“互联网+消费金融”行业报告，如此暴利行业如何分羹？(7)
2、Zestfinance
2009年成立于洛杉矶，是一家通过机器学习和大数据技术进行个人信用评分的金融科技公司，服务于个人征信分数不达标的用户。截止2015年底，Zestfinance已经服务了10万名客户，主要分为两大类：一类是因FICO（美国通用的一种个人信用评级法）评分接近或低于500而基本信贷需求无法得到满足的人群；另一类则是信用分数不高而借贷成本高的人群。
ZestFinance 通过三大步骤完成对这类群体的金融服务，分别是：搜集数据→ 输入多维变量、建立模型→ 获取评估结果并对结果核实修正。
它首先通过用户自身数据（住址、银行卡信息）、第三方专有数据（专业第三方机构）、公共数据、社交网络数据进行系统自动多维度收集，而后通过机器自动学习将 3500 个数据项转换为 70,000 个维度输入变量，再利用 10 个预测分析模型，如欺诈模型、身份验证模型、预付能力模型、还款能力模型、还款意愿模型以及稳定性模型，进行集成学习或者多角度学习，并得到最终的消费者信用评分。
持续迭代的能力：ZestFinance 的评分模型更新并细化的速度很快，从2012年至今，几乎每个季度都会推出以开发者命名的新信用评估模型。最早，ZestFinance 只有信贷审批评分模型，目前已经开发出八类信用评估模型，包括市场营销、助学贷款收债、法律收债、次级汽车抵押贷款，等等，用于不同信用风险评估服务。
从一个侧面来看ZestFiance的牛B之处，它于去年6月和今年7月相继获得京东和百度的投资，其中京东的投资金额达到1.5亿美元；正是因为它能有效地补充国内消费金融贷款者个人信用评估的不足，有助于京东和百度在拿到个人征信牌照之后在中国消费金融的布局。
3、Grouplend
Grouplend于2014年在加拿大温哥华成立，主要为加拿大中产阶级提供消费信贷服务，其服务特色在于：Grouplend会参照贷款用户的社交信息数据，做出是否放贷、放贷利率高低的决策；社交信息包括社交活跃度、社交关系、好友的平均信用等级等。举例而言：如果贷款者好友的平均信用等级没能达到其规定的最低信用分要求，或者贷款者的好友违约率过高，都会使得Grouplend拒绝该名申请者的贷款请求或将贷款的利息相应提高。
文章分析引用的数据来源：上市公司年报、券商行研报告、媒体对创业公司访问稿或演讲整理稿、以及笔者通过行业内部人士的访谈所得；与公司实际运营数据会有偏差。
本文由周家骏（天图资本，关注中后期大消费、消费升级、文娱方向，微信号：jarvis_zhou1001）主笔，Iris（“互联网+”跨界天使投资人，微信号835661681）联合编撰，欢迎业内人士交流探讨，欢迎申请加入我们的线上研习社群共同挖掘机遇。
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(责任编辑：方向)
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