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金管會主委曾銘宗指出，國內三十九家銀行承作信用卡、現金卡業務中，僅兩家銀行獲利。中信銀雖被外界點名，但去年被國泰世華搶走好市多聯名卡生意後，今年簽帳金額首度被超越，這場信用卡戰怎麼打，還有得看。

撰文‧張舒婷

日前，金管會主委曾銘宗驚爆，國內三十九家銀行承作信用卡、現金卡業務中，只有一家國銀、一家外銀獲利，引發譁然；市場認為，曾銘宗口中的「賺錢銀行」，指的是中國信託銀行與花旗銀行。

某位民營銀行信用卡部門的主管透露其中「眉角」所在：以銀行在信用卡業務上的「收入結構」來看，主要是刷卡金額的手續費一．五五％及循環利率的五％到二○％；其中刷卡金額再扣除付給發卡組織的費用、其他營銷費用、呆帳後，利潤大概只剩○．六％。

至於被視為最大「油水」的循環利息，在雙卡風暴發生後，利潤也明顯下滑，「扣掉所有成本、呆帳提存率後，現在利潤大概只剩三％。」一旦金管會將循環利率下調至一六％，連三％都不保。

中信銀信用卡暨支付事業總處副總經理徐鋒志也證實，國內平均每卡每年刷卡金額為八萬元，「在這八萬元中，銀行大概只能賺到五、六百元。」信用卡業務利潤之微薄，可見一斑。

靠信用卡增加好感度

按此計算，卡友每刷一百元，銀行僅賺○．六元，換言之，目前市面上打著「現金回饋一％（刷一百元送一元）」的信用卡，基本上都是賠本生意。

至於循環餘額，以有效卡數與循環信用餘額皆排名第五的台新銀行為例，今年四月循環餘額約一○三億元，台新金控個金執行長尚瑞強指出，目前客戶適用一六％以上利率者，佔整體餘額一成五、約十五億元以上，也就是說，利率一旦調整，其循環餘額收入恐銳減上千萬元。

既然利潤微乎其微，為何三十多家銀行仍爭先恐後發行信用卡？近期甫接任中信銀執行副總、負責督導個人金融與信用卡業務的劉奕成回答：「銀行業務中，直接在第一線面對客戶、建立客戶深刻印象，就是信用卡。」這也是為什麼銀行若要重新樹立品牌形象，通常都由信用卡開始。

國泰世華銀行副總李素珠也說，最近國泰世華信用卡提供咖啡及下午茶買一送一優惠，消費金額雖不高，但就是看準信用卡不僅是支付工具，而是建立消費者「好感度」的橋樑。

簡言之，對銀行業者來說，信用卡絕非只是聊備一格的業務，更是重要的行銷工具。這也呼應曾銘宗日前所言：許多銀行考量到若沒有信用卡，不利銀行形象，為了維持產品線完整，寧可賠錢也要推出服務。

無論如何，這場信用卡大戰已煙硝四起，對業界而言，到底是賺錢的「裡子」重要？還是刷卡金額、流通卡數的「面子」重要？各有見解。

聯名卡有利開發新客戶

尤其，自去年國泰金從中信銀手中搶下COSTCO（好市多）聯名卡後，戰況更熱烈。根據最新統計，今年四月，國泰世華銀行信用卡簽帳金額高達二七二．七億元，超越中信銀的二五一．六億元，這是稱霸國內信用卡市場逾二十年的中信銀，首度將龍頭寶座拱手讓人。

不只如此，國泰世華銀行的有效卡數將突破三一六萬張，緊追在中信銀的三六六萬張之後。李素珠說，目前COSTCO聯名卡發卡數已超過九十五萬張，新卡動用率達九成。這對中信銀而言，不啻為一大威脅。

不過，金融圈人士直言，國泰世華搶下COSTCO聯名卡，看似吃下一塊大肥肉，但現階段極難獲利。因為COSTCO聯名卡正是目前市面上大張旗鼓推出「現金回饋一％」的信用卡之一，國泰世華銀行前主管透露：「COSTCO聯名卡現金回饋一％，扣掉這一％費用與其他行銷成本後，至少就二％，一來一往抵銷後，根本沒賺。且這張聯名卡已佔國泰世華整體信用卡業務量的三分之一，對他們來說是不小負擔。」記者求證國泰金控高層信用卡業務的獲利結構，對方不願證實，不過也有其他銀行負責信用卡業務的主管說：「不能單以利潤來衡量聯名卡的效益。」聯名卡的好處在於吸收到以往未觸及客戶，再者COSTCO會員平均消費能力高於一般人，日後勢必成為國泰世華在個人信貸、財富管理等業務潛在客戶，不能說是虧本生意。

