]，注重考察借款人的基本信息、還款能力和還款意愿。傳統(tǒng)商業(yè)銀行個人信貸的信用風險評估方法主要有l(wèi)ogistic回歸[5]、神經網絡[6]、SVM[7]、聚類[8]、隨機森林[9]及多分類器組合方法[10]。相對而言，網絡個人信貸的信用風險本質上屬于更為廣義的個人信用風險范疇，指的是網絡個人信貸借款人不愿、無力償還借款、或者交易對手違約，導致網絡信貸機構或者網貸出借人遭受損失的風險。網絡個人信貸的征信基礎是依托大數據、數據挖掘技術發(fā)展起來的互聯網征信，如芝麻信用、騰訊征信和拉卡拉征信。研究表明，社交網絡用戶的基本信息、發(fā)布信息、被關注信息等都可成為信用評價的指標要素[11]。因此，網絡個人信貸信用風險評估的指標更為廣泛，其中以芝麻信用為例，信用評分由身份特質、信用歷史、履約能力、行為偏好及人脈關系5部分構成。其中，人脈關系是個人在人際關系中的影響力和好友的信用狀況，作為個人信貸借款人的一種社會資本，其能夠促進融資、提高貸款成功率。
根據Putnam（1999）研究的定義，社會資本是 “能夠通過協(xié)調的行動來提高社會效率的信任、規(guī)范的網絡”[12]。因此，社會網絡是社會資本的一種內在特性，對于促進我國傳統(tǒng)商業(yè)銀行、民間信貸和網絡個人信貸都具有重要的影響[13-17]。其中在網絡個人信貸方面，Lin等（2009）基于Prosper的數據，對社會網絡的作用展開實證研究，發(fā)現社會網絡不僅能有效降低信息不對稱，而且有助于提升借款人信用。Lopez等（2009）研究表明，社會資本在促進借款成功率的同時，還會對P2P借款人的信用產生正向的影響。傳統(tǒng)的線下社會資本與個人信用之間的研究相對成熟并在信貸業(yè)務中得到了應用，如房貸、車貸。然而在網絡個人信貸下，探討在線社會網絡、社會資本與個人信用之間的關系研究并不多。李思明等（2016）研究發(fā)現，網貸投資人可以根據借款人社交朋友網絡資本的質量來判斷借款人的信用水平[18]?？娚徲⒌龋?014）在分析網絡借貸借款人違約風險時，以推薦信任與小組關系、朋友關系共同作為社會資本的替代變量[19]，社會資本和個人信貸借款人的信用存在著某種正相關的關系，且可以通過刻畫社會網絡中的朋友關系來實現社會資本的度量。在網絡個人信貸背景下，在線社會資本是傳統(tǒng)社會資本的補充和擴展。社會資本可有效的降低信息不對稱問題，那么如何合理的刻畫在線社會資本，構建基于在線社會資本的網絡個人信貸的信用風險度量模型。這不僅對于當下控制網絡個人信貸的信用風險具有重要的意義，而且也是傳統(tǒng)個人信貸的信用風險評估理論和方法的重要擴展。國內鄒江波等學者（2017）提出了一種社會關系轉換的k-核分解方法，本文將借鑒該方法，進一步的構建基于k-核分解的網絡個人信貸借款人的在線社會資本度量模型，并探討基于在線社會資本的網絡個人信貸的信用風險評估問題。endprint
1 在線社會資本（Online Social Capital）的量化模型
1.1 在線社會資本的定義
在線社會資本（Online Social Capital，簡稱OSC）是在社會網絡空間中所形成的一種社會資本，是社會資本的補充和擴展[20]。一般可通過分析在社會網絡中個人朋友數量、個人在社會網絡中的位置來反映其在線社會資本概況及在線影響力[21]。當前社交平臺如微信、微博等社交媒體用戶之間所形成的關系，都可產生在線社會資本[22]。
1.2 在線社會網絡（Online Social Network）描述
記N個網絡個人信貸借款人的在線社會網絡（Online Social Network，簡稱OSN）為G=（V，E），其中V={v1，v2，…，vN}是在線社會網絡節(jié)點集合，E={e1，e2，…，eM}是在線社會網絡邊的集合，N與M分別是在線社會網絡的節(jié)點數和邊數[23-24]?？蓪⒃诰€社會網絡中網絡個人信貸借款人之間的關系定義以下兩類：朋友關系（可被劃分為直接朋友關系和間接朋友關系）和陌生人關系，定義如下。
