心理測量學在信用風險評估中的應用

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摘要：為了幫助薄信用的客戶獲得貸款以改善他們的生活，鑒于心理測量學能夠有效地對個體差異進行測量并對行為決策進行預測，很多征信機構或者信用評分公司采用心理測量學方法對借款人進行信用評分。總結信貸市場上基于心理測量學的信用評分實踐，發現該方法盡管可以很好地降低違約率，但在數據收集、數據分析及普適性方面仍存在一些不足，有待進一步改進。

關鍵詞：心理測量學；信用風險管理；信用評分；普惠金融

一、研究背景

據統計，全球有將近50%的成年人因缺少可以進行信用評估的數據被排除在信貸系統之外。為了幫助更多的個人和小微企業獲得貸款，擴大貸款的客戶群，促進普惠金融發展，很多征信機構或信用評分公司開始探索基于替代性數據對客戶進行信用風險評估。目前看來，使用的替代性數據包括公用事業支付記錄、電子商務交易信息和付款信息、心理測試數據以及少量社交媒體數據等。這其中，基于心理測量方法的信用評估受到推崇。心理測量是用來衡量個人態度、行為或在某種情況下認知能力的標準評估方法，通過分析心理測試數據可以預測還款意愿，并能生成幫助放貸機構評估借款申請人信用風險的信用評分。行為金融研究表明，個體差異解釋了消費者偏離經濟最優決策的原因［1］，也就是說，一個人的個性與債務積累、消費支出模式以及規劃和預算行為有關。比如，盡職盡責的人往往不會花錢購買超出他們負擔的物品，一旦發生了購買行為，就會努力履行他們的責任，而缺乏自律和粗心預算則是個人債務積累的主要原因，因此，在使用信貸之前用理性決策方法評估購買的人隨后不太可能陷入財務困境。在此基礎上，Bernerth等人分析了心理測量結果和信用評分之間的關系，研究發現責任心和信用評分成正相關關系，而宜人性和信用評分成負相關關系［2］。換句話說，越有責任心的人信用評分越高，而宜人性越高的人可能會因為性格中的信任、順從和寬容等特質，容易為他人犧牲個人資源而做出無法實現的承諾，因而信用評分越低。目前，部分征信機構或信用評分公司基于心理測量學進行信用評分并將其進行了實際應用，其應用效果如何、存在哪些不足，都關系著信貸機構以及借款方的切身利益，是雙方關心的熱點問題。因此，本文將通過分析征信機構和信用評分公司將心理測量學應用于信用評分的研究和實踐結果，總結當前基于心理測量學的信用評分市場的現狀與不足。

二、心理測量學與信用評分

（一）心理測量學的概念和歷史演變

心理測量學是一門有關心理評估的科學，通常被視為心理學的一個分支，但其影響遠不止于此［3］。人們在很多時候都需要經歷評估，比如在學校學習期間接受測試以衡量學生的表現；在學校學習結束時接受測試以獲得學歷證書；當需要通過信貸購買或申請抵押貸款時，必須填寫以相同方式評分的表格。評估形式有很多種，包括面試、考試、實踐等。但是，盡管應用和表現形式多種多樣，但所有評估都有一套共同的基本特征，即它們應該是可靠的、有效的、標準化的、沒有偏見的。評估方法有好有壞，而心理測量學可以最大限度地提高評估質量。心理學領域的其他方面都沒有對個人日常生活產生這樣的影響。心理測量學的歷史可以追溯到很久以前。達爾文的表弟弗朗西斯•高爾頓爵士（SirFrancisGalton）對人類智力的演變特別感興趣，他在1869年出版了《遺傳天才：對其規律及結果的探究》一書。該書研究了人們擁有的不同特征，以及這些特征如何使一部分人比其他人更優秀。這些差異正是科學心理學研究的重要領域。心理測量學的早期理論和應用工作主要是為了測量智力。高爾頓在研究中設計并包含了心理測驗。美國科學家詹姆斯•麥基恩•卡特爾（JamesMckeenCattell）擴展了高爾頓的研究，并于1887年建立了世界上第一個心理測量實驗室。他們開發的觀察和分析技術是心理測量學的基礎［4］。心理測量學的另一個主要焦點是人格測試，目前已有一系列理論方法來概念化和衡量人格。一些為人熟知的工具包括明尼蘇達多相人格量表、五因子模型（或“五大人格理論模型”）、個性與偏好量表，以及邁爾斯-布里格斯類型指標等工具。這些測量工具在不同人群和許多語言版本中經過幾十年的不斷測試與發展，結果表明其測試是有效的、可靠的。