至於中信銀，儘管長期為國內信用卡市場的領導品牌，但一路走來也戰戰兢兢，尤其從去年開始，內部嫺熟信用卡業務的重量級主管紛紛求去，包括被譽為「台灣信用卡教父」、帶領中信銀成為信用卡龍頭的辜家老臣羅聯福退休；長期負責信用卡業務的資深副總屠德言跳槽中國平安集團；緊接著全球個金執行長「老爺子」黃思國，今年也將屆齡退休。所以中信銀為加強個金高階主管陣容，去年才挖角曾擔任悠遊卡公司董事長、巴克萊證券董事總經理的劉奕成，就是要在信用卡一役中，扳回一城。

國泰世華、中信銀角逐信用卡寶座，誰會勝出？無人敢回答，但能確定的是：信用卡大戰將是耐力賽，業者間的競爭只會越來越激烈，懂得精挑細選的消費者，才是最大贏家。

信用卡龍頭之爭

——發卡前5大銀行

銀行 有效卡數（萬張） 循環信用餘額（億元） 簽帳金額（億元）中國信託 366.3 156.6 251.6 國泰世華 315.9 141.3272.7 玉山 246.2 107.3 156.8 花旗 241.4 169.6 188.5 台新 218.2 103.2 136.4 註：統計至2014年4月 資料來源：金管會

中國信用體系的缺失、保險公司風險管理能力不足，讓這一重要險種發展緩慢◎ 財新記者 王申璐 文wangshenlu.blog.caixin.com 在信用保證保險領域，平安保險一直在堅持。

6月23日，發行過程一波三折的平安銀行1號小額消費貸款資產 支持證券登陸上交所。據其發行文件，該產品的資產池為平安銀行向境內居民發放的小額消費貸款，入池資產全部由平安產險提供信用保證保險。當入池資產發生違約，即借款人未能按時足額向信託償付本息時，平安產險將按照保險合同的約定，在規定的期限內對信託（作為新的保險受益人）進行理賠，賠付該等應付未付的本息總額。

早在2001年，多家保險公司相繼推出住房和汽車消費信貸保證保險業務。

2005年，平安涉足小額消費貸款類的信用保證保險業務。 「貸款保證保險的推廣，一方面豐富銀行個人貸款產品種類，有利於降低銀行放貸風險 ；另一方面也推進了中國公民信用意識的建立，有利於個人信用體系的完善。 」 平安信用保證保險事業部的相關人士指出。

不過，發展十餘年來，中國信用保證保險市場進展緩慢，原因在於缺乏個人徵信、小微企業信用信息的獲取、分析、運用等機制，缺乏對中小企業利益保障的法律依據。在這一背景下，保險公司只能選擇儘可能控制風險，最終發展緩慢，始終難成氣候，與國外信用保證保險、責任險、財產損失險平分財產 險的格局相差甚遠。

車貸險陰霾

信用保證保險分為信用保險和保證保險兩種，不過由於承保的風險都是信用風險，兩者合稱為信用保證保險。

在信用貸款領域，信用保險指的是債權人或其他投保人投保債務人的信用風險 ；保證保險指的是債務人應債權人的要求，投保自己的信用風險。

國外不少國家信用保證保險發展成熟，與財產損失保險、責任保險同為財 產保險的三大險種。中國多數財產險公司則重點經營財產損失保險，其中以車險為重，全行業車險業務佔比超過70%，信用保證保險發展緩慢且佔比小。

