旧金山 - Max Levchin的新消费者贷款公司肯定，真的是关于数据的，事实证明了。

在MixPanel的数据驱动会议上的轰动聊天期间，莱希宾透露，在肯定的核心处，是没有用于估算贷款风险的数据世界的想法。雷契说，这可能意味着错过的机会甚至是错误的“当我们看着你并决定你有很大的风险或风险不好时，”

肯定与在线销售的商家的合作伙伴，在购物时向购物者提供即时信用。它还通过消除输入信用卡信息和所有其他通常的步骤来使结账过程更快更容易。购物者后来解决了他们的肯定账户，大概是在更方便的时间内。

确认与传统的消费者信用不同，因为它使用各种数据集来评估购物者，从可用的信用数据到商家数据，甚至社交媒体数据。

“更广泛地，我认为我们贬值了很多系统，”莱查宾说。贷款行业对FICO得分大量倾向于，但Levchin发现它非常粗糙，遗漏了很多数据，可以为借款人的危险因素增加细微差别。他将其与今天使用GitHub活动的趋势进行了比较，例如，在雇用Web开发人员时以及他们的社区参与和互动如何提供有关候选人的其他信息。

莱佛林说，这并不是我们缺乏数据缺乏数据 - 我们实际上有很多，我们有很多。它只是没有上班，我们还没有进化我们的系统。

“很多这些系统的粒度在很长一段时间内没有变化，”他说。“大多数银行都是有利可图的，他们赚了很多钱，所以挑战FICO得分并没有很多动力。”

数据对贷款违约风险的检测和减轻来说也至关重要。Levchin将此视为两类：故意犯罪，也称为欺诈，以及当一个人借用比他们负担回报的人借钱时发生的意外情况。

抓住前者需要工作，但这是可行的。预测后者是挑战性的。“人们估计将来会发生什么，”他说，这就是历史财务数据派上派上的地方。

例如，莱查宾已经了解到，虽然两个破产对一个人的纪录来说，显然，借款人的风险很高，但只有一个人对自己的风险很多。这是一种绘制完整图像所必需的粒度数据所必需的情况。

“通常，作为人类，我们构成自己的故事来弥补缺乏数据，”他说。

有趣的是，Levchin的肯定并不是刚掌握数据的唯一公司，并在现场在线消费信贷。Klarna提供类似的服务，并在欧洲相当成立。

周一在日本推出的有薪（Exchange Corporation）类似于肯定，尽管它使用略有不同的数据来创建日本消费类模型，而不是动态设定购物者的利率。

肯定宣布，它在6月初获得了4500万美元的资金。