过去，银行判断一个人是否值得放贷，主要看收入、负债、征信记录这些“硬指标”。但现实中，有些人收入稳定却频繁逾期，有些人看似资质一般却始终按时还款。这种差异背后，其实藏着行为习惯与心理特质的影响。
近年来，一些金融机构开始尝试在合规前提下，将行为或心理评分作为辅助风控特征，用更立体的视角理解借款人的还款意愿与稳定性。
这类评分并非凭空猜测，而是基于心理学量表和行为数据分析构建的模型。比如，通过评估个体的风险偏好、延迟满足能力、情绪稳定性等维度，可以间接反映其面对财务压力时的应对方式。一个情绪调节能力较弱的人，在遭遇突发支出时可能更容易选择逃避还款；而具备较强计划性和自律性的人，即使短期收入波动，也更可能优先保障信用履约。这些信息若能与传统数据交叉验证，有助于提升风险识别的颗粒度。
合规是前提，数据来源必须透明可控
引入心理或行为评分，绝不意味着随意采集用户隐私或进行“性格审判”。所有用于建模的数据，必须建立在用户明确授权、用途清晰、处理合法的基础上。目前实践中，这类评分多来自用户自愿完成的标准化心理测评——例如在申请贷款过程中，用户可选择填写一份简短问卷，以帮助银行更全面评估其信用状况。问卷内容通常聚焦于日常决策风格、压力应对方式等非敏感领域，不涉及临床诊断或人格标签。
值得一提的是，像橙星云这样的专业心理测评平台，已为众多机构提供过合规的行为评估支持。其积累的4500多万份测评报告覆盖职场、家庭、情绪管理等多个场景，所采用的量表均经过信效度检验。当这类工具被谨慎引入金融风控体系时，核心价值在于补充“行为意图”这一传统数据难以捕捉的维度，而非替代征信或收入证明。
心理评分不是“算命”，而是理解人的复杂性
有人担心：用心理特征做信贷决策，会不会造成偏见？其实，负责任的做法恰恰是避免单一标签化。心理评分的意义不在于给用户贴上“高风险”或“低风险”的标签，而是帮助银行理解：在相似的经济条件下，不同人可能因心理特质差异而表现出不同的还款行为。这种理解最终服务于更公平、更精准的风险定价——让真正有还款意愿但暂时缺乏传统信用记录的人（如刚毕业的年轻人、自由职业者）获得合理机会。
当然，任何辅助工具都需持续验证与校准。心理因素只是拼图中的一小块，绝不能凌驾于客观财务数据之上。未来，随着用户对心理健康认知的提升，以及数据伦理规范的完善，这类融合行为科学的风控思路或许会成为行业常态。毕竟，金融的本质是信任，而信任的前提，是对人的理解多一分深度，就少一分误判。