中國目前存在的信用保證保險主要包括出口信用保險、消費信貸保險以及工程履約保險、產品質量保證保險等，其中發展較為穩定的是出口信用保險。

2001年12月成立的中國出口信用保險公司，其職責就是將出口信用保險作為政策性保險來經營。相比之下，消費信貸類信用保證保險的發展步履蹣跚。

2000年以來，個人消費信貸高漲，商業銀行消費信貸規模增速快，保險公司紛紛推出相關產品，最先推出的是汽車消費信貸保證保險（下稱車貸險） 。

2001年，多家保險公司推出住房和汽車消費信貸保證保險業務，發展勢頭迅猛。保監會2004年統計數據顯示，車貸險以年均200%以上的速度迅猛增長。

但2002年下半年，消費信貸保證保險業務中存在的問題開始暴露。賠付率高、惡意騙保等風險事件影響到保險公司的持續經營和健康發展。為了清理逾期貸款，保險公司投入了大量人力、物力，增加了經營成本。到2003年年中，人保財險、天安保險等開始清理整頓消費信貸保證保險業務，並暫停部分地區的業務。

保監會的數據指出，部分地區車貸險業務賠付率超過100%，如截至2003 年年中，某財產保險公司車貸險累計保費收入1872萬元，累計賠款459萬元，賠付率24.5％；逾期貸款3296萬元，其中逾期三個月以上的貸款達2515萬元。

保監會財產保險監管部主任劉峰曾撰文指出，消費信貸保證保險業務存在的主要問題是在保險公司的管理環節產 生，建議保險公司授權經營、集中管理，監管部門加大對違規行為的懲罰力度，建議保監會制定住房和汽車消費信貸保證保險業務的行業指導性條款費率。

2004年1月，保監會發佈《關於規範汽車消費貸款保證保險業務有關問題 的通知》 ，要求保險公司修改和完善車貸險條款等。2004年4月，人保財險、太保財險、天安財險等開發了新的車貸險產品，獲保監會批覆。然而車貸險已是元氣大傷，此前的火熱情形不復存在。

2009年6月，保監會發佈《關於促進汽車消費貸款保證保險業務穩步發展的通知》 ，要求各財產險公司在風險可控的前提下，探索發展車貸險。但已吸取教訓的保險公司不再貿然進場，至今規模尚小，多數公司並未開展該項業務。

其他消費信貸類的保證保險亦一直存在，如平安財險於2006年推出的和諧人生住房抵押貸款保障保險產品，華安財險於2006年6月推出的針對國家助學貸款的信用保險等，但這些保險產品僅在部分城市試點。

小額貸款保證保險

為解決微企業融資難問題，部分保險公司近年相繼推出了小微企業貸款的信用保證保險。

「各發達國家及地區分別設立了專門針對中小企業的政策性擔保基金，同時設立信用保證保險協會，以商業化運作與政策性擔保基金相結合的方式促進中小企業發展。 」廣西大學商務院教授唐金成表示。比如美國專門成立小企業管理局，由聯邦政府全額出資，為不超過10萬美元的小企業貸款提供80% 的信用擔保，擔保淨損失由政府補貼。

小企業貸款保證保險起步時，中國也參照了國外的經驗。2009年，寧波市政府曾進行小額貸款保證保險試點，寧波市政府通過建立超賠補償機制，對保險機構小額貸款賠款總額超出當年保費收入150%的部分，給予一定補償。

2010年12月，太平洋保險與上海市科委、金融辦合作，在上海試點「科技型中小企業短期貸款履約保證保險」：貸款企業購買保險，同時政府針對每個試點企業建立100萬元的專項風險補償基金，一旦貸款企業逾期不還，損失由風險補償基金承擔25%，保險公司承擔45%，銀行承擔30%。

一位長期從事信用保證保險業務的業內人士指出，車貸險初始，銀行幾乎完全享受了信用貸款的「零風險」 ，卻讓保險公司吃盡苦頭。現在開展其他類型的信用保證保險，需要吸取的教訓是要與銀行明確權責，避免銀行將應承擔的責任和義務全部轉移給保險公司。

2012年，太保財險和工商銀行在浙江聯合推出「易保貸」 ，銀行和保險公司按照3:7的比例承擔貸款損失風險。平安產險推出的小微企業貸款保證保險則由保險公司承擔全部損失。

2011年，北京市海澱區政府與建行北京分行、浦發銀行北京分行、華泰財產保險有限公司、中金保險經紀公司簽署了海澱區科技型中小企業履約保證保險相關協議，貸款規模為1億元，建行與浦發銀行各出資5000萬元，華泰財險對貸款的中小企業承保，海澱區政府對每一個試點投入風險補助資金100萬元。