定義1 朋友關系：網絡個人信貸借款人的社會網絡（OSN）G=（V，E）中，節(jié)點vi和vj∈V，當節(jié)點vi標記節(jié)點vj為其朋友時，稱vj為vi的朋友，用F（Friend）表示具有朋友關系集合，則有F={vi→vj|vi，vj∈V}，1？燮i，j？燮N。朋友關系具有對稱性，若vi→vj成立，則vj→vi也成立。
①直接朋友。在網絡個人信貸借款人的社會網絡G=（V，E）中，節(jié)點vi，vj∈V，如果vi→vj，則稱vj為vi的直接朋友，記為fd（i，j），FD（Friend Direct）表示直接朋友關系集合，則有fd（i，j）∈FD，1？燮i，j？燮N。
②間接朋友。在網絡個人信貸借款人的社會網絡（OSN）G=（V，E）中，節(jié)點vi，vj，vk∈V，如果vi→vj且vj→vk，則稱vk為vi的間接朋友，1？燮i，j，k？燮N，記為fid（i，j）。FID（Friend In-Direct）表示間接朋友關系的集合，則有fid（i，j）∈FID。
定義2 陌生人：在網絡個人信貸借款人的社會網絡（OSN）G=（V，E）中，除節(jié)點vi本身和與其具有朋友關系外的節(jié)點稱為節(jié)點vi的陌生節(jié)點，1？燮i？燮N。記為s0，S（Stranger）表示陌生節(jié)點的集合，則有s0∈S。
1.3 k-核分解法的核心思想
在一般的社會網絡中，若節(jié)點處于網絡的核心位置，即使該節(jié)點的度很小，也會有較強的影響力；相反，若節(jié)點處在社會網絡的邊緣，即使度很大，該節(jié)點的影響力也會往往很有限?；诖?，Kitsak等人提出一種用k-核分解法，并得到了廣泛的應用[25]。k-核分解法的核心思想如下：首先去掉社會網絡中度為1的節(jié)點及其所連接的邊，進一步再去掉剩下的網絡中新出現的度為1的節(jié)點及其所連接的邊，循環(huán)往復，直到網絡度為1的節(jié)點消失。按上述方法，去掉網絡中剩余度為2的節(jié)點其所連接的邊，繼續(xù)剝殼，直到網絡度為2的節(jié)點消失。重復以上操作，直到網絡中沒有節(jié)點為止，從而實現社會網絡的分解[26]。
1.4 基于k-核分解法的在線社會資本（OSC）的度量
假設F（Friend）是指網絡個人信貸借款人的在線社會網絡中朋友數量，L（Location）是指網絡個人信貸借款人在在線社會網絡中的位置，且二者相對獨立。friendd（vi）表示網絡個人信貸借款人在社會網絡中朋友數量，包括直接朋友和間接朋友。C 表示網絡個人信貸借款人節(jié)點vi的在線社會資本的量化值，C 表示社會網絡中所有網絡個人信貸借款人節(jié)點的平均社會資本?；谀撤N信用風險評估的方法，已知網絡個人信貸借款人節(jié)點vi的信用風險CR （Credit Risk，簡稱CR ），需要基于在線社會資本度量來計算網絡個人信貸借款人節(jié)點vi信用風險修正值MCR （Modified Credit Risk，簡稱R ）。
根據1.1對在線社會資本（Online Social Capital，簡稱OSC）的定義，在線社會資本可通過在社會網絡中個人朋友數量、個人在社會網絡中的位置來反映。因此，本節(jié)通過網絡個人信貸借款人社會網絡中朋友數和網絡個人信貸借款人在社會網絡中的位置，來度量網絡個人信貸借款人的在線社會資本。首先需要定義網絡個人信貸借款人的在線社會網絡朋友數和在線社會網絡位置。
定義3 在線社會網絡朋友數F（Friend）：即社會網絡中與其直接相連和間接相連的節(jié)點，也就是網絡個人信貸借款人的直接朋友和間接朋友數量。
定義4 在線社會網絡位置L（Location）：即網絡個人信貸借款人在在線社會網絡位置。網絡個人信貸借款人處于在線社會網絡核心位置，一般該網絡個人信貸借款人具有較高影響力。
