国内未来3~5年内,征信业务是否有可能爆发? - 诺米粒 - 2024最新贷款口子论坛
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国内未来3~5年内,征信业务是否有可能爆发?

在美国,日本等发达国家,征信业务已经非常完善了,但是国内这一块一直没有一个成熟的征信体系,请问这一块国内究竟是否有可能做得起来?有人说,征信是互联网金融的根基,是有可能爆发的,这种说法是否正确?听说阿里,腾讯,平安等等都在做征信,将来谁更有可能做得起来呢?对这一块还挺感兴趣的,恳请各位不吝赐教。
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谢谢亲爱的 @陶拾伍邀请,It's a verd verd good question about 征信 at 知乎。且听老娘一曲十八摸,把那征信娓娓来诉说。

先给题设下个定论:如果是根据征信业务发展的社会曝光、被重视程度和各方资源投入等来评判,未来3~5年国内征信必然爆发。如果是按照征信体系的完善程度、投入社会使用被接纳程度等来评判,这恐怕是一条很长的路啊。这一点,我和 @陈力阳的观点基本一致。

既然题主提到了发达国家(以美国为代表)的征信业务发展,以及国内阿里(蚂蚁金服),腾讯(腾讯信用),平安(前海征信)等巨头在征信业务(以个人征信业务为主)上的布局,我就顺着这个线索铺开。

全文结构分为:

一、美国的征信业务发展现状
··········1)FICO和三大征信机构
··········2)ZestFiance及它与FICO的区别
··········3)Credit Karma及其他
二、中国的征信业务发展概况
··········1)聚信立
··········2)安融征信
··········3)快查
··········4)闪银奇异
··········5)京东金融
··········6)腾讯(腾讯信用)——腾讯征信
··········7)阿里(蚂蚁金服)——芝麻信用
··········8)平安(前海征信)
三、谁将是国内最有可能的征信业务终成者

内附大量图表数据,力争做到有理有据令人信服。

一、美国的征信业务发展现状

美国征信行业的兴起源于消费的盛行,经历了快速发展期、法律完善期、并购整合期以及成熟拓展期四大发展阶段,逐步壮大并已经形成了较完整的征信体系,在社会经济生活中发挥着重要的作用。整个征信体系分为机构征信(又分为资本市场信用和普通企业信用)和个人征信:

以个人征信为例(见下图),产业链中第一环节是数据收集,其来源比较广泛,有利于机构更加全面的掌握个人的信用状况。然后是对数据进行标准化处理,例如,第二环节中,Metro 1及
Metro 2是美国信用局协会制定的用于个人征信业务的统一标准数据报告格式和标准数据采集格式,这种标准是征信行业发展非常重要的里程碑。第三环节是三大征信局对海量数据进行处理,进而形成信用产品,包括评分、报告等,最后是将数据应用于各种场景中,比如个人租房,办理贷款业务等等。

在这一点上,国内发展起码落后美国五条街。毫不夸张地说,在美国信用等于一切(无论对机构还是个人),还记得高晓松在talk show《晓说》中提到自己因有酒驾记录而被终生禁止买枪的事吗?对,就是这么霸气,信用分低的人在美国几乎不可能贷到款、办理信用卡甚至是求职也会受到影响。

目前美国主流的个人征信机构分布如下图所示:

1)FICO和三大征信机构

最主流的FICO信用评分体系(Fair Isaac公司旗下的产品)现已覆盖了全美90%的借贷机构和85%的人群,三大征信局Experian、Equifax和Trans Union都是采用FICO的模型计算信用分,只是数据来源略有差异。

注意这张图,它不仅是构建FICO信用评分体系的重要数据源汇总,更是中国征信历史上里程碑式的参照物。

2007年6月,FICO正式进入中国,先后为包括工商银行、建设银行、中国银行、交通银行、招商银行、光大银行、中信银行、平安银行以及全国乃至全球最大的P2P公司宜信(唯一一家)提供先进的技术、咨询和分析服务,帮助它们有效管理信贷风险和业务增长,实现合规性目标。

2)ZestFiance及它与FICO的区别

ZestFiance,原名ZestCash,是美国一家新兴的互联网金融公司。在这里要纠正 @楠爷 答案中的一个小错误。在美国,ZestFiannce和FICO是完全对立的另一种信用评分体系,所以不存在“美国FICO信用积分指标从ZestFinance获得用户行为信用数据”的情况,ZestFiannce主要服务对象是FICO评分低于500甚至无信用评分的人群,而且市场很小,只有大约10万用户量。和FICO的区别在于:

野路子也想和正规军斗?

