用数据分析助力普惠金融
与很多国家一样，在美国有数百万的人想要创业、买车或买房，却因为缺乏信用记录而无法获得贷款。现在，各种新的信息工具可以更加全面地帮助相关机构综合评估借款人的信用状况，从而帮助其更好地获得金融服务。
Jalynnka Harris 是一位带着两个十几岁孩子的单身母亲，住在位于美国印第安纳波利斯市的公寓里。随着房租不断上涨，她计划购买一套属于自己的房子。她有大学学位，没有债务，而且在当地一家工厂有一份稳定的工作，她认为申请抵押贷款并不是什么难事。
然而，她很快遇到了一个问题：以前无论是买车还是买手机，她都是以现金或者支票支付的，因此没有信用评级。这就导致她无法获得抵押贷款，没法买房。
据美国消费者金融保护局（CFPB）的一项研究估计，有大约4500万美国人（占成年人口的20%以上）是“信用隐形人”——要么是因为他们没有信用记录——就像 Harris 或新移民一样，要么是因为数据过时或数据不足。
据世界银行评估，全球有20亿人无法获取正规的金融服务，他们很多人甚至没有基本的银行交易账户。这个问题对贫困人口、妇女和乡村人口来说尤其显著。如果不能获得信贷，摆脱贫困的目标可能就无法实现。
Jalynnka Harris（右）
数据分析如何助力信贷？
不过，数据和数字技术正在帮助越来越多的“信用隐形”群体获得金融服务，减小“金融排斥”。
一家名叫“人类栖息地”(Habitat for Humanity）的公司正在尝试此类新模式，这是一个与美国前总统吉米·卡特（Jimmy Carter）长期合作的非营利性住房组织。Harris 看到电视广告后申请加入该计划，公司通过了她的申请，为她建造房屋，并提供20年的无息抵押贷款。她所要做的就是说服公司，尽管自己没有正式的信用评级，但她有能力偿还贷款。此外，她也需要承担部分建造工作。
该公司负责房屋所有权和抵押贷款服务的副总裁 Jennifer Brammer 说，与其他贷款机构不同，她们公司愿意向 Harris 提供贷款，因为“我们不以信用评分为依据”。她解释说：“典型的抵押贷款机构将（申请人的）信用评分作为标准，而我们会更全面地评估其整体信用状况：他们的性格、支付能力、合作意愿等等，而不是只看了他们的信用报告就拒绝提供贷款。”
绝大多数银行仍然依靠传统的信用评分来评估客户风险。通常情况下，信用评分使用一套固定的标准来检查某些信用行为，并预测消费者偿还债务的可能性。通过一个名为评分模型的数学公式，根据消费者的还债记录、债务总额、收入、家庭成员、工作稳定性和其他因素创建出一个信用评分。在美国，大多数消费者都对 FICO 信用分很熟悉——这是一套由美国 Fair Isaac 公司开发出的个人信用评级法。如果没有 FICO 信用分，消费者就不能获得住房抵押贷款、汽车贷款，甚至无法开通信用卡。因此，他们只能申请“发薪日贷款”和其他高利息的短期贷款，被排除在传统的金融体系之外。
CFPB 指出，在美国，黑人消费者、拉丁裔消费者和低收入社区的消费者更有可能因缺乏信用记录或信用记录不足而无法获得信用评分。
曾经担任美国消费者金融保护局局长的 Richard Cordray 表示，非常规渠道的替代数据可能会帮助那些被排除在信用体系之外的消费者构建信用记录，从而获得主流信贷。
通过对大量的信贷和消费者信息进行分析，许多贷款机构已经找到了另一种方法来评估消费者的偿债能力。这对消费者和贷款机构来说都是件好事：消费者可以获得利息更低、更可靠的信贷，贷款机构可以更安全地发放更多贷款。
Jennifer Brammer
帮助建造 Jalynnka 房屋的团队
全方位构建信用画像
为了管理这些海量新数据，贷款机构正在与励讯集团旗下大数据信息分析公司律商风险等公司合作来进行信用评估，后者的 RiskView 解决方案梳理了公开可用的数据来源，如县法院和各个联邦及州的机构。
John McWilliams 是律商风险咨询解决方案总监，其工作目标是利用替代数据促进普惠金融。他说：“我们正在利用公开和专有来源的数据，其中包括替代数据。这些数据基于各种非信贷事件，能够反映一个人的稳定性、资产状况和许多非减损性数据信号，如教育数据、个人财产所有权和专业执照数据。”结果发现，很多没有信用记录的人，实际上具有良好的信用风险，这使贷款机构有更多理由批准信贷申请。
社区发展金融机构（CDFIs）也是这类替代数据的用户，他们专门向“信用隐形”人群提供贷款。对他们来说，使用 RiskView 的效果很令人满意。律商风险对使用替代数据的贷款机构进行了分析，发现那些使用 RiskView 的贷款机构将拉丁裔借款人的批准率从27%提高到33%，将黑人群体的批准率从18%提高到24%，而其整体投资组合风险并没有改变。从整体来看，RiskView 的使用使借款整体批准率从49%提高到55%。
