在魏则西事件之后，今天百度又莫名卷入了赌博网站风波，不过百度下午已经回应了此事。百度推广在官方微博发布声明称，所涉网站中的赌博信息均为企业深夜私自违规更改后的内容，目前百度已启动向公安机关报案，同时正加紧收集证据积极协助调查。
说回本文正题，百度今天也有大事宣布，其向美国金融科技公司ZestFinance进行数额未明的投资。
虽然ZestFinance梅里尔拒绝透露百度将如何使用这些信用评分，但业内有传言称百度将使用ZestFinance的技术来判断其用户的信用。例如，如果未成年人用户在工作日搜索视频游戏，表示此人可能没有工作，而且不是学生，这项数据便可以用于判断此人的信用状况。
在2015年，京东商城也在去年向该公司进行了数额未明的投资，双方还宣布成立名为 JD-ZestFinanceGaia 的合资公司。腾讯科技援引线人消息称， ZestFinance 的信用模型将率先应用于京东金融的消费金融体系，不仅如此，京东还打算和行业伙伴共享这项技术，共同开拓国内信用消费市场。
Zestfinance是何方神圣？
ZestFinance，是一家位于洛杉矶的技术驱动型的互联网金融公司，他们使用机器学习的方式来评估个人贷款的信贷风险指数。其创始人是前谷歌首席信息官及工程副总裁道格拉斯·梅里尔和美国第一资本投资国际集团公司前主管肖恩·布德。
ZestFinance的核心竞争力在于数据挖掘能力和模型开发能力。据36氪报道，在其模型中，往往要用到 3500 个数据项，从中提取70000个变量，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。也就是说，有了大数据，以后的个人授信会按照另一套体系来做！
比传统征信更靠谱？
虽然FICO占领着美国99%的信用评分市场和绝大部分发达国家的信用评分市场，而Zestfinace仅服务10万多名美国人，但依然有业内人士评价，Zestfinace要挑战的就是FICO（美国最大的信用评级公司，美国三大信用局都用它的数据），为什么这么说呢？
来自金评媒的分析认为：
第一，Zestfinace使用的模型与常规的信用评估体系相比，效率能够提高将近90%，在5秒钟内，就能对每位信贷申请人的超过1万条原始信息数据进行分析，并得出超过7万个可对其行为作出测量的指标。
第二，在FICO的征信体系里，信用分数所包含的贷款人的变量一般只有几十项，而ZestFinance的模型里包含的变量将近1万项。比如申请人电子邮件所使用的用户名，申请人填写申请表时的大小写习惯，是否拥有预付款或已付全款的手机，等等。
第三，在FICO的征信体系里，有15%的人是没有信用记录的，而Zestfinace就是要给信用记录不好的人解决贷款问题。比如“发薪日贷款”，也就是发薪日之前两周申请的小额个人贷款，这种贷款的费率极高。而借助Zestfinace获得的贷款比银行的“发薪日贷款”违约率低50%。
此外，在坏账率方面，Zestfinace也比传统征信有着一定的优势。根据调查，80%左右的信贷风险来自信贷审批环节，一旦消费者获得信贷，后续的管理只能控制20%的风险，由此可见科学的信贷审批管理十分重要。据钛媒体报道：
1．获得贷款顾客的成本是竞争者的25%。根据JMP2012的行业报告，对于一个在线的借贷者来说，获取一个顾客的平均花销应该在250美元和500美元之间。2014年，通过ZestFinance的服务，获得顾客的成本稳定在100美元左右。
2．首次还贷违约率（First pay default, FPD）低于竞争者。从2012年初起，ZestFinance的首次还贷违约率还在不断波动，有时高于第三个竞争对手，随着模型的不断改进，到2013年已基本稳定，明显低于三个竞争对手。
3．不断提高客户的投资回报率。ZestFinance最初的投资回报率在100%左右，随着模型的不断改进，目前的客户投资回报率达到了150%以上。
4．投资回报率高于竞争对手。
如此来看，难怪国内巨头纷纷看中ZestFinance模式与做法，原来人家比传统征信还靠谱。
但是这一模式，在国内能够走得通吗？
梅里尔承认，这并非一项完美评分系统，而且中国市场可以使用的金融数据远少于美国。此外，梅里尔还补充道，在美国不太可能使用搜索数据进行信用评分。可见，中国与美国的市场环境还是有很大的不同的。
美国是先发展金融后发展科技，现在金融服务业已经发展得很好了，而中国是金融和科技混在一起发展的，所以肯定有很多和美国不一样的地方。此外，国内企业对于大数据的理解和应用还处在初级阶段，甚至“业内人士”都宣称“大数据对风控无效”，这种陈旧的观念显然阻碍了征信市场的创新和突破。
再加上，目前国内的信用风险管理，惩罚性太强，一种类似“有罪推理”的思路大行其道，这种方式可能简单有效，但是并没有把征信的作用全面发挥出来。中国的信贷审批，或信用风险管理，层次不齐，从定性判断到简单的量化决策都有，总的来说量化分析不足，而且征信机构的信用评分还未推出。ZestFinance在中国未必能取得它在美国的成绩，在这点上百度、京东做好心理准备了吗？