数据源方面,ZestFiance重点挖掘用户现在的信息(传统征信数据只占30%左右),采用基于多角度学习的评分预测模型评估用户信用:
  • 挖掘数以千计的不同的变量;
  • 理清变量关系,转换变量为有用的格式;
  • 被转换变量合并到元变量之中,描绘一个借贷者的某些特定方面;
  • 元变量输入到不同的模块中,每一个模块代表一种“技能”;
  • 每一个模块贡献一定分数比例,合成最终的分数。

在其模型中,往往要用到 3500 个数据项,从中提取 70,000 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。其次,ZestFinance公司另辟蹊径,充分利用丢失数据之间的关联和正常数据的交叉,探寻数据丢失的原因。另外,每个季度ZestFinance公司都会推出一个新的信用评估模型,目前已覆盖信贷、市场营销、收债、助学贷款收债、法律收债和次级汽车抵押贷款等方面。

2015年6月,ZestFinance入华,与京东发布联合声明,成立合资公司JD-ZestFinance
Gaia。京东将在自身领先的互联网大数据信用模型中,进一步引入ZestFinance 的先进技术和丰富经验,利用京东生态系统中亿级用户的消费轨迹数据和在中国市场的业务实践,打造更为强大、精准的大数据信用评估体系,为互联网金融行业提供创新的信用模型和技术。

点评:合作伙伴level直接反映了京东金融的发展战略层次,在【辅助征信】这条路上京东已经越走越远了(手动再见)。


3)Credit Karma及其他

一个免费查FICO分(TransUnion和Equifax)和简版信用报告的平台(美国政府规定,三大征信局每年为用户提供仅一次免费查询信用记录的机会)。并且用户可以在平台上查看自己的各项财务状况,根据用户的信用信息及个人金融信息推荐合适的信用卡、更优惠的车贷和房贷等信贷产品,当会员购买了金融机构的产品后,机构变付费给Credit Karma。产品运营模式:

Credit Karma不是个人征信机构,它只是征信产业链上的一个创新环节,更像是一种渠道的创新。在美国类似的公司还有Quizzle、Credit Sesame、http://Credit.com等,这里就不浪费精力一一介绍了。

通过对美国征信市场的介绍我们可以大致看出,国内要想培育成熟的征信体系,必然离不开政府的推动与支持 → 丰富的数据源(尤其是银行、保险、信托等与金融牌照直接挂钩的重要数据)和先进的信用评分建模技术。尤其是在中国这样的集权制国家,政府的作用是决定性的,这也就是我后面为什么说平安(前海征信)将是国内最有可能的征信业务终成者,阿里(蚂蚁金服)和腾讯(腾讯信用)不服气?来战!

借鉴资本主义是第一要义!
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参考资料:征信体系发展简述及特点

二、中国的征信业务发展概况

中国征信体系正处于由政府公共征信主导向企业市场化征信主导的过程。截止2012年底,我国有各类征信机构150多家,征信行业收入约20多亿元,其中政府背景的信用信息服务机构20家左右,社会征信机构50家左右,信用评级机构若干(可查到的最新数据)。

2015年1月5日,中国人民银行印发《关于做好个人征信业务准备工作的通知》(官方公告见:人民银行印发《关于做好个人征信业务准备工作的通知》),要求首批8家机构做好个人征信业务的准备工作,准备时间为六个月。

  • 芝麻信用管理有限公司
  • 腾讯征信有限公司
  • 深圳前海征信中心股份有限公司
  • 鹏元征信有限公司
  • 中诚信征信有限公司
  • 中智诚征信有限公司
  • 考拉征信有限公司
  • 北京华道征信有限公司