（二）引入心理測量學的信用評分

信用評分是基于借款人（個人或者企業）的信用信息，通過一些統計分析方法，預測借款人未來的違約概率，通常用一個數字來表示個人或者企業的信用高低。信用評分被應用于多種領域，比如放貸機構使用信用評分來決定是否提供貸款以及收取多高的利率；醫療服務提供者使用信用評分來確定患者是否會獲得免費或折扣護理；保險公司使用信用評分來決定是否承保汽車和房主的保險；雇主在背景調查中使用信用評分來進行招聘決策。信用評分也被用來幫助投資者判斷其在資產支持證券中的風險敞口，或者將醫療保健行業的應收賬款分配給收款機構。在所有這些應用中，高信用得分的客戶會帶來更高的收益，而低信用得分的客戶則與較高的成本相關聯［5］。

1.基于傳統數據的信用評分

根據用于信用評分的信息，可以分為三類信用評分［6］。第一類是申請評分，用于評估和決定新申請人的信用，該評分主要基于客戶在申請信貸時提供的信息（例如社會人口統計數據、可支配收入、擔保人、貸款金額等）。第二類是行為評分，用于根據現有客戶的信用和當前賬戶的行為（例如余額、支付歷史、存款、信用卡的使用情況等）對現有客戶進行分類。第三類是根據企業的財務信息對公司及其所有人進行信用評分。信用評分模型可以分為兩大類：判別分析方法和機器學習方法［6］。判別分析是開發信用評分系統的第一種方法。在零售銀行業務中，主要集中在消費貸款和商業貸款這兩類貸款的授信方面。比如在金融領域使用最多的邏輯回歸方法和線性規劃方法。另一類是機器學習方法，比如支持向量機、神經網絡、遺傳算法［7］，這些方法均應用于信用評分模型的開發。

2.基于心理測量學的信用評分

為了解決薄信用客戶很少或者沒有機會獲得信貸的問題［6］，并且鑒于通過消費者心理可以預測消費者行為并在眾多領域得到驗證（比如資金管理［8］、購買行為等），心理測量學方法被引入信用評分領域。Perry（佩里）使用調查數據來檢驗人格對信用評分的影響，并且還發現與教育、收入和年齡增長相關的得分較高，但與健康狀況不佳、失業和收入較低相關的得分較低［9］。該研究還描述了一項針對受訪者的測驗，該測驗顯示出信用評分越高，受訪者的金融知識越豐富、對生活的控制感越強。Arráiz（阿拉伊茲）等人研究了由EntrepreneurialFinanceLab（創業金融實驗室，簡稱EFL）設計的用于信用評分的心理測量學測試，研究發現心理測試有助于沒有信貸記錄的企業家獲得信貸［10］。

三、基于心理測量學的信用評分實踐分析

基于以上研究成果，EFL（創業金融實驗室）、VisualDNA（視覺基因）、Compuscan（萊索托康普斯坎）和Coremetrix（庫爾測量）等征信機構或信用評分公司，與放貸機構合作，通過采用調查問卷的方式獲得客戶的心理測試數據，在分析這些數據的基礎上，對客戶的個人信用風險進行了評估，取得了良好的效果。

（一）EFL

EFL由Klinger（克林格）博士和DJDiDonna（丹尼斯•迪東納）于2010年創立，是最早采用心理測量信用評分的信用評分公司，截至目前已有十幾年的歷史。該公司認為每個人都擁有自己的人格特質，而這些特征可以幫助他們了解客戶的風險畫像，進行信用風險評估。EFL基于25個以上的人格特質識別出可能會償還借款的客戶，這些人格特質包括控制點、流體智力、沖動、自信、延遲享樂、責任心等。其中，控制點是指個體認識到的控制其行為結果的因素；流體智力是一種以生理為基礎的認知能力，如知覺、記憶、運算速度、推理能力等；延遲享樂是指延后得到某物的時間，從而得到更大的利益。EFL發現沖動型客戶和其他客戶相比擁有更高的違約率，擁有高貼現率的客戶比擁有低貼現率的客戶的風險性更高，等等。EFL評分的實踐結果表明，在肯尼亞，心理評分最低的25%客戶的違約率是心理評分最高的25%客戶的7倍。此外，基于EFL評分，EFL的合作伙伴可以在不提高違約率的情況下增加15%～35%的投資組合［12］，在不減少業務量的情況下違約率減少了16%～72%［13］。

