区块链技术对征信的重要性被高估了.doc

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1、区块链技术对征信的重要性被高估了　　在互联网金融被质疑，被诟病，被打压的时候，区块链概念适时出现，这一脱胎于比特币的神秘数据处理技术被描述的近乎完美……　　警惕：区块链的中国骗局　　人们把区块链技术过度神话，仿佛期待它拯救世界。　　区块链技术对征信的重要性被高估了　　在互联网金融被质疑，被诟病，被打压的时候，区块链概念适时出现，这一脱胎于比特币的神秘数据处理技术被描述的近乎完美……　　警惕：区块链的中国骗局　　人们把区块链技术过度神话，仿佛期待它拯救世界。　　　　但是这个世界上，从来就不存在完美的东西。我们认为的可以拿来拯救所有的技术，

2、比如去中心化、分布式账本，其实在十几年前就有了。它并没有那么神秘，甚至本身就存在缺陷，否则，为什么到现在还是没有突破性的进展？　　事实也正是如此，在人们大谈区块链如何颠覆传统金融的时候，除了人头攒动的区块链论坛，就只剩下相关上市公司波动的股价了。在新的概念升腾、发酵、炙热的时候，警惕它在这片神奇土地成为下一个庞氏骗局。　　重磅观点：　　区块链、大数据、P2P、普惠金融——中国互联网金融的邪路。　　1、扯淡的区块链征信　　区块链技术对征信的重要性被高估了。　　区块链是一种去中心化的数据库。打个比方：某公司有多家分公司，分公司做账后，将账本

3、集中存放在总部，这是传统数据库，篡改相对容易；分公司每做一页账，就复印多份，撕碎了随机分发给其他分公司，需要时再拼接还原，这是去中心化数据库，想篡改都难以下手。　　　　区块链技术最重要的成果是比特币。好多朋友在做，我也一直关注。比特币虽然有争议，但是原理上说得通。每个账户有多少币，将多少币给了其他账户，需要公开播报给全网络，分散存档。　　目前，征信的瓶颈是：数据太少，质量太差，和信用相关度太低，“巧妇难为无米之炊”，再高明的模型和算法都难以准确判断用户信用。至于数据库是不是去中心化，根本不重要。　　另外，征信相关数据非常敏感，无论是征信

4、机构还是用户，都不希望公开。数据是征信机构命根子，家家都希望别人公开，自己保密。用户也不希望自己的数据公开，一言一行都播报给全网络，想想都可怕，那是《1984》：“Blockchainiswatchingyou!”　　到底有没有去中心化的征信系统呢？已经存在几千年了——熟人借贷网络。信用好不好，熟人知道。这个网络上的每个节点，不仅存着信用相关数据，还能独立决策。不仅硬盘去中心化，连CPU都去中心化了。　　越是缺乏科学精神的地方，人们对技术的态度越分裂：有些人、有时候排斥、抗拒，视为洪水猛兽；有些人、有时候迷信、狂热，以为包治百病。　　每

5、项技术都有其局限性，区块链货币有其独特价值，区块链征信纯粹是扯淡。在这块神奇的土地上，走上邪路的不止区块链，还有大数据、P2P等。　　2、大数据征信还是大数据反欺诈　　区块链征信的基础是大数据征信。即使数据全部打通，算法高度发达，也会遇到瓶颈，Fintech绝非万能。征信机构分析数据之后，给个人一个分数或者授信额度。比如，芝麻分702分，蚂蚁花呗额度22000元。其实，这不科学。　　　　信用是相对的，跟身高不一样。身高是绝对的，姚明身高二米二六，只要测量方法正确，无论观察者高矮胖瘦、亲疏远近，他都是二米二六。信用则不然，人具有多面性：“

6、爸爸赖皮，说好周末带我去公园玩的。”“我老公答应过的事情，都办到了。”“他说过会永远爱我，大骗子。”“他工作时非常守时，从未耽误。”“该交物业费了，都拖了两年了！”同样是借钱，可能还村长的，赖同学的，还京东白条，赖P2P债务。　　现在的大数据征信机构，需要用户提供运营商、支付宝、淘宝、微信、京东、网银、信用卡、个人邮箱、企业邮箱账号及密码，身份证，手机通讯录，单位、家庭住址，几乎将个人隐私扒光了，最后要么拒掉，要么授信几千块钱。　　这不是征信，而是反欺诈。以上这些数据虽然敏感，但是和个人信用相关性并不高。机构只能据此判断用户是不是一个有

7、正常工作、生活的正常人，至于其信用好不好仍不清楚，为了控制坏账，只能授信几千块钱。要判断一个人是不是正常人，不用这么麻烦，熟人一眼就看出来了。　　大数据征信机构要的数据越来越多，用户感觉越来越麻烦、屈辱，这会导致逆淘汰：越要脸的用户越排斥大数据征信，留下来的用户质量越来越差，这导致坏账率上升、借款利率上升，机构索要更多数据，正常用户逃离……恶性循环。　　你最多愿意借多少钱给某人？熟人最清楚，而且每个人答案都不一样。　　大数据技术也有局限性，适用于对准确度要求不太高的领域。天气预报可以，明天中午12点下雨概率80%，到时没有下雨，后果也不

8、严重。商品推荐可以，根据消费记录，推荐三星手机，不感兴趣不点、不买就是。可是，坏账率高于10%，一般借贷平台就会崩溃，大数据征信准确度够吗？　　大数据适合用来排除可疑用户，但是很难给正常用户准确授信。　　3