除以上首批8家国家重点关注的个人征信机构外,还有例如聚信立、安融征信和快查这样的信用服务机构,闪银奇异和京东金融(其实像拍拍贷、人人贷及宜人贷之类的P2P平台也在做类似的事情,由于他们的业务出发点是信贷而非征信建设,再此就不赘述了,大家可以关注一下拍拍贷的魔镜系统)这样的互联网公司也在做类似的事情。下面我简单介绍一下以上几家公司的相关布局。

1)聚信立

中国版ZestFiance,一个不到50人的小公司,刚过A轮,服务模式为B2B2C(基于用户授权的消费者数据管理平台,从金融行业入手,帮助用户迅速收集,整合,分析其在互联网上的信息。金融机构用这些信息可以迅速对用户的资信状况做出判断,从而辅助金融机构做出决策)。产品服务形态如下:

通过汇聚23个渠道的数据(支付数据、消费数据、金融数据、社交数据、移动端数据和运营数据等),运用先进的大数据和机器学习算法,深度挖掘用户的个人身份基本信息、收入支出信息、兴趣爱好、个人影响力、社会关系等并形成相关分析报告。

主要数据源:

可是又有什么卵用呢?提出的所谓诚信指数和信用指数完全上不了国家征信业务发展的台面,仅供甲方(如银行)采纳参考。而且数据爬虫还很容易被对方的反作弊机制干掉,因此这一类自身不能沉淀数据的公司风险系数非常高(下同)。

2)安融征信

号称全国性个人征信机构,运营模式完全借鉴日本的“会员制同业征信”,乃全国首创(抄),其建立的特色产品“小额信贷征信服务平台(MSP)”,能充分利用大数据技术,整合公安、司法、工商、银联、电信、电商、公用事业缴费等各类信用信息以及各类互联网公开数据,进行信用信息共享、反欺诈、风险预警监测、个人消费能力分析、个人及关联企业信息分析、信用评分以及公共信息查询服务。

这一切看起来都很屌对不对,能打通各种政府职能机构的数据通路?呵呵,no way,安融只能称霸华北(北京)地区,就像鹏远征信只能征服华南(广东)地区一样,地域性太强。

3)快查

中国版Credit Karma,也是一个不到50人的小公司,技术无亮点,产品服务形态一图带过。

4)闪银奇异

算是中国第一家互联网信用评估公司,在个人信用评估方面的产品为Wecash闪银(还有一个产品叫闪银租车风控系统),完全通过第三方的数据收集和挖掘对用户进行信用评分,目标用户为本科毕业前两年加毕业后五年的,借贷额度均值仅3000元(50w最高),这还玩个屁啊!

5)京东金融

没有人能够想象得出刘强东的野心有多大,京东主站上集成了乱麻弃躁各种金融业务平台,能把京东金融介绍清楚的,恐怕只有京茶粉或行业分析师才行(真的,比腾讯还乱)。

“(京东金融)对一切金融牌照都感兴趣。”负责京东金融战略研究和内部管理工作的京东金融副总裁姚乃胜如此阐述着京东金融的野心。

京东金融的特点就是:数据闭源,金融服务链闭源,封闭的闭。

这是京东金融所有的数据来源,不是自家的就是自家投资控股的。并且,京东金融现已建立七大业务板块,分别是供应链金融、消费金融、众筹、财富管理、支付、保险以及证券,并陆续推出了服务B端的投融资(网商贷、京保贝、京小贷)、众筹等;服务C端的白条(京东白条、京东钢镚)、众筹(产品众筹、股权众筹、轻众筹)、理财等......这一口气念下来没把我憋死。

看出什么来了吗?和阿里(蚂蚁金服)几乎一毛一样,京东在继copy村淘之后,在互联网金融这块再一次实现了对死对头的像素级模仿。

太混乱了,我一言蔽之,京东最大的问题是:
  • 只有布局,缺少金融牌照(只有2块)!
  • 布局上,京东有的,阿里都有;阿里有的,京东不一定有。
  • 什么样的队友什么样的格局,还是之前的结论,ZestFinance带不动京东金融。
为节约版面,我会把重点挪到阿里(蚂蚁金服)篇。

