TrustDecision | 替代信用评分以改善信贷决策

关键要点

替代数据源 （电信、公用事业、电子商务）支持对以前未评分的人群进行信用评分
机器学习驱动的模型 性能优于基于规则的系统，具有卓越的默认预测精度
金融包容性扩大 因为薄型消费者可以获得正式的信贷服务
经济影响 到2030年可能使东南亚的国内生产总值增加2900亿美元
偏见管理 需要透明的治理和合乎道德的 AI 框架
技术推动者 包括云评分引擎、开放银行 API 和欺诈检测系统

简介：为什么替代信用评分对普惠金融很重要

替代信用评分使用非传统数据来源（电信使用情况、公用事业支付、电子商务行为）来评估传统局评分之外的信誉。据称，这种方法针对的是全球17亿仍没有银行账户的成年人世界经济论坛。

麦肯锡研究表明，到2030年，通过替代数据扩大信贷渠道可以使新兴市场的GDP增加3.7万亿美元。这个职位替代数据集成作为普惠金融和经济发展的关键基础设施。

什么是替代信用评分？

替代信用评分将非传统数据源整合到贷款和风险模型中，以评估传统局评分之外的信誉。这种全面的方法使贷款机构能够为薄型借款人提供服务，同时通过多样化的数据丰富策略维持强大的风险管理。

核心替代信用评分模型：

电信数据集成 分析手机使用模式，包括充值频率、通话一致性和账户使用期限。定期的移动支付行为和持续的账户管理通常表明财务纪律和还款可靠性，使电信数据成为有价值的替代信贷信号。
公用事业付款分析 跟踪电、水和互联网账单的支付历史记录，以建立信誉基准。持续的公用事业付款通常表明财务纪律和现金流稳定性，使其成为小额贷款决策的可靠预测指标。
电子商务行为信号 检查购买模式、回报率和 “先买后付” (BNPL) 还款表现。这些信号揭示了数字商务平台的消费习惯和支付纪律，为消费者财务行为提供了见解。
设备元数据和数字足迹 整合地理位置一致性、移动应用程序使用模式和设备注册数据。虽然需要仔细考虑隐私，但这些信号可以表明借款人的稳定性和信用风险建模的身份验证。

哪些替代数据源可以改善精简文件消费者的预测？

研究确定了特定的数据类别，这些数据类别显示出对以前未进行评分的人群的信用评估具有卓越的预测价值。

征信机构以外的付款记录

代表精简文件消费者的最强预测指标。城市研究所的研究显示，通过VantageScore等工具添加租金数据使拥有信用档案的人口比例增加了12个百分点，对于以前处于主流评分系统之外的租户而言，这一比例尤其显著。公用事业支付的一致性显示出类似的预测力，电信账单支付在新兴市场提供了特别可靠的信号。

来自银行 API 的现金流分析

提供收入和支出模式的实时评估。根据国际清算银行 (BIS) 2024 年报告，整合现金流分析提高了信用风险模型的准确性，并扩大了服务不足的消费者的融资渠道。

行为一致性信号

显示多个接触点的稳定性。小额贷款信用风险模型研究表明整合行为稳定性指标（例如交易规律性和参与一致性）可以提高预测的准确性。研究证实通话详细记录和社交网络行为进一步加强评分模型，提高准确性，扩大薄型借款人的信贷渠道。

这个 AFI 2025 报告关于信用评分的替代数据证实，新兴市场的数字贷款机构正在采用这些数据源来负责任地扩大信贷渠道，同时保持良好的投资组合表现。

机器学习驱动的模型与基于规则的备选分数相比如何？

在替代信用评分应用程序中，机器学习方法的性能从根本上优于基于规则的传统系统，尤其是在处理不同的非传统数据源时。

基于规则的模型限制 在处理替代数据复杂性时变得显而易见。静态阈值系统通常会与电信、公用事业或开放银行输入等数据源的异质性作斗争，并且需要经常手动更新规则以适应不断变化的消费者行为。
机器学习模型的优势 包括持续学习功能、跨多个数据维度的模式识别和自适应阈值优化。机器学习模型无需人工干预即可自动适应不断变化的借款人行为和经济状况。

麦肯锡的研究关于东南亚贷款的数字化转型强调了与传统的基于规则的系统相比，机器学习驱动的模型与数字数据源相结合，如何加快审批流程，改善风险调整结果，并显著提高效率。

使用社交和行为数据会带来哪些偏见风险？

替代信用评分引入了重要的道德考量，需要积极管理以确保公平和包容的贷款行为。

关键风险领域：

算法偏差 当社交和行为数据加剧现有的不平等现象时
社会群体歧视 通过基于位置或网络分析评分
监管合规挑战 借助GDPR的 “解释权” 和新兴的人工智能治理框架

要了解如何从社会和行为数据中有效管理这些偏见风险，需要实施全面的治理框架，在创新与道德责任之间取得平衡。

最佳实践实施：

公平审计: 定期对人口群体进行偏见测试
透明的决策框架: 可解释的人工智能实施，提高信贷决策的透明度
伦理人工智能治理: 跨职能团队确保负责任地使用数据
消费者保护标准: 明确的选择退出机制和数据使用情况披露

