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随着智能 网络的普及，今后银行信贷的参考信息，将会包括通话记录，以及智能设备上的各类公开信息，比如脸书和博客。所以亲们，请注意，你手机里的每个字节都将成为“呈银行证供”。
传统信贷怎么玩？
Kyle Meade，一个信贷公司 实验室的创意总监，刚从加拿大搬到美国的时候，贷款失败了。因为他的工作类型是风险性的，最高贷款额为300美刀。他自己的公司就给人做信贷评分，然后，他就遭了“报应”。
对于全球数以百万计的，尤其是发展中国家的人们来说，信贷评分的严苛，是很令人沮丧的。如果缺乏一个强有力的金融背景，没有相关的工作经历，想要信贷创业或者买房、供孩子上学什么的，就会很难办，因为银行可能根本不鸟你。
这是不对的。因为银行需要拓展贷款业务，获得营收，而同时，平民大众也需要灵活、流畅的资金运转链，丰富、促进生活。那么，如何进行有效、精确的信贷评估，就成为一个很重要的问题。
手机怎样提供信贷评估？
布朗大学的经济学家Daniel Björkegren，正与EFL进行合作，进行收集数据预测个人信贷率的相关研究。他梳理了3000个来自海地的贷款人的电话记录、电话花费、借贷时间以及金额，建立了一套相关算法。
Björkegren的算法聚焦于通过个人数据探究他的性格。他们会及时回复未接来电（此处请忽略骚扰电话）么？他们会准时交付电话费么？这些都暗示着手机使用者的责任感。如果他们大部分的电话来自远地的银行分支，那么说明银行也很难定位到他们的行踪。
Björkegren认为，银行使用他的算法，将能减少43%的失误信贷项目，将贷款分配给更好的人们。这是4月初，他在剑桥的NetMob会议上提出来的。
元数据真能反应日常生活？
剑桥启动了一项Cignfy计划，预测人们会还多少贷款，又会留下多少。首席数据科学家Qiuyan Xu表示，我们日常使用手机的频率很高，这些元数据将可实时、灵敏地反映人们的日常和变化。元数据预测功能将会非常强大。
不过宾夕法尼亚大学的Yanhao Wei认为，这种评测方式是有一定风险的。举个例子，如果信贷公司考察的对象刻意并选择性地发表日常社交言论，分享社交信息，那么这种信贷评估系统将变得鸡肋而不准确。另外，民众隐私权也使得项目难以深入进行下去。
数字信贷的进展
虽然还有着各式各样的怀疑和风险，仍然有一些企业已经开始采用元数据分析系统进行信贷指导。加利福尼亚的圣塔莫尼卡推出了安装在手机上的应用软件，监听电话，记录人们的日常现金流动，综合统计信用评估。去年，项目发明者们在南非推行了一个试点，他们为一小部分的人们在智能手机上安装了这个app，试用者的信誉普遍良好。
此外，开发者Lenddo也将他的算法推行到菲律宾和哥伦比亚。Lenddo的算法数据主要来源是社交 账户信息（Facebook、LinkedIn），记录好友量、信息获推荐率等，从而进行信用评估。据悉，该项目已经帮助当地人们获得手机、摩托的贷款。
就像Björkegren说的，很多发展中国家的人们缺乏相关金融史，但他们普遍拥有智能手机，也许经济边缘化的人们可以通过数字信贷评估，获得所需要的银行贷款。
原载New Scientist（新科学人）英文版 智东西(公众号:zhidxcom) 编译 | 十四
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