大數據時代！網上Click幾下比入息證明更能左右貸款申請？

當免入息證明（更甚是No Show）私人貸款已成為財仔必備的賺錢工具的時候，對銀行來說仍然是新鮮事。無他，銀行受金管局監管，同時也是too big to fail的怪物，自然不能做高風險的事。

但以上在2019年發生重大改變，借錢很快便不需要「入息證明」，取而代之的將會是「你的樣子」、「你的朋友」、甚至是「你申請時的舉動」……

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在2018年5月金管局出了一份名為「Credit Risk Management for Personal Lending Business」的指引，文中主要提出金管局將容許銀行撥出最多10%的個人貸款組合至一個名為「New Personal-Lending Portfolio」（NPP）的組合。這個NPP最特別的地方在於銀行「毋須硬性遵循傳統的個人貸款審批方法，收集客戶的入息證明，以評估他們的還款能力，而可以應用金融科技…例如透過大數據和行為模式分析，審批和管理個人貸款業務相關的信用風險」。

譯做人話，即是入息證明就免了（事實是這只證明你能夠賺錢但不代表你能還錢囉），銀行可以自行透過大數據和行為模式分析來審批貸款。

不過，大數據和行為模式分析即是甚麼呢？我要做甚麼才能有效提高我的貸款審批成功率呢？

你的樣子如何、你的命運也必如何

大數據之大，除了從字面上理解為數據量（Volume）大以外，還必須符合速度（Velocity）及種類（Variety）均「大」才能算為大數據。

傳統的貸款申請一般只看入息歲數供養人數其他債務住屋種類等「你給我看」的資料來作審批；在大數據的年代，你給我看的我會看，不給我看的我會看，你以為我不會看的我也會看。

其實利用傳統的風險分析模型，已經會有Your Face， Your Fate的問題，意即「30歲女性白領與家人住跑馬地」會比「50歲男性藍領獨居屯門」的違約風險為低，就算明明前者是「爛蒲爛賭」借錢還高利貸，後者只是「食煙飲酒」要錢看醫生。模型關心的從來都不是你的個人，而是跟你長得相似的人on average的違約風險。

當大數據來臨，一切便會走向極致。當數據的速度及種類提升，模型會掌握更多即時及多元化的訊息：滙豐IT大裁員，應當馬上收緊所有滙豐IT的審批，哪怕你根本沒被裁走；股市崩盤，而模型又推算你這個性別年紀職業收入住址的人會有很多股票，應當馬上收緊你的審批，哪怕你根本沒碰股票。

這看似black mirror的情節，正一步步進行。近年AI界一直談論Machine Learning會引發更嚴重的歧視／bias／halo effect，配合Big Data，這只會更一發不可收拾。

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你的朋友如何、你的命運也必如何

除了你的樣子以外，你的朋友圈也會左右你於銀行的內部批核。Facebook能如斯值錢，除了因為知道你的資料和喜好以外，它還十分了解你的「人物關係圖」，你跟誰關係最密切，告訴你「your friend liked this page/post」。

銀行也想了解你的「人物關係圖」，當有兩個人同報一個地址，一男一女、年齡相若、姓氏一樣：兄妹；一樣情況但姓氏不同：情侶；每月都有定額轉賬，年齡相差約30年，很可能是家用；每周平日1至2次，中午時份透過FPS轉賬50元至80元，那很可能是公司飯腳。

透過認識一個人身邊的朋友，我們可以好好地去認識這個人，這也是大數據厲害之處。套用貸款的例子，你的確是每月只賺8,000元，但我認識你的另一半，並且知道她／他每月月入六位數，那借給你又何妨？

你以為我不知道，其實我早就知道了。

你的舉動如何、你的命運也必如何

大數據之「大」，最重要是採用的數據「種類」龐大，有時候你根本沒想過有些東西竟然可以幻化為數據用以分析。

我在說的是你的Digital Footprint，即你網絡上的痕跡。當然銀行不是Google，它沒辦法看得那麼清楚，但你申請時的一舉手一投足，已足夠讓銀行決定你這個人可不可信。

如何做到呢？簡單得很，如果填表速得快得驚人，這明顯是機器人填表，這是一樁fraud case；如果工資填了20,000元，然後再填40,000元，這裏好像有些隱瞞；如果從來沒按過還款計算機，整個過程沒甚麼格價，這可能反映這筆錢要得很急。

部分analytics的工具還可以分析顧客從哪個網站進入，如果發現是賭場，大家都知道這個貸款應不應該批吧。

以上的一切都是華田舉的例子，實際上甚麼舉動有甚麼insight再可以放進模型裏，還要看整個machine learning的結果；但可以肯定的是，在不久的將來，你的幾click很可能會比入息證明更能左右你的貸款申請了。

【文章來源：華田銀行；已獲授權轉載。原題：銀行閑談 （39） — 你的幾 click 將比入息証明更能左右你的貸款申請】

【關於作者】
兒時夢想做i-banker，結果做了bank worker，還要是retail那種。過去在各大小銀行不同部門流徙，叫人借錢、催人還錢、審批貸款、出股票app、出借錢app、出信用卡、廣告策劃、銷售管理、分行佈點、生物認證、電子排隊、機器學習、敏捷開發，到現在還未安定下來。不懂財經、不懂經濟，只想談一下「銀行」這回事。