但是該試點運營效果不佳，參與試點貸款的企業很少。業內人士分析，保險公司和銀行對參與貸款試點企業的門檻設置較高，導致企業參與積極性不高。

目前多地推行的小額貸款保證保險貸款金額均在300萬元至500萬元上下，期限一般在一年以內，企業方的融資成本一般在9%至10%之間。

2014年5月底，人保財險和中關村管委會、廣發銀行合作為中關村一區十六園內的科技企業提供最高500萬元的信用融資貸款，貸款利率為7.8%，保費費率為2%，貸款企業可按不同的信用等級申請貼息，貼息比例為20%到40%。

人保財險北京市分公司信用保證保險事業部總經理潘賡認為，9.8%的融資成本在全國範圍內來看並不高。各地小額貸款保證保險的費率存在較大差異，部分地區或較高。

該試點對企業提出六大准入條件，包括經營兩年以上，年銷售收入在2000 萬元到1億元之間，為中關村企業信用促進會會員等。人保財險認為這個門檻不算高，能與中關村高新技術小企業的需求相吻合。據中關村數據，收入1億元以下企業獲得貸款的不足7%，收入2000萬元以下企業獲得貸款的不足3%。

缺乏風險定價能力

《信用保證保險研究》一書的作者曾鳴認為，消費信貸類的信用保證保險發展緩慢，主要原因還是國內社會信用體系尚未健全，保險業缺乏大規模經營信用保證保險的社會基礎。換言之，無論是消費信貸還是小額貸款，保險業都不具備風險定價能力，又如何能推出適當的信用保證保險產品？

據財新記者不完全統計，目前各保險公司推出的小微企業貸款信用保證保險累計總承保規模不過數億元，而2013 年保險行業保費總規模為1.72萬億元。

業內人士指出，風險分擔機制並未市場化，一定程度上也限制了真正有貸款迫切需求的小微企業，很難解決小微企業融資難問題。

劉峰認為，如何儘可能地擴大對投保人信息的採集範圍，確保信用評級的科學性、客觀性是保險公司控制風險的關鍵，建議各保險公司之間加強信息交流與合作，實現信息資源共享。

雖然近兩年各類民營徵信公司能夠提供不少小微企業的信用數據，但是保險公司對參保小微企業的信用精算數據仍然不夠充分。保險公司往往只能通過與銀行、政府共擔風險的形式來進行風險管理；或者從前端審核就提高門檻，依靠政府推薦的優質小微企業參與貸款試點。

2014年5月底，北京財路通網絡科技有限公司宣佈與國壽財險北京分公司簽署《業務合作協議》 。雙方決定由財路通為 P2P 的貸款人購買信用保證保險，國壽財險北京分公司將按需求開發新型的信用保證保險產品。

如果這款產品面世，信用保證保險產品將脫離銀行和政府與保險公司共擔風險的機制。這在真正意義上將保險公司暴露在小額貸款的信用違約風險中，對保險公司設計該產品併合理定價的能力提出了巨大挑戰。

越來越多類似ZestFinance的初創公司正在覬覦傳統華爾街的地盤，將新算法帶入徵信領域，篤信所有的數據都是信用數據◎ 財新記者 李小曉 文lixiaoxiao.blog.caixin.com 硅穀越來越多的科技企業開始向金融圈進軍。ZestFinance 就是其中之一。

這家公司打出的旗號是“將Google 算法帶入徵信領域”，其利用機器學習和大數據技術，創立了一套和傳統模式相異的信用評分方式，其中應用的數據變量是傳統模式的上百倍。

ZestFinance 創立于2010年， 創始人道格拉斯· 梅里爾（Douglas Merrill）是Google 的前信息總監兼工程副總裁，另一位來自金融圈的創始人肖恩· 布德（Shawn Budde）曾在第一資本公司（Capital One）負責信貸業務。

財新記者專訪了ZestFinance 的創始人梅里爾，他認為，“ZestFinance 完全可以取代銀行現在用的算法。”然而，美國個人消費信用評估公司（FICO）中國區總裁陳建表示，這不可能。在美國有1000多家當地信用局為消費者服務，基本隸屬於三大徵信公司。這三家徵信公司分別擁有覆蓋全美的數據庫，包含超過1.7億消費者的信用記錄。在三大徵信公司收集了海量個人徵信數據後，還須經過複雜的模型計算才能形成徵信產品。這三家徵信公司目前使用的計算方法模型都來自同一家公司，即被稱為“幕後大佬”的FICO。