（二）VisualDNA

VisualDNA成立于2006年，是一家消費者洞察和分析公司，該公司將大數據技術和心理測量學相結合，基于傳統的五大人格理論模型（即開放性、責任心、外傾性、宜人性和情緒穩定性五個維度），同倫敦大學學院、劍橋大學和哥倫比亞大學的學者對五大人格理論模型賦予了新的解釋，建立了自己的模型。在他們建立的模型中，開放性是指具有想象、審美、情感豐富、求異、創造、智能等特質［14］。開放性低的人不喜歡冒險，更傾向于主流和經過考驗的事物，思考方式比較實際和直接，思想比較保守；而開放性高的人則相反，喜歡冒險，愿意嘗試新鮮或者與眾不同的事物，信仰自由。責任心顯示勝任、公正、條理、盡職、成就、自律、謹慎、克制等特點。責任心低的人擁有無憂無慮、隨和的生活態度，他們花在做決定上的時間較少，選擇比較大膽，這意味著他們更加自信，對于現狀比較滿意；責任心高的人則具有強烈的責任感，做事情深思熟慮、有條理，盡管為人相對謹慎，但同樣雄心勃勃。外傾性表現出熱情、社交、果斷、活躍、冒險、樂觀等特質。外傾性低的人在社交場合比較矜持，為人較為冷靜和嚴肅；外傾性高的人善于交際、更合群，天生精力充沛，與外傾性低的人相比，更加自信和快樂。宜人性具有信任、利他、直率、依從、謙虛、移情等特質。宜人性低的人通常出于自身利益行事，不太可能為了遷就他人而在行為上做出讓步，對他人漠不關心，天生多疑；而宜人性高的人是利他主義者，有同情心，真誠，信任他人。情緒穩定性是指保持情緒穩定的能力，具有平衡焦慮、敵對、壓抑、自我意識、沖動、脆弱等情緒的特質。情緒不穩定的人易感到焦慮和不安，能夠敏銳地感受到他人的情緒，尤其是負面情緒，順從但不武斷，常沉思和自我反省；而情緒穩定的人，自信，有韌性，善于抵御外部負面事件，能夠控制自己的負面情緒，即使是在社交場合，也會感到平靜和自在。VisualDNA使用該模型設計了基于圖像的調查問卷，從收集到的數據中對客戶的償還意愿進行了有效預測，在俄羅斯、土耳其、墨西哥、馬來西亞、波蘭和南非的眾多零售銀行的信用卡和個人貸款業務中，在同等業務量的情況下違約率減少了23%，并使得50%以上薄信用客戶獲得貸款［15］。

