金融科技助力个人企业信用更清晰

数据孤岛待解

多位金融科技平台人士透露，面对数据孤岛问题，多数金融科技平台主要采取两种方式尝试解决：一是通过百行征信获取更多黑名单数据完善自身反欺诈数据库，从而提升对借款人信用状况评估的准确性；二是与更多电商等场景服务平台开展数据合作，获取第三方数据完善自身智能风控模型建设。

上述金融科技平台负责人对此指出，在实际操作过程中，上述做法效果未必理想。比如并不是所有金融科技平台都向百行征信提供自身所有的黑名单数据，导致个人金融信用数据不全，影响平台的风控效率；此外不少电商平台所提供的数据存在较强的局限性，只有在特定消费场景下，这些数据才能发挥提升个人信用状况评估准确性的作用，一旦脱离这些场景，相关数据的“价值”大打折扣。

一家国内大型金融科技平台产品总监也坦言，他们曾针对不同消费场景搭建了不同消费信贷产品运营模型，如今这些产品落地遇到的最大短板，就是数据孤岛问题，导致很多有价值的产品研发变成空中楼阁。因为这些产品运营模型背后的数据支撑都是模拟出来的，一旦投入实际使用未必“有效”。

在傅春看来，这也是相关部门推动不同行业数据分享交换，助力社会信用体系建设的主要原因之一。

“其实，不同行业之间的数据是存在交叉与互补的。通过将旅游行业、房产行业、金融行业、教育行业等数据进行流通交换，可以更准确全面地描绘个人、企业当前的信用状况、经济实力与未来消费需求等，从而助力各行业机构提升精准营销与风险管理水准。”傅春指出。

记者多方了解到，在相关部门支持下，上海社会信用促进中心采取“政府+市场”的双轮驱动模式，已联合银联，蚂蚁金服、万达征信等不同行业平台，汇聚众多行业的数据。

在信用算力董事长兼CEO张建梁看来，要将不同行业数据连接打通并打破数据孤岛问题，一个关键问题是能否找到合适的技术让这些数据“物尽其用”。