王志友

【摘要】我國的征信體系建設(shè)正處于起步階段，從事互聯(lián)網(wǎng)金融的企業(yè)也很難拿到第一手的征信數(shù)據(jù)，依據(jù)網(wǎng)絡(luò)社交關(guān)系大數(shù)據(jù)建立客戶信用評價體系，可以在互聯(lián)網(wǎng)征信中發(fā)揮重要的作用。本文介紹了互聯(lián)網(wǎng)關(guān)系大數(shù)據(jù)的概念和特點(diǎn)，互聯(lián)網(wǎng)社交關(guān)系大數(shù)據(jù)在互聯(lián)網(wǎng)金融信用分析的作用，并對利用互聯(lián)網(wǎng)社交關(guān)系大數(shù)據(jù)提高互聯(lián)網(wǎng)金融征信分析能力的問題進(jìn)行了探討。

【關(guān)鍵詞】社交 大數(shù)據(jù) 互聯(lián)網(wǎng)金融 信用

我國的征信體系建設(shè)正處于起步階段，全民征信體系并沒有全面建立，而且在我國嚴(yán)格的金融立法面前，從事互聯(lián)網(wǎng)金融的企業(yè)也很難拿到第一手的征信數(shù)據(jù)，這給互聯(lián)網(wǎng)信貸平臺的風(fēng)險評估和反金融欺詐帶來很多不穩(wěn)定的因素?；ヂ?lián)網(wǎng)金融企業(yè)要想在風(fēng)控和反金融欺詐上取得突破，必須通過對互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)相關(guān)的分析，通過客戶的互聯(lián)網(wǎng)社交關(guān)系來評估其信用水平，從而減少互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的信貸風(fēng)險。本文介紹了互聯(lián)網(wǎng)關(guān)系大數(shù)據(jù)的概念和特點(diǎn)，以及互聯(lián)網(wǎng)社交關(guān)系大數(shù)據(jù)在互聯(lián)網(wǎng)金融信用分析中的作用。

一、社交關(guān)系大數(shù)據(jù)的概念

基于社交關(guān)系大數(shù)據(jù)指的是在互聯(lián)網(wǎng)時代，客戶在QQ、通信工具、推特、facebook、微信以及其他社交平臺上的聯(lián)系人信息及其關(guān)系的特征，包括聯(lián)系人的種類、好友數(shù)量、好友的特征、粉絲數(shù)量、平臺偏好、發(fā)言內(nèi)容、郵件往來以及通信往來等社交信息及其關(guān)系的特征。這些數(shù)據(jù)可以取得客戶授權(quán)后，在互聯(lián)網(wǎng)金融平臺的主導(dǎo)下，利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)對客戶的社交關(guān)系及其特征進(jìn)行分析，用于區(qū)分信用型客戶和欺詐性客戶。

根據(jù)我國互聯(lián)網(wǎng)信息中心的調(diào)查：到2017年年底，社交類軟件的應(yīng)用在我國網(wǎng)民的覆蓋率已經(jīng)達(dá)到了92%以上，可見互聯(lián)網(wǎng)社交類軟件在我國網(wǎng)民中的覆蓋率和使用率都很高。網(wǎng)民在互聯(lián)網(wǎng)的社交中會建立相應(yīng)的社交聯(lián)系，建立屬于自己的互聯(lián)網(wǎng)社交圈，是目前大數(shù)據(jù)技術(shù)研究的重要方向。對這些數(shù)據(jù)以及數(shù)據(jù)用戶之間的關(guān)系進(jìn)行研究，這類研究的一個應(yīng)用重要的方向是量化互聯(lián)網(wǎng)用戶的信用水平。

二、社交關(guān)系的大數(shù)據(jù)特點(diǎn)

將互聯(lián)網(wǎng)關(guān)系大數(shù)據(jù)應(yīng)用于互聯(lián)網(wǎng)金融征信，首先要分析互聯(lián)網(wǎng)社交關(guān)系的特點(diǎn)，然后確定社交關(guān)系大數(shù)據(jù)研究在互聯(lián)網(wǎng)金融信用的應(yīng)用方向?；ヂ?lián)網(wǎng)社交關(guān)系大數(shù)據(jù)的主要特點(diǎn)有三個方面：

