互金公司为啥敢把钱借给没有征信记录的穷人？

2017-11-20 16:42

经常听到一个关于借钱的民间“哲理”：借急不借穷。对于银行来说也是一样，只会把贷款借给确认有还款能力和还款意愿的人。
那么，像银行这样的金融机构是如何判断申请者的还款能力的呢？
银行在审批贷款之前，必然会查询人行征信报告，根据申请人的信贷记录判断是否批准贷款。
然而，像人行征信报告这类传统的信用体系并不能覆盖所有人。
根据2014年底披露的数据，央行征信中心有效覆盖了8.6亿人信息，但仅有3.5亿人拥有信贷记录。也就是说，在中国约有10亿人没有有效的征信记录。
即便是在征信覆盖率很高的美国，也有很多人没有符合要求的征信记录，这些人往往也申请不到信用卡，那么，当他们有资金需求的时候，只能求助亲朋或者借高利贷了。

在这样的背景下，谷歌公司前CIO Douglas Merrill于2009年在洛杉矶创办了互联网金融公司ZestFinance，公司使命是为每一个人创造公平而且透明的信用信息，进而帮助他们实现享受正常金融服务的权利。
ZestFinance原名ZestCash，创立初期的主营业务是通过小额贷款平台提供放贷服务。
与一般小额贷款平台不同的是，ZestFinance的研发团队主要由数学家和计算机科学家组成，自研了基于机器学习的大数据分析技术进行信贷审批的能力。为更好履行公司使命，Douglas Merrill后来将公司更名为ZestFinance并专注于向其他金融机构输出其信用评估能力，为难以获得传统金融服务的个人创造可用的信用，降低他们的借贷成本。
目前ZestFinance在主推其专用于信用评估的机器学习平台ZAML，用户可以在这个平台上进行数据集成、数据清洗和模型训练，并且ZAML还提供了机器学习模型解释的能力，大大降低了业务人员使用和评估复杂模型的技术门槛。此外，ZestFinance还基于ZAML对外提供信贷审批和反洗钱等服务。
下面，我们针对ZAML的几个主要特征进行介绍。

（1）数据的非常规化
次贷危机之后，美国消费贷款的坏账率逐年下降并基本稳定在不到2%的水平。在这样的前提下，金融机构想要通过降低坏账率来提升净利润是非常困难的。想要增加放贷收入，只能通过提升审批通过率并维持较低的坏账率。正如前文所提到的，原本没有通过贷款审批的用户通常缺乏有效的信用证明，那就需要利用其他非传统的数据来

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