参考资料:解密京东金融:对一切金融牌照感兴趣

========== 手动高亮 ==========

好了,你们要的重点来了!之前写的都是同行衬托,回归国家队才是王道。

经过6个月的筹备,首批8支国家队迎来的不是征信牌照,而是可能被取消持有征信牌照资格的噩耗(官方公告见:央行严把征信牌照:首批8家补材料 二批个别退回)。7月,央行完成了对首批个人征信机构的验收工作。现在已是9月......感觉不妙。

按照题主的要求,我将重点分析阿里(蚂蚁金服),腾讯(腾讯信用),平安(前海征信)三家,其余五家以图表总结的形式带过,因为他们的运营模式在这三家中都能8、9不离10的对应起来。

产品介绍:

征信评分对比:

平台资源优势:


6)腾讯(腾讯信用)——腾讯征信

腾讯天然拥有庞大的社交用户,累积拥有8亿多QQ账户、5亿多微信账户和3亿多财付通支付账户(微信支付是财付通套壳的)。在风控方面也拥有多年的丰富经验,比如人脸识别技术(SNG优图团队,日均上亿的图片吞吐量;打通全国公民身份证号码查询服务中心数据库)、反欺诈技术(过去十年的反盗号技术)。产品体系为:

  • 身份识别
活体检验 + 人脸成像识别,95%+的通过率,已在腾讯内部、微众银行、微证券产生应用。

  • 反欺诈
国内首个利用互联网数据鉴别欺诈客户的系统,主要服务对象包括银行、证券、保险、消费金融、P2P等商业机构,识别用户身份,防范涉黑账户或有组织欺诈,发现恶意或者疑似欺诈客户,避免资金损失。
  • 信用评估(内测中)
包括信用评分及信用报告。评分包括评分、风险预警和消费评级三项;信用报告则有个人版、定制版和企业版三项。

但是,打开腾讯信用官网,查看我的信用分时,似乎发现了不得了的事情......

谁特么能告诉我腾讯信用是如何通过央行验收哒?

7)阿里(蚂蚁金服)——芝麻信用

芝麻信用评分体系是我见过和FICO长得最像的征信产品了好吗?

我总结了一下同质的几点:
  1. Base FICO范围:300-850(Industry-SpecificFICO范围:250-900);芝麻信用分范围:350-950。
  2. FICO数据维度:偿还历史×35% + 信用账户数×30% + 使用信用的年限×15% + 正在使用的信用种类×10% + 新开立的信用账户×10%;蚂蚁信用分:信用历史×35% + 行为偏好×25% + 履约能力×20% + 身份特征×15% + 人脉关系×5%。
  3. 信用分等级划分

即便是阿里已经构建起了电商和互联网金融帝国,数据来源一样面临匮乏的窘境,很多人不信?呵呵,往下看。

整个阿里系的数据来源只占到了30~40%,剩下的60~70%怎么来呢?蚂蚁金服是这么考虑的:第一是新增合作商家,加强信息共建;第二是打通更多公共部门,获取更多公共数据;第三是鼓励用户自行上传资料,包括结婚证、房产证、银行账单等。

没有相关金融牌照,可靠的数据源从哪里来呀,黄河之水天上来么?

也就是说,上图中绿色框框中的数据才是阿里握紧的,粉红色框框中的数据,只是建立理想信用评分系统时设想的training data sets。芝麻信用所有的优势均基于阿里现有的业务积累,其他方面还很薄弱。当然,不可否认也具备许多难以替代的优势:

很多人觉得蚂蚁金服是互联网金融的旗舰公司,估计是因为天天看到和它有关的大新闻所产生的公关错觉吧。一个总喜欢站在舆论风口浪尖的公司背后往往都有一堆闷声发大财的公司。

我们知道,在互联网金融领域,一共有16块金融牌照,分别是:

银行(含民营)保险信托期货证券基金(公募/私募、子公司、销售、销售支付)租赁(金融租赁、融资租赁)、典当、小贷、担保、商业保理、第三方支付、众筹(公募、 私募)、消费金融、征信(个人征信、企业征信)、金融资产交易场所。分别由银监会、证监会和保监会等部门负责颁发。

现目前各大公司 / 集团争相抢夺的,就是下划线标记的征信牌照,黑体标记的7块则是最主要(重要)的金融牌照(以下简称全牌照)。每多一块金融牌照,便多了一份斩获征信牌照的保障。

有知友质疑金融牌照的重要性,我今天算是得罪了你们一下。打个比方,如果把拥有金融全牌照看做是考上重点大学(拥有部分牌照看做是考上普通学校),你觉得是考上大学成才的人多,还是没考上大学自学成才的多?是考上重点大学的成才多,还是考上普通学校成才的人多?不拿人口基数唬人,按比例计算。

牌照是什么,是资(数)源(据)啊!!!资源组成平台,平台造就产业好吗?

