曾國平

美國維珍尼亞理工大學經濟系副教授。

潮流興Fintech,連借錢都要講AI。在美國,由2010年起,大量網上貸款網出現,一方面源自金融危機後,傳統銀行面對更多監管,有錢難借,一方面技術發展讓數據被用得更盡。


債主關心的,不外乎找出想借錢的未來債仔,以及債仔借完錢會否準時還錢,於是,財政狀況和歷史是非常值錢的資訊:從銀行儲蓄戶口存款的變動、信用卡每月埋單總數、投資組合表現,到衣食住行消費習慣、行業工作性質、教育程度、家庭狀況,都能預測債仔的還款表現,也能透露借錢的現實需要。


最近費城聯邦儲備銀行發表了一項研究,利用外人難以獲得的數據比較大型傳統銀行和網上貸款公司Lending Club的生意手法,得出三大結論:
(一)在地區分行選擇較少的地區,Lending Club做的生意特別多,這個不難理解;
(二)性質相似的貸款,Lending Club的息口較低,反映的可能是較低的監管成本;
(三)對於一些沒有信貸紀錄或紀錄不可靠的債仔,Lending Club有辦法判斷他們的還款能力,利用的可能是傳統銀行沒有的數據(如靠分析債仔的相片和社交網絡)。


研究發現,Lending Club自己的一套信貸評分方法,比沿用已久的FICO分數、債務收入比率更能預測債仔表現。
類似的生意也在香港出現。近幾年一間網上貸款公司以AI為招牌,債仔交出的個人資料愈多(Facebook帳戶、Linkedln帳戶、學歷資料),貸款利息折扣愈大。


另一家以大學生為對象的網上貸款公司,由於大學生沒有甚麼往績可尋,就靠獲取其學系、成績、其學系畢業生起薪點、現時入息等資料補救。


網上貸款公司的優勢除了面對較少監管,就是能夠掌握這些傳統銀行沒有的個人資料,試圖從數據中推算還款表現,甚至未卜先知那類人較有借錢需要。起底起得愈徹底,貸款條件就能調節得愈準確。


網上貸款公司掌握的「軟性」資訊鬥唔鬥得過傳統銀行(即接受存款的金融機構)掌握的數據?只知道有傳統銀行也跟隨Fintech起底潮流,如某大銀行頗受歡迎的付款app,不久前開始鼓勵用家以Facebook帳戶登入。


私隱有價資訊有價,Fintech貸款能否在香港做得起,就視乎香港人對私隱的需求有多大,能否讓貸款公司建立有規模而可靠的數據庫了。 

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