没有信用卡、没有贷款记录、没有央行个人征信系统里的任何相关信息，只要把自己的网上消费记录、话费详单等信息上传到一款手机APP上，你就有可能在10分钟之内获得几万元的贷款。看似天方夜谭的生活场景，金融大数据就能帮你实现。
网购记录助“草根”贷款
“对不起，您的情况，没有办法办理贷款。”想要贷款2万元做点小生意时，“85后”男孩崔浩遭到了银行的拒绝。
崔浩每月都有四五千元的固定收入。可他却没有信用卡、没有工资卡，在工地上打零工的他，所有工资都是以现金形式拿到手。
除了平日里吃饭、交房租，他所有的开销几乎都在网购中完成。惟一能够证明他手中有稳定现金流动的痕迹，就是一份稳定的网购消费记录。但这样的记录，银行现在还没法承认。
近日，通过一个名叫“信用钱包”的APP，崔浩却成功地从一家网贷平台拿到了贷款。
“人们的信用可以通过很多方式评估，我们的作用就是通过大数据分析和机器学习等技术，帮用户把这些零碎的信息数据收集和分析，让过去没法‘量化’的信用受到重视，为用户增信。”“信用钱包”研发企业、量化派创始人周灏说。
在“信用钱包”注册登录进入主页后，用户可以把淘宝消费账号、话费详单查询账号、教育信息查询账号等信息输入，并随即进入贷款申请页面。填入申请贷款额度、用途、时间等需求信息，系统就会在几分钟内自动生成一份用户风险分析报告。
是否为黑白名单用户、是否属于高风险人群……根据报告提供的这些信息，原本在银行、网贷平台、融资租赁公司眼中“信用不足”的人，也有可能获得贷款。
2012年,在美国留学并工作6年的周灏回国发展，当时没有户口、没有本地社保、没有身份证，即便他收入状况不错，拥有多张国外信用卡并且记录良好，但想要得到一张国内银行的信用卡却十分困难。
“评价‘信用’的标准其实可以很丰富，除了车房抵押、银行流水，消费记录、手机号码使用记录都应该成为一个人是否应该获得贷款的评价因素。”周灏说。
今年1月上线以来，量化派已经帮用户累计成功申请数千万元贷款，注册用户超过十万人。
10万个角度绘出“信用画像”
银行专业人员无法判别的信息，一家大数据企业凭什么就能从中看出风险高低？
在量化派位于中关村互联网金融中心11层的办公室里，周灏向记者解释了数据“识人”背后的秘密。
首先，数据分析人员需要用计算机建立一个数据模型。为了便于理解，人们可以把这个数据模型当作一个“黑盒子”。“黑盒子”会通过一项名叫“机器学习”的技术进行自我完善和调整。
举例来说，当既有数据显示，1万个信用良好的人全部都有两年稳定淘宝购物记录的话，“黑盒子”会“学”到一个小知识——有两年稳定淘宝购物记录的人信用风险可能比较小。
什么样的细节，“黑盒子”会判断它为“高风险”呢？“假设申请人填写的工作地、常住地为北京，他的手机通讯数据却显示他常年在边远地区活跃，那么有很大的可能是他说谎了。”周灏说。
通过与银行、征信机构合作，周灏的公司拿到了不少可供“黑盒子”自我学习的基础数据。当模型积累了成千上万个小知识，这个“黑盒子”逐渐成熟，便可以用来检验、筛选贷款人了。
当一名贷款申请人把自己的信息查询渠道授权给“信用钱包”，所有与他相关的信息会迅速进入这个“黑盒子”，接受检验。除了用户主动提交的信息，“信用钱包”还与征信机构等第三方机构合作共享信息。
“分析一名用户的信用情况，我们最多已经有十万个特征信息可供参考了。”周灏说。也就是说，为一位贷款人绘制一幅信用画像前，“黑盒子”最多已经有了十万个观察角度。
大数据下埋“金矿”
在国外从事信用模型分析工作时，一些有趣的现象让周灏被大数据的“聪明才智”所震撼。
根据数据分析结果，一天只刷一次牙和不刷牙的人，比每天刷两次牙的借款人，贷款风险较大。在美国的加油站，一天刷三次以上信用卡的人，贷款风险较大。工作人员探究后发现，一天刷两次牙的人，比较注意保护自己的健康，而他们通常也更加注意保护自己的信用健康，不会轻易借钱不还、损伤自己的名誉和信用。而一天内多次在加油站刷卡的人，可能存在刷卡套现的不良行为。
火眼金睛般捕捉人们不经意间留下的“痕迹”，大数据真能“识人”。
其实，除了帮助金融机构识别贷款人的信用度，大数据在本市的电商、文化创意、城市管理等领域都已经开始挖掘“金矿”。
在商业中，大数据被京东用来预测用户购买行为——注重生活质量的年轻女性在购买加湿器时，往往会顺便购买花生豆等零食，因此加湿器和花生豆摆放在相邻的货架能够提高物流效率；在文化创意领域，大数据被新影数讯公司用来预测票房——演员、题材内容、档期、首映口碑，都会成为影响一部电影卖座率的因素；在城市管理领域，大数据被用来提供决策参考——整个城市的地铁闸机刷卡数据被收集、分析后，能够直观地看出人流流向和拥堵情况。
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