目前国内集齐全牌照的企业仅有三家(见下图):平安集团、中信集团和光大集团。后两家不属于被点名的征信体系建设重点单位,那么最有可能成为国内征信业务终成者的我想不言而喻了吧。

京东现在只持有基金一张金融牌照(1 / 7,除此之外还有小贷、商业保理、第三方支付),蚂蚁金服现在持有银行、证券、保险、基金四张金融牌照(4 / 7,除此之外还有小贷、第三方支付),而坐靠平安集团的前海征信则拥有全部的七张金融牌照。这就好比你本来能考北大的,结果考场失误,上了北大青鸟。

腾讯持有的金融牌照也比京东多,手握银行、基金两张(2 / 7,除此之外还有第三方支付、小贷)。

蚂蚁金服现有的金融业务已完全覆盖整条产业链(京东略过):

(注:蓝色部分为蚂蚁金服已有金融牌照;橙色部分为虽然没有获得牌照,但是做的业务和这个行业是类似的。)

谈布局,谁没有啊!京东也早就在全牌照所覆盖的金融领域铺好蓝图了,有卵用?没有入场券,就等于没有资格从事相关业务,就没有可靠的数据源。

参考资料1:互联网金融相关的16块牌照都有哪些
参考资料2:一张图看懂安邦和它对手们:都在努力集齐7张牌照

依靠电商数据、交易数据及社交数据等,通过先进的数据挖掘、机器学习算法得出的信用评分,顶多算作辅助征信,你去问问银行的人,现在哪家正规信贷机构敢直接拿芝麻信用分作为参考标准给你放贷?之所以你可以拿着较高的芝麻信用分免费租车、住酒店,甚至通过阿里旅行申请新加坡签证、卢森堡申根签证,那都是蚂蚁金服在给你背书。真正的征信战斗还没打响呢!要是第三方数据计算得出的信用评分有用,接入征信报告有卵用?

8)平安(前海征信)

前海征信成立只有一年多,法人代表为平安集团副总经理曹实凡,两个股东分别是平安创新资本投资有限公司和平安置业投资有限公司。你们家还缺干女儿吗?有正规大学文凭的。

短短一年多时间,前海征信已自主研发并成功推出覆盖贷前、贷中、贷后全流程的10大征信产品,是目前市场上唯一的全流程、端到端、产品+服务的征信产品套装,并自建了拥有5000核超强计算能力的国内金融业界的大数据“最强大脑”。主要产品有:

其中好信度和FICO评分类似。
前海征信在征信方面的优势主要体现在:
  • 全流程的产品服务。
  • 依托平安集团积累的数据,与多家机构合作,数据源丰富真实。

平安集团的强项在于积累了在不同经济周期下、各类风险偏好人群的金融行为数据,而这些数据是衡量征信机构经验水平的重要标杆,另外数据还涵盖车险违章等非金融信息。
  • 依托平安集团的技术和经验积累。

三、谁将是国内最有可能的征信业务终成者

做个总结:
  • 金融牌照是能将征信业务做好的必要条件。

  • 技术是次要的,可靠的数据来源是主要的,先进的建模技术、挖掘技术谁家都有,但是可靠的数据来源并不是谁家都有。

  • 有个好爹真的很重要。
  • 任何信贷机构的风控(CRO)模型都是建立在可靠的数据源之上,你拉政府数据库也好、自己写爬虫抓也罢,无非是想从更多更全的维度去验证用户身份的真实性、还贷风险等级、识别恶意欺诈等,下一个浪潮是数据时代(DT),没有可靠的数据源,一切空谈。