（三）Compuscan和Coremetrix

2016年，作為非洲最大的獨立的征信機構之一的Compuscan公布了同Coremetrix的戰略合作。Compuscan成立于1994年，致力于在整個信用生命周期內提供全面的信用報告和風險管理解決方案。Coremetrix則成立于2012年，通過結合數據科學家、心理學家、工程師的方法，構建并開發了富有洞察力的個性測驗，在金融服務領域創建新數據，并在消費者個性和信用意圖之間建立了聯系。該戰略合作的目的是使用心理測驗來補充傳統評分技術的不足，以評估被視為邊際風險的消費者，使Compuscan的客戶能夠評估具有有限信用信息的申請人，從而擴大其客戶群。Compuscan和Coremetrix通過基于圖像的問卷獲得申請人的信息，從五大人格理論模型以及動機、行為傾向性等維度刻畫消費者心理，了解消費者信譽度產生的原因，其測試結果以風險評分體現，其中基于圖像設計調查問卷的優點在于可以觸發消費者的本能和情緒反應，進而獲得更準確的數據。在此基礎上，結合已有數據或者只依據心理測量數據，Compuscan和Coremetrix為信貸提供商、金融服務提供商、保險公司和風險管理者提供薄信用客戶的個人信貸指數和相關的金融產品適用性指數。該測試通常會在標準風險評估完成后進行，消費者可以選擇是否愿意進行心理測試。該測試可以為消費者在基于傳統評分方法被拒絕信貸的情況下，贏得基于心理測量分數進行第二次評估貸款申請的機會。2017年，Compuscan和Coremetrix將該心理測量模型應用于印度10000名高風險信用客戶，時間為3個月，他們發現心理評分越高不良率越低［16］。在此基礎上，Compuscan和Coremetrix在對10000名南非消費者進行信用評估時，只基于征信機構數據進行風險評估的模型的Gini系數（衡量記分卡區分好客戶和壞客戶的能力）為0.25，加入心理測量數據后，信用評分模型的Gini系數達到0.3，評分效果提高了20%。與此同時，他們在傳統的記分卡方法上進行了改進，通過使用機器學習技術（比如神經網絡、聚類、隨機森林等）構建模型中包含的特征，得到評分效果更好的信用風險模型［17］。在實際推廣應用中也證明，Compuscan和Coremetrix采用的方法可以提高信貸產品的接受率，同時也降低了違約率，而且可以增加可持續貸款，降低拖欠率，使消費者獲得更公平的審貸結果，促進經濟發展［18］。

四、分析與啟示

從幾家機構應用心理測量學開發信用評分的實踐來看，有如下特點：在數據收集方面，在線調查問卷是心理數據獲取的主要方式，問題的提問方式主要包括文字形式和圖像形式兩種。文字形式的問題，清晰、易懂，但是需要仔細閱讀；而圖像形式的問題，簡潔、直觀、有吸引力，但是需要用戶去理解圖像所表達的含義。在心理測量學變量方面，五大人格理論模型是主要的心理測量模型，主要進行人格評估，相比于VisualDNA、EFL等公司增加了其他維度的心理測量要素。在信用評分模型方面，傳統的評分方法被廣泛采用，而機器學習方法采用的相對較少。盡管目前基于心理測量學進行信用評分已取得了一定的研究成果，但仍存在著如下不足。第一，收集的數據真實性難以保障。心理測量數據常常通過問卷形式獲得，這就存在借款申請人因了解問卷填寫目的故意隱藏真實想法、填寫虛假信息進而獲得貸款的可能。同時，由于問卷的填寫是基于互聯網，不需當面填寫，往往會存在申請人在專業人士的指導下填寫問卷的可能。這就需要征信機構或信用評分公司建立問卷填寫真實性的識別方法，而且，因為這是申請人和信用評分公司不斷博弈的過程，需要征信機構或信用評分公司定期更新識別方法，完善心理測量學信息收集過程。第二，心理測量維度和模型的豐富度有待提高。是否心理測量的緯度越多，信用評分越有效，還有待于進一步探索研究，因為維度越多，變量間產生共線性的可能性就越大，用戶需要回答的問卷問題就會越多，會讓用戶產生厭煩心理，進而消極回答問題，因此，如何建立有效的心理測量模型還需要對比研究。此外，在信用評分模型方面，機器學習方法的應用仍在探索中，還需要深入研究。第三，還款能力未能考慮在評分模型中。由于心理測量方法只是從心理的角度衡量客戶的信用風險，而另一方面，還貸能力也是影響信用風險的重要因素，它會直接影響還貸行為發生的可能性。因此，只基于心理測量學進行信用評分是不全面的，應將其與存款信息、工作情況等能表示還款能力的指標相結合，從心理層面和實際經濟能力兩個方面共同對信用風險進行更全面的評估。第四，基于心理測量學的信用評分方法的普適性需進一步驗證。考慮到不同國家、不同地區文化差異對人們心理形成的影響，以及政治和法律環境對金融決策的影響，同一分析模型對于不同地區消費者評估的準確性需要進一步探索。當環境發生改變時，以往的研究結果可能也會發生改變，不能以其作為制定決策的依據，因此，需要根據不同國家、不同地區人們的心理特點，適時調整模型，使信用風險評估模型達到良好的預測效果。

作者：王靜 楊淵 趙以邗 單位：中國人民銀行征信中心 中國人民銀行金融研究所