提起大数据征信，很多人担心自己在网络上留存的各种印记被泄露，给自己带来诈骗等金融风险。芝麻信用总经理胡滔看来，这是一个误区。

 

在2016中国（杭州）“互联网+”金融大会上，胡滔表示，大数据，是大而有用的数据。一说大数据，有人就误以为是所有在网络上留存的各种数据，其实这些数据里面有很多是没有价值的噪音。经济信用的评价，不会采集聊天、语音、短信和社交媒体的言论，只在用户授权的前提下采集正当、必要、有效的和经济信用相关的数据。

 

胡滔还表示，我们看到美国LexisNexis所指的大数据在保险行业的应用，就是指除了传统金融借贷数据之外，还有大量的水电煤缴费等公共政务和包括金融交易、运营商账单在内的各种非传统征信数据。无论是LexisNexis在保险行业，还是蚂蚁金服在保险、信贷、征信领域，政府、公共机构及非传统借贷数据的叠加，都能很好的应用，有效地提升模型的效能。

 

此外，蚂蚁金服还分享了大数据在互联网行业和金融行业的实践。蚂蚁金服首席数据科学家漆远表示，大数据智能应用已经从支付扩展到金融的全链条，帮助蚂蚁金服在支付、贷款、征信、保险、财富等方面全面推动小、确、幸的金融普惠。

 

漆远介绍，人工智能包括深度机器学习、语音识别、图像识别等，具有广泛覆盖、随时随需、精准匹配、风险可控等特点，可以低成本、个性化，更好地服务小微企业和个人消费者。

 

据蚂蚁金服透露，通过芝麻信用信息验证等反欺诈服务，已经有银行将虚假办卡的识别能力提高近3倍；今年双十一，蚂蚁金服95%的远程客户服务已经由大数据智能机器人完成，同时实现了100%的自动语音识别；此外，航空退票险的赔付率一度高达190%，保险公司面临巨大的亏损压力，而蚂蚁金服与保险公司合作，通过大数据技术建模、优化后，有效地降低了赔付率，扭亏为盈。

 

FICO中国区总裁陈建说，在中国，类似“盲区”更广，大数据征信、云评分将成为中国普惠金融的必然之路。中国约有8亿的潜在消费信贷用户，但是，其中只有3亿有征信数据，多达5亿的人没有征信记录。如何考察这5亿人的信用状况？如何更加有效地判断已有征信记录的3亿人？答案就是大数据云评分，也就是大数据征信。

 

在中国，蚂蚁金服旗下独立第三方征信机构——芝麻信用被认为是大数据云评分的典型代表。除了传统金融借贷信息，芝麻信用依据网络金融数据、电商数据，政府及公共机构数据、合作伙伴数据，以及各种用户自主递交的信息等，运用云计算、机器学习等技术，呈现个人信用状况，让缺少信贷记录的人群也开始享受信用的便利。

 

据悉，蚂蚁金服服务农村用户已超过6000万，累计向68万家农村小微企业发放贷款，贷款总额超过1400亿元，金融云已经服务100家农村金融机构。

 

蚂蚁金服首席战略官陈龙说，以前的双十一，我们都会非常头疼，没有用云计算的时候，每秒钟处理300笔，后来用了云计算的能力，2015年达到每秒8.59万笔，在客服人员降低很多的情况下，客服应答的成功率也大大提高了，这就是大数据的力量。