群體性：即我們常說的“物以類聚，人以群分”。目前，我國的社交類軟件都具有即時通訊功能，比如微信、QQ，這也是我國網(wǎng)民重要的及時通信手段。為了更好的溝通和交流，我國的互聯(lián)網(wǎng)用戶會根據(jù)社會關(guān)系、商業(yè)關(guān)系、親友關(guān)系、職業(yè)關(guān)系甚至政治見解建立不同的群組。這些群組在社交圈有一定的共性和特點(diǎn)，分析同類型社交圈內(nèi)的數(shù)據(jù)，可以總結(jié)出該群體共同特征的相關(guān)規(guī)律。

預(yù)測性：我國的互聯(lián)網(wǎng)用戶在建立起自己的互聯(lián)網(wǎng)社交圈以后，往往喜歡以發(fā)感言、發(fā)圖片、發(fā)評論以及點(diǎn)贊的方式在互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行活動，對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析就可以總結(jié)互聯(lián)網(wǎng)用戶不同的性格特點(diǎn)、消費(fèi)偏好以及信用特點(diǎn)等等。對互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)來說，通過大數(shù)據(jù)對相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，就可以獲得互聯(lián)網(wǎng)用戶的收入情況、消費(fèi)情況以及信用情況，進(jìn)而用于區(qū)分信用型客戶和金融欺詐型用戶。

關(guān)系性?；ヂ?lián)網(wǎng)是一個共享型社交平臺，互聯(lián)網(wǎng)用戶在互聯(lián)網(wǎng)上的社交關(guān)系大數(shù)據(jù)實(shí)際上是把現(xiàn)實(shí)中的社會關(guān)系搬遷到網(wǎng)上，并通過互聯(lián)網(wǎng)的共享性予以拓展和延伸?；ヂ?lián)網(wǎng)社交大數(shù)據(jù)是比真實(shí)社會關(guān)系更大的社交圈，相對真實(shí)的社會關(guān)系更能客觀反映一個人的社交特點(diǎn)。在互聯(lián)網(wǎng)社交關(guān)系大數(shù)據(jù)中，個體之間接觸、關(guān)聯(lián)、交流比社會關(guān)系交流方面的信息更能反映一個人的全方位的客觀信息。

三、社交關(guān)系譜圖在金融欺詐行為分析中的應(yīng)用

根據(jù)互聯(lián)網(wǎng)社交關(guān)系大數(shù)據(jù)的概念和特征，將互聯(lián)網(wǎng)社交關(guān)系大數(shù)據(jù)應(yīng)用于互聯(lián)網(wǎng)金融欺詐行為的分析和判定可以從以下三個方面著手：

對客戶社交的行為特征進(jìn)行分析：研究顯示，互聯(lián)網(wǎng)用戶如果在社交圈比較活躍，獲得的點(diǎn)贊數(shù)很多，則改用戶的信用關(guān)系會很高，其籌集資金的概率和能力就越高；互聯(lián)網(wǎng)用戶在互聯(lián)網(wǎng)中的朋友越多，在互聯(lián)網(wǎng)世界中被投訴的次數(shù)越少，客戶金融違約的概率越低。如果能拿到客戶的社交行為數(shù)據(jù)，就可以采用大數(shù)據(jù)分析的方法對客戶進(jìn)行互聯(lián)網(wǎng)聲譽(yù)和信用方面的排名，從而用戶信用的量化，解決互聯(lián)網(wǎng)金融貸款過程中的信息非對稱問題。

從“物以類聚，人以群分”的角度進(jìn)行分析：如果一個客戶的好友中欺詐用戶的比例過大，其欺詐用戶的朋友的比例過多，那么這樣的用戶就有可能也是潛在的金融欺詐性用戶。根據(jù)這個原理，可以通過分析客戶直接好友圈和間接好友圈中信用欺詐用戶的數(shù)量和比例，以及互聯(lián)網(wǎng)金融客戶在社交網(wǎng)絡(luò)眾與已知金融欺詐用戶好友的聯(lián)系程度來分析社交關(guān)系大數(shù)據(jù)與互聯(lián)網(wǎng)金融欺詐的關(guān)系。