根據1.1對在線社會資本的定義，在線社會資本是個人信貸借款人所在社會網絡中朋友數量F和在社會網絡中的位置L的共同結果，因而得到在線社會資本C 的表達式如下
C =f（F ，L ）=F ·L （1）
其中，friendd（vi）表示個人信貸借款人在社會網絡中朋友數量，包括直接朋友和間接朋友。網絡個人信貸借款人節(jié)點vi∈V，d表示與節(jié)點vi相連的第d層，d=1時，friendd（vi）是指網絡個人信貸借款人節(jié)點vi的直接朋友（FD）數量，可用vi的度進行計算。d>1時，網絡個人信貸借款人節(jié)點vi的第d層的vj的朋友數量除去之前層數共同的朋友，d=2為節(jié)點vi的間接朋友（FID），指網絡個人信貸借款人節(jié)點vi與節(jié)點vj的朋友可以通過vj連接，第d層指節(jié)點vi和節(jié)點vj中間間隔d-1個朋友。根據六度分隔理論，最多不超過6個人就可以建立世界上任意兩個人之間的聯系[27]。因此，公式（1）中d的取值為1至6，D為最高層數，最大取6即可?；诎腿R多定律，一般只有20%的朋友會對個人具有積極作用[28]。因此，度量在線社會資本時，個人信貸借款人的社會網絡中朋友數量的影響權重會隨著朋友所在層的增加而減小，即由于朋友的關系強度隨著朋友層數的增加迅速削弱。節(jié)點vi的在線朋友數量F是與其直接相連和間接相連邊數的加權之和，由于度的分布符合雙段冪律分布[29]，故選用平均度
（2）
為了度量網絡個人信貸借款人在社會網絡中的位置，將網絡個人信貸借款人在社會網絡中的位置劃分為核心位置、橋接位置、邊緣位置。通過引入k-核分解法來分析在線社會關系的位置，分解后個人信貸借款人所在的核數反映了其在社會網絡中的位置。假定個人信貸借款人的社會網絡已通過k-核算法分解，核心位置是指處于高核內的節(jié)點，邊緣位置是指處于低核的節(jié)點，除高核、低核外的其他節(jié)點稱為橋接節(jié)點，處于橋接位置，相關表達如公式（2）所示，閾值的選取將根據樣本數據的網絡結果具體確定。
（3）
公式（3）中，shell為k-核分解后節(jié)點所在的核，min，max是k-核分解后的最低核和最高核。通過ki，ka兩個閾值將社會網絡劃分為邊緣位置（KL）、橋接位置（KM）、核心位置（KC），將個人信貸借款人所處社會網絡的位置因素量化，如公式（4）所示，其中節(jié)點vi所在核shell ∈[1，max]
（4）
結合處于在線社會網絡核心位置的網絡個人信貸借款人擁有的社會資本也越大的現實情況，基于網絡個人信貸借款人的社會網絡中的朋友數量以及所處社會網絡的位置的度量方法，可以得到網絡個人信貸借款人的在線社會資本量化模型。將公式（2）和公式（4）帶入（1）中，得到公式（5），C 表示節(jié)點vi的在線社會資本的量化值
（5）
2 基于在線社會資本（OSC）的網絡個人信貸的信用風險評估模型的構建
通過利用網絡個人信貸借款人節(jié)點的社會資本量化值之和除以網絡內的節(jié)點數N來計算社會網絡中所有網絡個人信貸借款人節(jié)點的平均社會資本C ，即每個網絡個人信貸借款人節(jié)點的社會資本量化值之和除以社會網絡內的節(jié)點數N，得到單個網絡個人信貸借款人的平均社會資本量化值。C 表達式如下
（6）
為了得到基于在線社會資本的網絡個人信貸借款人（節(jié)點vi）信用風險修正值MCRv （Modified Credit Risk），需要建立在線社會資本量化值與個人信貸的信用風險之間的關系。鑒于在線社會資本與個人信用的正相關性，基于在線社會資本量化值，可將網絡個人信貸的信用風險標準化如下
（7）
（8）
（9）
