国际货币基金组织论文探讨以网络浏览历史确定客户信用评级可能性

该论文表示，银行系统正面临着来自Google、Facebook和苹果等科技公司的严重威胁。研究人员确定了两个关键领域，科技公司有更多机会获得软信息，而信息平台可以取代银行依赖与客户会面的物理位置。

目前贷款人依赖硬数据，这些数据可能会掩盖借款人的价值，或者在困难时期描绘出一个不必要的悲惨画面。研究人员列举了可以纳入评估借款人的软数据点，如用于访问互联网的浏览器和硬件类型，在线搜索和购买的历史，他们认为，当贷款人接触到潜在客户上网历史数据时，他们可能更愿意给借款人一些宽松。

在经济衰退期间，银行倾向于为其长期客户提供缓冲的信贷条件。这是因为他们与客户有一段历史和关系。现在，想象一下Facebook与借款人的那种亲密历史，突然间数字现金计划开始变得更有意义了。但是，如何将所有这些数据纳入信用评级？当然是机器学习。

研究人员承认，将这种软数据纳入信用分析，会有隐私和政策方面的问题。而且他们几乎没有解释这在实践中如何运作。这篇论文并不长，值得一读，可以让读者对金融科技未来有一些概念以及理解为什么每个人似乎都想加入支付游戏。

事实上，要获得真正精细的软数据点，可能需要像Facebook和苹果这样的公司放宽他们的标准，将未加密的信息与个人账户联系起来。他们如何与其他机构分享信息将是其自身的问题。虽然研究人员看好科技公司对银行的优势，但他们认为企业对企业的借贷是传统机构继续主导的游戏。然而，由于云计算的兴起，这可能使大型科技公司能够创建包括大型企业客户在内的B2B生态系统，这种情况可能会发生改变。