替代信用评分的经济影响

替代信用评分通过扩大以前服务不足的细分市场的信贷准入，创造了可衡量的经济影响。

扩大信贷渠道 使中小企业能够获得营运资金，使农村家庭能够获得农业和教育小额贷款，使年轻消费者能够通过电子商务和数字支付行为建立信贷足迹。

贝恩公司的研究论东南亚的数字金融生态系统强调了替代数据和机器学习驱动的信贷解决方案的变革潜力，以推动经济增长和释放中小企业融资机会。据称，在外部冲击之后，实施全面替代信贷框架的国家显示，在外部冲击之后，经济复苏速度加快了40％国际货币基金组织2024年金融稳定报告。

减少影子贷款 发生在正规金融机构为以前被排除在外的人群提供服务时。替代评分使受监管的贷款机构能够与非正规信贷提供者进行有效竞争，从而改善消费者保护和金融体系监督。

银行业和金融科技领域的真实成功案例

现实世界的实施表明，在不同的市场背景和机构类型下，替代信用评分是有效的。

1。印尼零售银行业的成功案例

Jago银行（印度尼西亚） 已成为印度尼西亚领先的数字优先银行之一，为超过1000万客户提供服务。通过与Gojek等平台整合并利用数据驱动的入职培训，Bank Jago负责任地向服务不足的人群提供信贷，同时将不良贷款保持在0.3％以下，远低于行业平均水平。

2。非洲/亚洲中小企业数字贷款

塔拉（非洲和亚洲） 在肯尼亚、菲律宾、墨西哥和印度开展业务，使用手机元数据和交易模式对缺乏正式信用记录的借款人进行评分。《会计评论》发现，塔拉的方法显著改善了借款人的结果，与对照组相比，平均家庭收入增长了20.8％，参与者的就业增长了23.5％。

3.中国保险承保创新

平安（中国）是全球最大的保险公司之一，开创了人工智能驱动的承保，在几秒钟内处理了93％的新保单。平安拥有超过2.2亿客户，应用机器学习和健康生态系统数据来个性化保险产品并提高运营效率。

但是，数据完整性仍然至关重要。坚固贷款申请欺诈检测确保替代数据的可靠性并防止计分系统的游戏。

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技术基础设施支持规模

先进的技术基础设施支持在规模和复杂程度不同的金融机构中实施可扩展的替代信用评分。

核心技术组件：

欺诈检测和 KYC 集成 通过全面的验证框架确保替代数据的可靠性。在纳入信用模型之前，现代系统会验证数据源的真实性、检测合成身份欺诈并验证替代数据的完整性。
基于云的评分引擎 使用 API 优先架构为复杂的替代数据分析提供可扩展的处理能力，从而实现与现有银行基础设施和第三方数据提供商的无缝集成。
开放银行 API 集成 促进跨多个机构安全、受监管地访问消费者财务数据。这种标准化方法支持通过授权的数据共享框架进行全面的现金流分析、账户行为评估和收入验证。
生成式 AI 应用程序 通过高级模式识别和预测建模加强信用风险分析。Gartner的2025年人工智能报告预计，到2027年，60％的金融机构将把生成式人工智能纳入信贷决策流程，从而提高替代评分模型的准确性和可解释性。

资料来源：Jasleen Kaur Sindhu 等2025 年 1 月， 银行业生成式 AI 服务市场指南。

战略技术链接:

信用风险管理平台用于全面的替代数据集成
身份验证解决方案用于增强 KYC 和欺诈预防
数字银行和贷款解决方案适用于可扩展的消费者贷款平台

这些技术基础使金融机构能够有效地实施替代信用评分，同时维持安全性、合规性和运营效率标准。

战略实施注意事项

成功的替代信用评分需要全面的规划，以解决监管、运营和战略方面的考虑。

监管协调 要求仔细注意巴塞尔协议III的资本要求、当地信贷局的法规和消费者保护标准。金融机构必须确保替代评分模型符合监管验证要求，同时保持对公平贷款惯例和隐私法规的遵守。
模型验证和监控 通过全面的测试框架建立持续的绩效监督，包括对传统模型的回溯测试、跨经济情景的压力测试以及持续监测偏差和性能下降情况。
发展战略伙伴关系 通过与电信提供商、公用事业公司、电子商务平台和金融科技数据聚合商的合作，可以访问高质量的替代数据源。
风险管理框架增强 调整现有的信用风险治理，以纳入替代数据注意事项，包括更新风险偏好陈述和培训风险管理团队使用替代评分方法。

这些战略基础使金融机构能够实现替代信用评分优势，同时保持卓越运营和监管合规标准。