公式（7）中σ表示網絡中所有節(jié)點的在線社會資本與在線社會資本均值的最大絕對差。公式（8）中STD（CR）表示該社會網絡中所有個人信貸借款人節(jié)點的已知信用風險評估值的標準差。公式（9）用于確定常數ρ的取值，其表達式等于該社會網絡中所有個人信貸借款人節(jié)點的信用風險評估值的標準差除以該社會網絡中在線社會資本與在線社會資本均值的最大絕對差，ρ用來標準化在線社會網絡中個人信貸借款人節(jié)點的基于在線資本的信用風險大小。
（10）
公式（10）為網絡個人信貸借款人節(jié)點vi的在線信用風險修正模型，通過該節(jié)點的在線社會資本量化值與在線社會資本均值差值，與標準化的基于在線社會資本的個人信貸的信用風險乘積來計算。該信用風險值在個人信貸的信用風險評估時用于修正網絡個人信貸的信用風險值。MCRv 修正值有正負兩類，當個人信貸借款人的在線社會資本高于其所處社會網絡中所有節(jié)點的平均社會資本時，修正值為正，反之則為負。
鑒于在線社會資本與個人信貸的信用風險的正相關性，將個人信貸借款人的在線社會資本作為傳統(tǒng)個人信貸的信用風險評估的補充指標，以第2節(jié)中個人信貸借款人的在線社會資本量化并嵌入至個人信貸的信用風險評估中。設CRv （B，C，W，T）為已知的網絡個人信貸的信用風險評估模型，其中B代表網絡個人信貸借款人的基本信息和特征，如身份認證和工作等信息，C表示網絡個人信貸借款人的還款能力，W表示個人信貸借款人的還款意愿，如信用記錄等，T表示網絡交易信息，如購物、繳費等記錄。因此，在網絡個人信貸的信用風險評估模型基礎上，嵌入基于在線社會資本的網絡個人信貸的信用風險修正模型，得到基于在線社會資本的網絡個人信貸的信用風險評估值的表達式如式（11）所示。
（11）
將公式（10）MCRv 的表達式帶入式（11），得到CRv 表達式（12）
其中
（12）
3 示例分析
3.1 示例背景
芝麻信用是最早獲得央行批準的八家個人征信業(yè)務機構之一，已經被廣泛的應用于信貸機構信用卡申請、金融貸款、酒店住宿身份驗證、公共事業(yè)服務等上百個場景。芝麻信用分的評分指標包括了身份特質、覆約能力、信用歷史、人脈關系、行為偏好等，其中“人脈關系”是反映互聯網征信獨有的評估維度，可以反映社會資本的狀況[30]。因此，根據本文的研究內容，選取同時是芝麻信用用戶的網絡個人信貸借款人作為本文的研究對象。
3.2 數據來源
通過支付寶的芝麻信用，建立網絡個人信貸借款人之間的在線社會關系網絡，實驗共搜集到198個網絡個人信貸借款人（Vi（i=1，2，…198））的芝麻信用分相關數據。芝麻信用評分等級定義為：[350，550]信用較差，[550，600]信用中等，[600，650]信用良好，[650，700]信用優(yōu)秀，[700，950]信用極好[31]。實驗搜集的198個網絡個人信貸借款人中，芝麻信用風險等級優(yōu)秀的103人，極好的85人，良好的10人。從網絡個人信貸借款人的芝麻分信用風險等級分布情況來看，大多數網絡個人信貸借款人芝麻信用風險等級均較高，處于優(yōu)秀和極好的區(qū)間段。針對個人實際調研發(fā)現，總結芝麻信用風險等級處于優(yōu)秀和極好的網絡個人信貸借款人具有以下特征，在淘寶網網絡頻率較高且支付寶芝麻信用相關信息填寫完整。然后進一步調研之后發(fā)現，一方面，部分芝麻信用優(yōu)秀的網絡個人信貸借款人，平常網購的頻率低，信用相關信息填寫不完整，如v34和v94，因而芝麻信用風險等級僅是優(yōu)秀，但他們在線社會關系圈朋友的芝麻信用風險等級卻都是極好。另一方面，部分芝麻信用極好的網絡個人信貸借款人，如v105，平常網購的頻率高，信用相關信息填寫完整，但他的在線社會關系朋友圈的芝麻信用風險等級卻都只是優(yōu)秀而已。因此，建立基于在線社會資本的網絡個人信貸的信用風險修正模型，對芝麻信用風險等級進行修正是很有必要的。endprint
3.3 基于k-核分解的網絡個人信貸借款人在線社會網絡（OSN）
