FICO征信體系的強大不言而喻，身懷絕技，吸引圈內各派競相學習。然FICO緣何成為行業標桿，國內又為什么沒有自己的“FICO”？當中數據與隱私計算技術扮演什么角色？

本期算力隱私數據安全專欄特邀郭嘉，探秘行業巨頭偉大背后，及國內群雄崛起之路。

FICO是一家偉大的公司！

美國的個人信用評分系統，主要是Fair IsaacCompany 推出的 FICO，評分系統也由此得名。一般來講， 美國人經常談到的你的得分 ，通常指的是你目前的FICO分數。而實際上， Fair Isaac 公司開發了三種不同的FICO 評分系統 ，三種評分系統分別由美國的三大信用管理局使用評分系統的名稱也不同。

信用管理局名稱

FICO 評分系統名稱

Equifax

BEACON＊

Experian

ExperianPFair Isaac Risk Model

TransUnion

FICO Risk Score， Classic

FICO 評分模型中所關注的主要因素有五類， 分別是客戶的信用償還歷史、信用賬戶數、使用信用的年限、正在使用的信用類型、新開立的信用賬戶。

FICO之所以偉大，高明之處是FICO自己沒有數據，但是掌握了征信的KNOW HOW。

為什么中國還出現不了“FICO”？所有的所謂的征信公司或者金融科技風控解決方案服務商都試圖把數據“積累”、“買入”到自己的本地數據庫！這會是一個滾雪球的效應，但是誰愿意真正地把數據給到你呢？這種模式發展了這么多年，形成的格局就是做征信的公司，每家都有自己能力可得的數據，但是都不能完全覆蓋。

“信”與“貸”的模糊

央行征信作為銀行放貸業務最強的風控，但是覆蓋率不夠業務下沉。因此，一批老牌的征信公司，比如騰訊征信、芝麻信用、深圳前海征信、鵬元征信、中誠信征信、中智誠征信、考拉征信、北京華道征信等都割據一方。

其中，背靠螞蟻金服的芝麻信用和騰訊旗下的騰訊征信因其用戶覆蓋面廣、數據規模龐大、技術實力雄厚而最具競爭力。另外，前海征信因背靠中國平安也被視為有力的競爭者。此外，考拉征信則匯集了拉卡拉平臺上進行信用卡還款、轉賬、公共繳費等個人用戶數據。華道征信的數據則主要來自其兩家股東：新奧資本握有大量的居民燃氣數據；銀之杰旗下的億美軟通是中國三大電信運營商資深的戰略合作伙伴。而另外三家機構中，中誠信征信和鵬元征信的大股東均是老牌的企業征信公司，以企業信用評級業務起家。中智誠征信是民營第三方征信公司，以“反欺詐”業務為主。

從這些征信公司的關聯業務可以看出，國內的征信公司數據來源一大部分信息是來自貸款行為的采集，而非全行業大數據的挖掘。我覺得這是“信貸”界限模糊的一個產物。就像咱們談股權，股權分離是一個進化，裁判和球員一起踢球，肯定是有一些問題的。

同盾、百融與冰鑒

相比持牌八家，我更看好這三家互聯網類型的風控服務商：AI技術能力更強，風控路線更像FICO；較純粹，中立性相對較高；團隊基因好。不過，都有之前所的一個唯一可能會成為未來真正成為中國版FICO的癥結（或許現階段也是優勢）。

同盾，簡單來說，就是“多頭黑名單滾雪球”，靠設備指紋技術起家，積累大量貸款查詢用戶的設備ID。現在服務數百上千家銀行的多頭黑名單查詢等業務，這個雪球約滾越大，在這個維度上似乎已經不可替代。

冰鑒，更加純粹，完全的“風控解決方案供應商”，自己沒有數據，在市場上能估值這么高，是對風控能力的輸出。但是，很干燥的是，它一定在很被動地采購第三方數據，然后做成冰鑒的分。如果哪天，數據采購的路子被卡脖子呢？

百融，有爸爸，依托聯動優勢的資源，資源利用的好，雪球也滾起來了，多頭還是不錯的。

如果非要說出哪家更想FICO，我可能會投票給冰鑒，雖然現在它最小。如果說數據價值，百融和同盾，一定已經成為國內除了央行征信之外最好的征信數據了！這一段說的比較直接，純屬個人的一些看法，而且我不喜歡繞來繞去搞的好像自己很有內涵。

中國版FICO的一個難題

這個難題是未來你可能拿不到數據、或者說你很難拿到多維度的數據。我們假設有一家公司：

它已經初具風控影響力（銀行覺得你牛），它有很多的科學家風控團隊精英，它的公司很輕、沒有任何數據，它有的是為中國大部分銀行輸出建模的能力。這個公司得多么Sexy！未來這樣的公司可能真的是中國的FICO了。

且不談別的，技術上可以做到嗎？簡單反問：又不碰數據，又要建模？答案是可以的！誰可以拍胸脯對一家銀行說“我不碰數據、我不碰數據、我不碰數據，我能建模、我能建模、我能建模”，那它是有勇氣去創新的！誰拍著胸脯對一百家銀行進行這樣的服務，它就牛逼了。最后，它通過一家家銀行的建模，把KNOW HOW融會貫通。

“FICO”模式，誰會是第一家受益者

我們稱這個FICO場景為“無數據的第三方建模場景 ”。銀行將Y加載到本地節點，數據源A將X加載到本地節點，數據源B將X加載到本地節點。科技公司發起無第三方建模任務，部分模型分布式保存在數據源各自節點。科技公司只掌握模型的參數（ Know how ），科技公司可對模型調用進行清結算。科技公司只參與輸出模型參數， 不經手數據。

這個“神奇”的技術方案，可以完美讓科技公司變得中立、獨特。它的核心底層支持依賴于多方安全計算技術，Gartner 2021年九大重要科技趨勢之一的隱私增強計算，講的就是這個技術！目前國內真正有這方面技術實力的公司不多，已BAT、富數科技、華控清交等為代表，「算力智庫」聚焦于隱私計算領域的傳播，往期公眾號有對多方安全計算和聯邦學習相關技術及科技公司的詳細介紹。有的廠商已經在兩方建模、多方建模、無數據方建模、無第三方建模等場景上進行了深入的探索，并在類FICO模式上取得了突破性的進展和應用。

風控解決方案的科技公司面對產品同質化嚴重、壁壘單薄的現狀，如何脫穎而出？釜底抽薪、解決科技公司中立性的數據問題，隱私計算技術不失為一條光明之路。中國版的FICO花落誰家？拭目以待！

作者：郭 嘉

自詡從技術走向業務的小學生。近十年互聯網大數據行業經驗，先后就職于上海大智慧、平安、挖財，任職大數據架構師、資深分析師等職位，對金融科技有深入研究。

目前任職富數科技高級總監，負責隱私計算的解決方案與業務落地。

責任編輯：xj