關(guān)注專業(yè)代辦公司的業(yè)務(wù)渠道和客戶特點(diǎn)：這些代辦公司如果與欺詐型的客戶聯(lián)系過于緊密，根據(jù)“物以類聚，人以群分”的原理，就可以將這類代辦公司和代辦者的社交關(guān)系列為重點(diǎn)監(jiān)控對象。因?yàn)槎鄶?shù)金融欺詐行為是通過代辦公司和代辦人合作完成的，這些代辦公司和代辦人熟悉互聯(lián)網(wǎng)互聯(lián)網(wǎng)審核的流程和特點(diǎn)，會專門幫助金融欺詐者進(jìn)行信息包裝。同樣，互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)及時甄別這類代辦公司和代辦人，可以有效規(guī)避這些互聯(lián)網(wǎng)金融“毒瘤”。對這些互聯(lián)網(wǎng)金融“毒瘤”訴諸法律，有利于保護(hù)互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)的自身利益。

四、社交關(guān)系大數(shù)據(jù)在互聯(lián)網(wǎng)征信中的應(yīng)用

社交媒體高速發(fā)展的背景下，很多征信機(jī)構(gòu)都把互聯(lián)網(wǎng)社交關(guān)系數(shù)據(jù)分析作為評估客戶信用，預(yù)防金融欺詐的重要手段。世界最大的全球征信評估和管理機(jī)構(gòu)Experian（益博睿）早在10年前劉開出基于社交關(guān)系數(shù)據(jù)的跨渠道客戶身份識別引擎，并通過都中技術(shù)連接客戶消費(fèi)渠道，探索網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)在反互聯(lián)網(wǎng)金融詐騙中的作用。全球第二大征信評估和管理機(jī)構(gòu)Equifax（艾克飛）也致力于數(shù)據(jù)產(chǎn)品和服務(wù)的研發(fā)布局，并通過旗下多家中小型IT高科技公司從事個人客戶互聯(lián)網(wǎng)征信的研究，建立互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)模型用于評估用戶在線數(shù)據(jù)，用以提高對客戶的區(qū)分度，提高了個人用戶信用風(fēng)險預(yù)測，降低了互聯(lián)網(wǎng)金融欺詐的案發(fā)率。

但將互聯(lián)網(wǎng)社交關(guān)系數(shù)據(jù)用于評估客戶信用水平，降低互聯(lián)網(wǎng)金融欺詐方面也有一定的法律風(fēng)險。比如德國最大的征信評估和管理機(jī)構(gòu)夏華（schufa），由于數(shù)據(jù)收集的過程中涉及到互聯(lián)網(wǎng)用戶的隱私問題，并被告上德國聯(lián)邦法院，最后以該公司不得不宣布放棄將相關(guān)計(jì)劃。2018年3月，美國著名的社交軟件Facebook首席執(zhí)行官兩次被美國國會召去聽證，其中就涉及到Facebook用戶數(shù)據(jù)泄露問題，如果相關(guān)指控成立，F(xiàn)acebook將會面臨天文數(shù)字般的罰款。

五、展望

在分析客戶的社交關(guān)系大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上對客戶的信用水平進(jìn)行評估，并在反互聯(lián)網(wǎng)金融欺詐中發(fā)揮重要的作用，這是今后確?；ヂ?lián)網(wǎng)金融業(yè)務(wù)健康發(fā)展的重要保證。但在從事互聯(lián)網(wǎng)社交關(guān)系數(shù)據(jù)的收集中，如何避免規(guī)避法律問題，在保護(hù)客戶隱私的基礎(chǔ)上進(jìn)行數(shù)據(jù)采集和分析，是互聯(lián)網(wǎng)金融機(jī)構(gòu)需要重點(diǎn)解決和規(guī)避的重要問題之一。