贷款增加的同时，违约率几乎没有增加——在黑人中只增加了0.7%，在拉丁裔中增加了0.3%，整体增加了0.4%。对于使用 RiskView 的贷款机构来说，一些有 FICO 信用分，但因分数太低而无法获得贷款的借款人，能够达到合格的信用水平。
RiskView 可以提供消费者信用评分，其外观和使用感受非常像传统的信用报告和信用评分，并且符合美国公平信用和隐私法的要求。到目前为止，RiskView 已经帮助贷款机构评估了4000万没有信用档案的借款人的借贷风险。
与 FICO 评分一样，RiskView 报告的结果也是从300到850分，评分标准有十几个，包括教育水平、破产状况、财产所有权记录和财产转移趋势、业主与租户法庭纠纷、留置权和判决（美国主流的信用机构不再使用此标准）、犯罪记录，甚至商业协会的记录。
人类栖息地组织利用 RiskView 为当地很多其他像 Harris 这样的申请人建立信用档案。曾担任过商业银行贷款官员的 Brammer 解释说，“我们会看你的工作时间有多长，看你的报税单，看你的支付能力。我们关注的是生活的稳定性。”
她补充说：“在传统的金融机构中，由于他们的信用状况不够好，他们的申请文件永远不会被送到我的办公桌上。”人类栖息地组织正是为这一类申请人提供服务。
John McWilliams
帮助更多人获得金融服务
在一些富人和拥有稳定劳动收入的人更容易获得金融服务的国家，收集替代数据并利用这些数据提供可负担信贷的价值就更大了。
墨西哥对数据隐私的监管与美国不同。Jorge Enriquez 是小额贷款应用程序 Credilikeme 的联合创始人兼首席执行官，致力于为那些融资困难的人探索融资新途径。Enriquez 与朋友共同创立了这家公司，他认为，潜在客户的智能手机中的数据可以很好地评估其违约风险。
Credilikeme 使用一个专有的在线游戏化系统，在建立信任的同时激励良好信用行为。同时，利用律商风险提供的数字化洞察，Credilikeme 可以在早期检测到特定手机或 IP 地址的付款违约行为模式。这不仅帮助 Enriquez 筛选出不良行为者，也能放出更多贷款。
Enriquez 说：“在网络上发放小额贷款，评估和定价信用风险是一项艰巨的任务。我们需要评估借款人的意图和支付能力。我们把律商风险的替代数据——提前付款违约模型、传统的（可用）征信机构数据和贷款申请表中的信息结合起来，使机器学习算法能够提供贷款，并向无法获得正规信贷的用户提供服务。”
Credilikeme 通过分析庞大的匿名用户集的数据，对特定借款人能否按时偿还贷款形成了高度准确的评估。其借款人中约有四分之一是业务所需，约有一半是为了应对短期的紧急情况。
Enriquez 说：“大多数申请者都希望找到一个安全可靠的渠道，为了提供帮助，我们需要拥有能够正确评估，识别并为他们提供贷款的技术。如果没有 FICO 分数，或者是分数不好，没有人会给他们贷款。”
“但是替代数据改变了这种形式。即使 FICO 评估没有通过，但某个替代数据集能够帮助我们对风险进行相应的评估，赋能借款人获得正规信贷和更优的贷款条件，”Enriquez 说。“然后，我们会把这些借款人的信贷情况报告给信用机构，这样就能为他们建立或重建一个 FICO 分数，”他补充道。
Jorge Enriquez
消除贫困也靠“大数据”
世界银行普惠金融全球负责人 Douglas Pearce 认为，数据可以成为在发展中国家拓展金融普惠的有效工具。
他说：“从某种程度上说，金融普惠所创造的机会，或许是任何单一的干预措施都无可比拟的。”尽管他对发展中国家的移动银行服务的普及程度感到欣慰，但他认为数据是提供更普遍、更实惠的金融服务的关键。
他解释说：“如果不能利用交易数据，那么就无法享受到更多样化、收费更低廉的金融服务。数字技术正在为个人和企业提供前所未有的服务。在推动人们真正获取金融服务方面，我们拥有绝好的机会。”
让我们回到故事开头。在“人类栖息地”组织的帮助下，Harris 用13.2万美元建造了一个1100平方英尺的单层三居室，房子有一个前廊、一扇红色的门和一个小院子。“我自己动手参与建造，锤子、油漆刷、电锯和钉枪，几乎使用了所有的工具。我铺了地板，刷了墙，装了墙板。”
Harris 的抵押贷款是每个月约500美元，还款期为20年——比她付的租金还少。“他们确实是基于你的支付能力，以及你能否负担得起家庭开销”，Harris 在她新家的电话中说，她和家人在12月搬进了新家。“我知道做得到。如果我付得起同等数额的租金，就同样也能建造一个属于自己的房子。”