首先將搜集到的網絡個人信貸借款人在線社會網絡數據進行預處理，然后將網絡個人信貸借款人在線社會網絡通過UCINET軟件中的k-核算法分解，得到基于k-核分解后每個核中網絡個人信貸借款人分布圖如圖1。
3.4 基于在線社會資本（OSC）的網絡個人信貸的信用風險評估結果分析
本文的1.4節(jié)中提到公式（1）中d的取值為1至6，即shellv ∈[1，6]。為了避免數據搜集造成的偏差，除去不到3核的網絡個人信貸借款人，將公式（3）中ki的閾值取3。同時去除高核，即核數大于6的網絡個人信貸借款人，將公式（3）中ka的閾值取6，那么shellv ∈[3，6]。經上述處理之后，最終198位經篩選之后還剩45個網絡個人信貸借款人。結合3.2和3.3搜集該45個網絡個人信貸借款人的數據，基于在線社會資本的網絡個人信貸的信用風險的表達式（12）得到MCRv 。芝麻信用分Sesame credit Rating（SCR）的評估維度身份特質、覆約能力、信用歷史、行為偏好等基本上涵蓋了公式（13）中CRv （B，C，W，T）中的幾方面信息。因此，將網絡個人信貸借款人的芝麻信用分（SCR）作為CRv （B，C，W，T），代入公式（10）
（13）
將45個網絡個人信貸借款人的數據代入公式（11）得到網絡個人信貸的信用風險評估修正效果如表1、表2和圖2、圖3所示。
對于網絡個人信貸借款人vi在線社會網絡平均芝麻信用分SCRvi高于SCRvi的情況（如表1），在融入在線社會資本的網絡個人信貸的信用風險評估值起到了正修正的作用（如圖2）。對于網絡個人信貸借款人vi在線社會網絡平均芝麻信用分SCRvi低于SCRvi的情況（如表2），在融入在線社會資本的網絡個人信貸的信用風險評估值起到了負修正的作用（如圖3）。對于網絡個人信貸借款人vi在線社會網絡平均芝麻信用分SCRvi和SCRvi基本一致的情況，在融入在線社會資本的網絡個人信貸的信用風險評估值與原始芝麻信用分基本一致。前兩個方面的修正效果表明，融入在線社會資本的網絡個人信貸的信用風險評估模型可以避免形如網購頻率、芝麻信用相關信息填寫完整程度等因素的影響，與在線社會網絡朋友圈的芝麻信用分SCRvi有較大出入的網絡個人信貸借款人vi，如前文提及的v34、v94和v105，經過提出的模型修正后CRvi基本接近SCRvi。對于與在線社會網絡朋友圈的芝麻信用分SCRvi基本一致的網絡個人信貸借款人vi，本文提出的基于在線社會資本的網絡個人信貸的信用風險評估模型評估結果基本保持一致。綜合以上分析，說明了本文提出的基于在線社會資本的網絡個人信貸的信用風險評估模型的有效性。
4 結論
本文基于社會資本可有效降低網絡個人信貸的信息不對稱的現實，就如何合理的刻畫在線社會網絡，構建基于在線社會資本的網絡個人信貸的信用風險度量模型展開研究。本文提出了k-核轉換的在線社會網絡刻畫方法，將在線社會資本融入網絡個人信貸的信用風險度量模型中。結合芝麻信用的實際數據，結果證明本文提出的基于在線社會資本的網絡個人信貸的信用風險度量模型可以有效地修正芝麻信用分。本文構建的基于在線社會資本的網絡個人信貸的信用風險評估模型，是基于網絡個人信貸的信用風險評估特點，對傳統(tǒng)個人信貸的信用風險評估的修正研究，代表了未來個人信貸的信用風險評估逐漸向線上線下相結合評估的研究趨勢。
但是本文的研究也存在的一些不足之處。首先，度量社會資本時，社會網絡中朋友數量和在社會網絡中的位置之間的關系被簡單的定義為相互獨立。然而事實上，在線社會網絡位置和在線社會網絡朋友數存在一定的正相關的關系。因此，進一步對社會資本影響因素之間的復雜關系進行探討，建立合理的社會資本度量模型，是未來研究的重點。其次，在結合相關的數據進行示例分析時，數據量有限，同時以芝麻信用分作為已知網絡個人信貸借款人的信用風險值，本身就存在一定的局限性。因此，搜集更為具體的數據對本文提出的評估模型進行驗證，也值得進一步的研究。
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