越來越多類似ZestFinance 的初創公司正在覬覦傳統華爾街的地盤。而其勢頭如同多米諾骨牌，不斷推向華爾街的要害。

數據變廢為寶

在ZestFinance 的官網上有這樣一句話：“所有的數據都是信用數據。”這句話恰恰濃縮了ZestFinance 所做的工作——將成千上萬的數據“變廢為寶”，應用于信用評分。

這家公司在短短四年時間內，就先後獲得了高達1.2億美元的融資，其背後的出資人都是著名的IT 風投，包括FlyBridge、GRP、LightSpeed 以及Matrix 等。

目前，美國絕大部分金融機構使用的信用評分都來自FICO 的模型算法。

自上世紀60年代至今，在美國的徵信體系中，FICO 的地位從未被撼動。

在美國，經過三大徵信公司的整理和FICO 的計算評分，海量的徵信數據就變成了一份份整齊美觀的報告和325- 900分值區間的評分，用戶可以只買報 告，也可以報告+ 評分打包購買。

中國科學院院士、北京大學教授鄂維南對財新記者表示，FICO 的評分模型的確首屈一指，但並非十全十美。

FICO 信用評分參考的數據變量只有不到50個，因此很多人摸清了FICO 關注的變量後，就可以“模型套利”增加自己的信用評分，例如一個人可以每天反複在圖書館借書還書“刷信用”。

“針對FICO 的不足，ZestFinance 重新設計了一套信用評估模型。和FICO 的不到50條參考變量相比，ZestFinance 參考的數據變量多達上萬條，並採用非線性化的、更前沿的技術來進行分析，從而防止‘模型套利’的現象，更精准地評估消費者信用風險。”鄂維南表示。

的確，ZestFinance 遠遠超出了FICO 50條變量的界限。在這個位於洛杉磯的65人團隊中，大多是數據科學家，他們開發了多個機器學習分析模型，而在這個模型中使用的數據變量多達上萬條。上萬條數據變量僅僅是原始信息數據，在這些數據基礎上，模型可以得出超過7萬個可以判斷信貸行為的指標。

而模型跑完這些指標僅需要不到3秒鐘。

所謂機器學習，是讓計算機模擬或實現人類的學習行為，以獲取新的知識技能，在數據積累中不斷自我完善，可謂是人工智能的核心。ZestFinance 的模型之一Hilbert 就是成功地將機器學習進行商業應用的案例，讓機器承接7萬個指標的數據分析工作，尋找邏輯關 系，並不斷自我改善，人類只需要根據結果進行一些邏輯分析和判斷。

“ 多年來， 美國金融機構都在用50條數據變量來決定是否給一個客戶授信。問題在於，許多人並沒有完整的信用記錄，這導致在傳統信貸中他們不斷吃閉門羹，”梅里爾表示，“在ZestFinance，我們分析上萬條數據變量，借助更加廣泛的數據，從而對客戶的風險預判更加精確。”數據的類型亦極其廣泛：一個人的網頁瀏覽歷史、手機付費記錄、超市購物清單都可成為重要的參考依據，甚至在用戶填寫信貸申請表時是使用大寫字母還是小寫字母，也可以成為數據變量。

“很多數據都可以服務于信貸，例如申請人在我們的網站上停留的時間，就可以反映他對申請貸款的謹慎程度和還款誠意。”梅里爾說。

鄂維南認為，信貸記錄屬於強變量，在強變量缺失的情況下，可參考多種弱變量，當這些弱變量組合起來，就可形成強變量，服務于信貸風控。“例如，孩子是一個家庭支出的源泉，那麼如果能推測出借款人孩子的年齡，就能預測 他的消費周期：嬰兒有奶粉等固定開銷、學生每到9月就要繳納學費等。只要能避開他的主要支出，就可控制壞賬。”鄂維南表示，在中國，由於徵信業歷史較短，缺乏足夠的信貸數據，就可以用許多弱變量數據來對一個人進行還款預測。目前，學界有許多人也在進行類似的課題研究。

對於這些“弱變量”的開發利用，陳建亦表示認同，“把數據的價值挖掘出來是不可避免的趨勢，大數據發展會越來越日新月異。”但他表示，從互聯網數據中挖掘價值，最早做的正是FICO。“銀行刷卡交易實時獲得數據，通過分析進行風險識別，FICO 十幾年前就發明瞭，現在90% 以上發達市場的銀行都在用FICO 這套系統。”

