張衛斌：金融ビッグデータリスク管理モデリングは単なるデータとアルゴリズム以上のもの

2016年3月、中国データ最高責任者連盟が「中国ビッグデータ産業の発展に影響を与える100人」大規模インタビュー活動を開始し、北京大学情報管理研究センターと中国新世代IT産業推進連盟が共催しました。インタビュー対象者は、政府、産業界、学術界、研究機関、企業など、さまざまな分野から集まり、さまざまな角度とレベルからビッグデータ産業の現在のホットスポット、困難、疑問を説明し、経験を探求し、中国のビッグデータ産業の健全で持続可能な発展を護ります。

インタビュー対象者: 張衛斌

最高データ責任者アライアンス専門家グループのメンバー、北京陳鑫信用情報株式会社会長。

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上海交通大学でEMBAを取得し、ビッグデータ分野、特にビッグデータチェーンにおけるコア分析と意思決定アクションリンクの研究と探求で14年の経験があります。データウェアハウス、多次元分析、データマイニング、ヒューマンコンピューターインテリジェントインタラクション、情報可視化分析、金融ビッグデータ、ビッグデータ信用報告、ビジネスインテリジェンスインテリジェンスなどの分野で豊富な技術的蓄積を持っています。国家、省、省レベルのビッグデータ研究プロジェクトに何度も参加し、多くの発明特許を取得しています。

国家科学技術進歩賞二等賞、公安部科学技術賞三等賞、2012年中関村国際インキュベーションソフトウェア協会「信頼される起業家」、2014年「中関村起業家スター」を受賞。同社は2014年10月に設立され、中国人民銀行に認可された独立した第三者信用調査機関です。

チーフデータオフィサーアライアンス：ビッグデータ分野の先駆者として、2008年に北京陳瑞科技有限公司を設立し、公共安全分野にビッグデータ応用ソリューションを提供してきました。 2014 年に信用情報サービスを提供する Chenxin Credit Information Company を設立することにした理由は何ですか?

張衛斌：陳鑫信用調査は陳瑞株式会社によって成功裏に育成され、陳瑞株式会社の技術と文化を継承しました。特にエンジェル段階では、データリソース、技術チーム、専門家リソース、市場リソースの面で多くのサポートを受けました。

私は最初に公安部第三研究所のネットワーク情報セキュリティに携わる会社に勤めました。そこで過ごした数年間は、ちょうど中国のインターネットが急速に発展した時期と重なりました。 2008年にChenrui株式会社が設立されて以来、私たちは公共安全分野におけるビッグデータの応用に注力し、細分化された分野で堅実な仕事をしてきました。公共安全分野だけでも、全国に150社以上の顧客を持っています。そのため、当社のチームはデータリソース、データ分析およびマイニング技術、そしてその業界での応用に非常に自信を持っており、確かなビジネス経験を持っています。陳鑫氏のチームは2009年にすでにビッグデータ分野に参入しており、データリソースは主に産業データと社会インフラ運営データで構成され、2013年には金融データ製品の収集、応用、設計を開始したと言えます。

2014 年の Chenxin Credit Information の設立は、長い期間の検討と度重なる議論を経て、当社チームが下した決断でした。私の国では、長い間、ビッグデータの応用が比較的多い業界は、政府、通信、金融、医療、エネルギー、電子商取引、インターネット業界でした。垂直分野におけるビッグデータ応用の普及の歴史的経緯を見ると、政府、通信、金融などの分野が最初に参入し、最も深いビジネス関与を持っています。数年の発展を経て、医療や電子商取引などの業界にも深く浸透し、かなりの市場空間を形成しています。応用レベルから見ると、政府、金融、インターネット金融などの垂直分野に基づくビッグデータ応用は、今後より強力な収益化能力を持つことになります。したがって、ビッグデータ企業は、強力な収益化能力と高成長の市場スペースを持つニッチな分野を獲得する必要があります。

第二に、わが国の信用調査業界はまだ初期段階にあり、一部の先進国と比べて大きな差があります。この脆弱な基盤を背景に、兆単位の消費者金融市場が台頭しています。これは、私たちがビッグデータ信用報告の方向性に注力している理由でもあります。昨年9月に世界包摂金融パートナーシップが発表した包摂金融指標によると、中国で金融機関を通じて借り入れを行う成人の割合はわずか9.55％で、G20平均の14.87％を下回った。信用市場における情報障壁の点でも、中国はわずか50点にとどまり、これも世界平均の61.84点を下回った。

最高データ責任者アライアンス: おいしい料理には、優れた調理技術が必要です。金融ビッグデータのリスク管理のためのデータモデリングについて、どのような洞察を共有していただけますか?