而前海征信,将成为征信业务发展的最大既得利益者。不信抬头看,苍天打谁脸。

其次我看好蚂蚁金服的发展。

  • @沈浩翔说得很对,征信应该是让更多有实力的企业加入进来共同推进。至于未来会发展成一超多强,还是多足鼎立的格局,这还有待观望。

另外,我相信未来3~5年里征信业务发展将会被政府极大地重视,但是发展健全还需更长期。建设信用社会是国家发展进步中重要的一步。
终究还是走不了严肃的学术风,摊手。
未完待续。


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利益相关 上海资信有限公司 员工

一直不敢碰知乎上征信相关的题目,因为入行时间不长,所知太少,而这个行业这两年在国内真的是日新月异。

首先回答题主的问题,如果你说的爆发是指行业关注度、资本进入速度、参与者数目的话,不用3到5年,国内的征信业务目前已经爆发了。如果你指的,是体系真正成熟,对金融业的健康发展发挥更大影响的话,可能需要7年或者更长时间,当然,什么事情在中国都会加速,所以确切时间也不好说。征信的发展一直晚于信贷,征信的发展成熟度依赖于信贷业务的成熟度,现在中国的网络信贷野蛮生长,发展很快,但成熟度很低。征信是不可能帮助规范这个行业的,这是监管层的事情,不过征信可以帮助真正想长久发展的企业,更好的实施风控管理。


然后聊聊一点看法,看到了一些回答,我感觉国内同行对征信的概念真的和我所接触到的有所差距。

如果我们将在金融市场搏杀的巨鳄,看做一个个田径队,人行、银监会等监管机构看做裁判。平安就像是一个全能型的团队,长跑、短跑、跳高、跳远样样在行,哪里都能够和人一较高下;阿里、腾讯像是已经拥有一个全明星游泳队的新人团队,训练科学、技术支撑强,但还只是刚刚起步。大家在各种山地、沙漠、荒野上面比赛,现在有了一定的积累,同时在想“不如我们建一个体育场吧(征信)。”

建体育场需要设计(征信产品),对于平安这样的队伍而言,他们团队什么都比过,经验丰富,对于体育场应该是什么样子心理很有底。对于腾讯阿里而言,他们技术实力强,出个设计方案不在话下,而且据说游泳训练的很多经验可以和田径互通。大家看到了建造体育场的巨大市场,每个队伍都蠢蠢欲动,出设计稿出的不亦乐乎,每个设计都各有特色,非常吸引眼球。

但大家有没有想过一个问题,体育场建成了,还是需要有人来比赛的(数据提供),这个场地作为平安/腾讯/阿里几个队的主场,其他队到底愿不愿意来比赛?如果不来比赛,这个体育场必然会完全成为主队竞技方式的体现,那建造有何意义?如果来比赛了,其他队伍会不会担心住队造的场地完全向自己有利的方式倾斜,甚至在休息室监听对方的比赛策略,比赛时候取得不公平的胜利呢?

一个只有一支队伍的体育场,无论队伍多强大,都是自己和自己玩,这样就没有胜负,也没有提高,体育场失去了价值,电视转播和到场观众都会流失的。而一个即使设计没有那么出色,但是其设计和建造都保证了公正性,有很多个队伍来参赛,这样才能让队伍共同提高,奉献出好的比赛。



举了这么复杂的一个例子,我想说的其实是,对于征信机构而言,特别是提供征信基础服务的机构而言,第三方身份是至关重要的。在美国,三大征信局统治了征信基础产品的市场,他们有一条不明文规定,就是数据使用者及提供者不对三大征信机构直接持股或者没有实际股权。这个规定有效避免了利益冲突,让征信机构能以独立身份尽可能公平地对待所有得使用征信服务者,不会利用信息优势有意识的去支持一些金融机构,从而丧失公信力。平安、腾讯以及阿里都有自己的金融产品,旗下征信公司的第三方身份是肯定没有确立的。

征信行业中,数据使用者一般也是数据提供者,也就是说平安、腾讯以及阿里未来需要向自己的竞争对手采集数据,竞争对手要怎么相信他们不会滥用自己数据,向其准确的报数呢?七张牌照自然在产品设计时候给平安带来了很大优势,就像腾讯与阿里的互联网背景给他们带来的优势一样。但是作为地基的第三方身份如果没有办法确实,无论造出多优美的宫殿,都是会垮的。