爭鋒FICO

的確，在當前ZestFinance 和FICO 尚不能同日而語。FICO 佔領著美國99% 的信用評分市場和絕大部分發達國家的信用評分市場，而ZestFinance 目前僅服務過10萬名美國人。

在中國，FICO 目前擁有80人的團隊，已經和15家商業銀行、30多家城商行和農商行建立了合作。ZestFinance 目前在美國以外的其他地區還沒有開展業務，但梅里爾告訴財新記者，目前正與多個中國金融機構洽談合作。

但從未來發展的空間而言，似乎新生事物總能贏得更多青睞。面對ZestFinance 等新型信用評分公司的誕生，美國主流媒體紛紛給予了報道——《經濟學人》雜誌寫道：“ZestFinance 比傳統評分方法讓違約率下降了40%。”CNBC 表示：“ZestFinance 讓 無賬戶人群不再被拒之門外。”這一切聲音，似乎都劍指FICO。

梅里爾表示，ZestFinance 採用了和FICO 截然不同的技術。FICO 是基於20世紀50年代創造的“邏輯回歸”模型，那時並無很多可供參考的數據變量。

但隨著互聯網時代來臨，數據開始爆發式增長，FICO 的評分方式並未改變。

梅里爾這位曾經的Google 人， 則將 Google 算法引入了徵信領域，走在了技術的前沿。“ZestFinance 完全可以取代銀行現在用的算法。”梅里爾自信道。

對於外界的質疑，FICO 表示很冤枉。陳建表示，外界對FICO 其實缺乏瞭解。FICO 並非只有一種算法，而是有幾百種算法。在美國僅註冊的算法專利就多達近200個。在不同的數據場景下，使用的數據變量和數量都不同。

陳建認為，數據變量並非越多越好。

“FICO 信用評分的候選變量其實有1000多個，只是具體到每個評分中，只使用其中的幾十個變量。”陳建表示，認為變量越多模型越好是幼稚的說法。

從統計學角度，模型計算一方面要抓住本質規律，一方面要避免過度擬合。

“變量太多會造成過度擬合的問題。

就好比做一雙鞋子，與你的腳100% 擬合，但別人都不能穿。FICO 不是給一個人做一雙鞋，而是要給全社會使用。

如果一些變量不是適用于每個人，就不適合放在模型中。”陳建說。

根據惠譽評級公司的研究結果，FICO 分數的影響力正在下降。現在美國各個銀行都有自己的模型，他們會用自己的模型去跑徵信原始數據，FICO 評分只是其中一個參考變量。例如美聯銀行（Wachovia）對FICO 評分的參考比重已經下降為零。

對此，陳建認為只是個別現象。“就我瞭解，目前美國銀行業99% 的資產組 合還是基於FICO 上，拿出1% 來試驗 新的東西是可取的，但這並非主流。”陳建表示，技術服務于產業，信用評分不是象牙塔里的空想，而是根基深入產業的積累。目前美國99% 的銀行都使用FICO 的評分系統，深厚的積累是其他公司難以比擬的。

陳建毫不掩飾他對FICO 的自信：“FICO 已經成為發達市場金融管理的肢體部分，不會有人想要卸掉自己原本的胳膊，換上一對高科技的塑料胳膊。”

為無賬戶人群服務

“金融包容”正在成為一個新興詞匯，它的含義是指讓沒有銀行賬戶或信用記錄不好的人群公平地享受金融服務。

萬事達公司CEO Ajay Banga 近日在一份關於金融包容的倡議書中表示，目前全球有25億成年人沒有享受過金融服務，其中大部分是婦女和年輕人，以及一些居住在鄉村的人。在美國，目前有4400萬人沒有銀行賬戶。“因此，金融包容需要在所有國家倡議，絕非僅僅 發展中國家。”梅里爾表示，ZestFinance 正是要為這些沒有銀行賬戶以及信用記錄不好的人解決貸款問題。

“我最初的靈感來自我的小姨子。”梅里爾向財新記者追憶道，當時他的小姨子要貸款換一副汽車輪胎，然而銀行因她沒有足夠信用記錄而拒絕。“後來是我給她借了錢。如果我不借錢給她，她就只能去申請‘發薪日貸款’了。”梅里爾提到的“發薪日貸款”是指在發薪日之前兩周申請的小額個人貸款，借款人只需提供收入證明或政府救濟證明，承諾在自己發薪水後即償還貸 款。如果到期無法還清貸款本金和利息，可以提出延期。然而，這種貸款的費率極高，每100美元收取15美元利息，年化利息高達400%。相比之下，信用卡的年化費率則只有12%-30%。