張衛斌：金融ビッグデータのリスク管理モデリングの観点から見ると、現在、多くの企業がすでに多くのアルゴリズムを持っています。しかし、自然科学のモデリングだけでなく、社会科学、人文科学、歴史的思考も取り入れ、これらの側面をアルゴリズムに導入する必要があると私は考えています。中国には5000年の文化の歴史があり、各地域には独自の奥深い独特の風習や慣習があり、自然科学のモデリングだけに頼っていては正確な分析の目標を達成できないことも明らかになりました。

これは、なぜ大手国際リスク管理会社の事業が中国で推進できず、そのモデルが効果的でないのかという疑問にも答えています。これは、中国の文化、歴史、習慣に対する深い理解がなく、中国の現在の金融業界と特徴を正しく把握していないためです。根拠のないモデルは実装が困難です。

私たちは皆、「ビールとおむつ」の話を聞いたことはあるでしょう。それは、アメリカの父親がビールを買うときにおむつも買うという話です。これはアメリカの家族文化を反映していますが、中国ではこのルールは必ずしも当てはまらないかもしれません。

弊社の経験をお話しさせていただきますと、企業信用調査の過程では、地域によって人や企業に対する判断基準が異なります。データから、江蘇省と浙江省のほとんどの中小企業経営者と企業は、生活と娯楽への支出が比較的少ないことがわかります。地元の文化と雰囲気により、経営者間の社交は感情的ではなく理性的になっています。北部では異なります。北部の地元の風習と習慣は「酒第一」であり、頻繁に集まり、頻繁に訪問することを重視しているため、北部の企業と個人経営者によるそのような支出の割合ははるかに大きいです。したがって、両地域の中小企業のリスクと信用を評価する際には、具体的な問題も具体的に分析します。生活が非常に規則正しく、生活費や娯楽費が少ない南部の企業や経営者が、生活費や娯楽費が高い北部の企業や経営者よりも信用スコアが高くなるとは必ずしも限りません。

そのため、私は常にチームに、海外の機関の成功したアルゴリズムやモデルをコピーしたり、1つの標準を「どこにでも適合」させたりできないことを強調してきました。独自の考え方を持ち、各ビジネスシナリオの特殊性を考慮し、顧客の地域の違いやさまざまなビジネスシナリオの違いに応じて、社会科学のアルゴリズムとビッグデータリスク管理システムを統合する必要があります。そうして初めて、このようなリスク管理システムによって生成される結果は、ユーザーの実際のニーズをよりよく満たすことができます。

さらに、多次元データ リソースも必要です。今日、ビッグデータを活用して人物を描写する場合、必要なデータは、ソーシャルオペレーションデータ、インターネットオープンソースデータ、トランザクションデータ、軌跡データなどまで拡張する必要があります。単一のデータ ソースでオブジェクト全体を表すことは困難です。すべての関係者のデータを組み合わせることによってのみ、完全な肖像と包括的な信用評価を構築できます。現在、当社のお客様はより多くの運用分析を適用しており、一般的には 2c と 2b、金融詐欺防止、違法な資金調達の監視に重点を置いています。これらは、当社がこれまでに行った中で最も成功したソリューションです。

Chief Data Officer Alliance: 使いやすさが一番重要ですね。顧客のアプリケーションシナリオに基づいて実装された信用調査の事例を 2 つ教えていただけますか?

張衛斌氏：現在、信用調査ライセンスを持つ信用調査会社は 135 社あります。比較的順調に運営している会社のほとんどは、データ ソースとビッグ データ技術プラットフォームの両方を備えており、専門的なモデリング チームも持っています。当社は、長年にわたるビッグデータの蓄積、データモデリング、ウェアハウス構築の経験、およびインテリジェンス理論に基づく多次元分析次元に依存して、ラベリング方式でビッグデータリスク管理、顧客獲得、業界監視などのサービスをお客様に提供しています。

まずは金融ビッグデータのリスク管理の事例についてお話ししましょう。当社のビッグデータリスク管理プラットフォームは、企業信用レポートサービス、特別な信用調査、企業ユーザーポートレートを提供します。エンタープライズ ユーザー ポートレートは現在、アプリケーション フィードバックが最も優れている領域であり、これに重点を置きたいと思っています。

企業ユーザーポートレートを作成するには、まずデータを収集し、整理してから分類し、1つのテーマカテゴリ、42の2次カテゴリ、3,000以上のタグに分けます。企業レベルには、法人、個々のビジネスデータなどが含まれ、多次元の特徴分析が行われます。たとえば、消費、ビジネス、好みなどです。このポートレート情報は、リスク管理や顧客獲得に活用できます。一部の企業や機関に企業ポートレートサービスを提供する際、会社の実情を伝えるだけでなく、地域や業界における会社のランキングも伝えます。ビッグデータ思考では、相対的な量というパラメータに注意を払う必要があります。絶対的な量や単一の顧客だけを参照して、顧客のリスク耐性を判断することは困難です。