近年來，特別是在金融危機後，華爾街和美國監管層不斷將目光投向“發薪日貸款”，認為這是高風險貸款，但屢禁不止。2014年6月5日，一批借款人向美國監管機構提起上訴，指出監管層將這些借款人列為“有聲譽風險”的群體是不公平的。按照訴訟內容，美國超過80家主流銀行都被監管層勒令中止和這些借款人的關係。

這些特殊借款人也引起了主流人群的同情。美國群衆自發組織了團體，推進針對無賬戶人群的金融包容。

“ZestFinance 的使命就是給這些無銀行賬戶或信用記錄不好的借款人創造透明公正的信用評分。”梅里爾表示，通過成千上萬的數據變量，每個人都可以擁有一份公正的信用評價。

此外，ZestFinance 還有另一個重要組成部分，即ZestCash 貸款平台。

ZestCash 類似一家小貸公司， 它的主要業務是給那些沒有銀行賬戶或者信用記錄不好的人提供小額貸款。

ZestCash 的借款中有90% 是為了採購生活必需品，比如修車和醫療保險。

梅里爾表示，ZestFinance 幫助信用記錄不好的人貸款主要通過兩種方式：一種是直接從ZestCash 對其發放貸款；一種是讓使用ZestFinance 評分系統的金融機構，通過ZestFinance 的評分結果對其發放貸款。“迄今為止，我們已經幫助超過10萬名沒有銀行賬戶或信用記錄不好的美國人獲得了貸款。”值得一提的是，ZestFinance 並沒有因為目標客戶是“風險人群”而導致高壞賬率。梅里爾表示，目前借助ZestFinance 獲得的貸款比銀行的“發薪日貸款”違約率低50%。“也就是說，在ZestFinance 算法的幫助下，‘發薪日貸款’可以節約一半的成本。”

競爭與風險

金融危機後，銀行信貸更加謹慎，而硅穀的IT 男們則不斷嘗到金融這塊蛋糕的甜頭，包括Prosper 和Lending Club 在內的P2P 借貸平台應運而生，類似ZestCash 的小額信貸公司也風生水起，包括Zebit、Avantcredit、Kreditech、DemystData 在內的公司都看准了銀行信貸這塊短板。這類公司的共同特點是利用大數據做信用分析，並且大多擁有自己的網絡信貸平台。

Zebit 創建的Lending Stream 網絡借貸平台，可以在4分鐘內獲得50-1500 美元的半年期個人信用貸款。

Avantcredit 打出的標語是“ 從這裡申請貸款不會影響你的FICO 信用分數”。該公司也是自建信用體系，針對 不同人的評分，給出的利率也是不同的。

Kreditech 位於德國漢堡，兩位自信的IT 男利用大數據分析手段評估借款人還錢的概率，他們不要求客戶提供信用證明，15分鐘內就能提供500歐元以內的小額貸款。和ZestCash 類似，Kreditech 希望用戶提供盡可能多的信息，連用戶的借貸申請是使用iPad 發送還是用老式電腦發送、輸入時出錯的概率、使用取消鍵的頻率等都考慮在內。

上述公司都獲得了風投的青睞，例如Kreditech2013年9月獲得了900萬美元A 輪投資，Avantcredit2013年8月獲得2000萬美元B 輪投資。

陳建認為，此類創新型公司和傳統的FICO 與銀行信貸並不衝突，可以成為傳統市場的補充。

當然，這類公司也並非可以為所欲為，也要受到美國監管的制約。其中，1975年通過的《平等信用機會法》（Equal Credit Opportunity Act） 中規定，貸款必須發放給所有資信可靠的申請人，不論種族、宗教信仰、性別、婚姻狀況、年齡和其他個人特徵。然而，隨著互聯網大數據的井噴，這些信息都隨著網絡社交信息一起被納入了ZestFinance 等公司的變量測算中。此外，由於所有的徵信數據都必須經本人允許採集，因此這種海量採集數據的方式還會面臨侵犯消費者隱私的風險。