例えば、ある電子情報会社は伝統的な産業に属しており、その規模から他の場所に工場を設立する必要があり、資本ニーズが生じます。上海、広州などのインターネット金融機関にとって、短期間で包括的な評価を完了することは困難です。当社のビッグデータリスク管理は、体系的な監視と分析を通じてこの目標を達成できます。資金調達のリンクもあります。子会社がすでに別の場所で訴訟に巻き込まれている場合、当社のシステムはこの状況についてタイムリーに警告を発します。

国は社会信用システムの構築を非常に重視しているため、政府の規制当局もビッグデータ信用報告に大きな需要を持っています。私たちはいくつかの省の違法資金調達監視システムに参加し、収集したデータに基づいてその行為と内容の特徴分析を行いました。

毎月、いくつかの省のプラットフォームで疑わしい集団が発見されています。昨年10月には、毎月数億近くの資金を稼ぐ集団を発見しましたが、これは数ある集団のうちの1つにすぎません。彼らの行為が違法な資金調達なのか、通信詐欺なのかについては、経済調査局に移管されてさらに分析されるまで待たなければなりません。もちろん、今回の事件は、地方の金融事務所、地方の中国人民銀行の関連部門、公安経済調査部門の緊密な協力と切り離せないものである。

最高データ責任者アライアンス: 起業家精神そのものが実践です。過去 1 年間に信用調査会社を立ち上げる際にどのような困難に直面しましたか? どのように解決しましたか?

張衛斌： 「起業は精神修行である」という言葉に私は非常に同意します。私がChenruiになってから8年が経ちました。私自身とチームの心境と姿勢に変化を感じています。最初はエネルギーが過剰で、毎日忙しさに圧倒されていましたが、今ではずっと落ち着き、ビジネスの方向性を徐々に決められるようになりました。これは良い変化であり、「修養」の結果です。

私たちはこれまで、ビジネスモデルが不明確であること、市場の需要があること、利益を上げるのが難しいこと、専門的な人材を見つけることが難しいことなど、多くの困難に直面してきました。これらは、ほとんどの信用調査会社が直面してきた、そしてこれからも直面するであろう困難でもあると思います。法律や規制が十分に整っていないと考える人もいれば、システムが遅れていると考える人もいれば、データ共有に問題があると考える人もいます。対照的に、需要側には問題があると思います。

一般大衆の信用消費に対する需要は弱く、消費習慣が形成されていません。システムから政府、企業、個人に至るまで、信用報告に対する理解と認識は先進国に比べてはるかに遅れています。これは、業界の発展と信用システムに一定の影響を与えます。当社が事業を進めていく過程で、信用調査にビッグデータを活用しなければならないことは分かっていても、それをどのように活用すればいいのか、また、それを支える組織内にどのようなシステムを構築すればいいのかが分からないというお客様に出会うことがよくあります。この問題の改善は、どの企業にとっても短期間で達成できるものではありません。継続的なコミュニケーション、相互学習、探求、実践のプロセスが必要になります。

最高データ責任者アライアンス: 2017 年に向けて、どのような新しいビジネス思考や戦略レイアウトがありますか?

張衛斌：信用報告には開発思考とグローバルな視点が必要だと私は考えています。そのため、当社は設立当初から「信用報告におけるグローバルなビジョンを持つ独立した第三者」となるというビジョンを掲げてきました。これは業界でもユニークなものであり、今後も当社が堅持していくものです。

昨年の金融フォーラムで、私はゲストと、インターネット金融時代に入ってからインターネット銀行が台頭すると議論しました。これは、現在のインターネット金融と伝統的な銀行のハイレベルのビジネスモデルです。ビッグデータ信用レポートは、「データサポート、シナリオ駆動、顧客主導」の3つの要素を中核とし、銀行、相互金融、インターネット銀行に顧客獲得とリスク管理の面で基本的なサービスを提供します。これも私たちのビジネス方向の1つになります。

近年、「一帯一路」という国家戦略が継続的に推進されており、ますます多くの中国企業が海外に投資し、多くの個人投資家が移住や留学など国境を越えた資産配分を行っており、これらすべてにグローバルな信用調査サービスが必要です。当社は、独自のグローバルデータリソースを活用し、数十の海外信用調査機関と協力することで、世界の80％、約190カ国でビッグデータ信用調査業務のカバー範囲を完了し、より多くの個人や法人組織に便利な信用調査サービスを提供できます。