征信行业有着很强的自然垄断性,成熟的征信行业,基础服务永远不可能是“蓝海”的。手握一批数据,就感觉自己能做出一个好的征信机构,这个想法非常的天真。征信机构真正做的事情,是将信息进行采集、整理、保存、加工,并向使用者进行提供,其核心作用是解决信息不对称,在这个过程中,是否能够公平、公正的实现信息分享是重中之重,和征信机构拥有多少数据,实在没什么关系。

但这并不是说,平安这样的数据大户,在征信发展中没有优势,作为未来巨大的数据提供者及使用者,他们在交换方式、产品设计方面都有很大的话语权。而腾讯、阿里在技术方面的优势,能够帮助他们在征信增值产品(反欺诈、风险预警、信息解决方案等)的开发方面取得巨大的优势。但这一切都要建筑在,征信基础产品健康发展的基础上。而这几家机构在征信基础产品方面,优势并不是非常清晰,我想,这是为什么人行在个人征信牌照审批上如此的谨慎的原因。

白米Ⅲ级

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互联网金融乃时下最大创业风口之一,各类互联网金融公司应运而生,近 3000 家 P2P 公司,若干一年三轮融资的大学生分期公司等等。作为火热的 P2P 信贷及消费分期贷款的基础设施-个人征信和风控行业,也因为近千亿的未来空间以及大数据征信,云风控等概念被视为下一个风口。
然而,通过对比美、日、中三国征信市场的发展过程和最终格局,我认为中国大数据征信和风控市场将面临市场化空间仅数百亿,公办机构主导,牌照征信公司垄断剩余市场等问题,没有空间留给创业公司做大的机会,纯征信或风控创业公司只有从工具转型切入具体业务才有做大的可能。

互联网对于征信产业的改变
互联网对征信行业的改变,我认为只有效率的提升,而没有改变原有的商业逻辑及商业模型。
传统征信产业链由数据公司、征信公司及征信使用方三者构成。这其中,数据公司的核心竞争力在于对独特数据源的掌控和挖掘能力,而征信公司的核心竞争力则在于数据源完整度,数据覆盖人群完整性以及数据的分析画像能力。
从逻辑上推演,互联网的出现,增加了新的数据纬度,也改变了数据采集的方式。但这两点只是增加了数据公司的数据源,或提升了获取数据的效率,并没有实质改变其采集并销售数据的本质模型。对于征信公司而言,本身就是一个大数据公司,互联网带来的信息上的变化也无法重构征信公司核心的数据清洗,挖掘及画像的核心环节。而对于征信使用方而言,互联网的出现,则有可能增加了自身直接采集数据能力及风控的能力,降低对前面两者的需求。

总体而言,我认为互联网会提升征信产业的整体效率,但不会改变征信企业的本质模式。因而,可以用海外美日欧征信市场的发展历程来推测未来国内征信产业的发展。


征信市场避不开的 “三重门”
第一重门:市场规模有限。美、日及欧洲国家等成熟征信市场成熟规模仅 60 到 650 亿人民币。从发达国家经验看,纯征信或风控的总体市场不大,最发达的美国征信市场也仅约 650 亿人民币的年收入规模。

一个国家的征信市场大小取决于政府设定的运营结构,有私营企业(以美国为代表),纯公办企业(以法国为代表)和公司混合(以日本为代表)三种结构,运营主体越市场化,则市场规模越大。

这其中,市场规模最大的是第一种结构。以美国为例,三大个人征信公司 Experian, Equifax 和 Trans Union 2013年 总年收入约在 83 亿美元,最大垄断企业征信公司 Dun &Bradstreet 2012年 收入为 16.63 亿元,最大风控模型公司 FICO 在 2013年 收入约为 7.43 亿元——这 5 家公司年总收入约为 107 亿美元。假设这五大公司 70%收入源于美国市场,则它们美国市场收入约为 75 亿美元。

至于第二、第三种结构,市场规模大约在 10 亿美元及以下。

第二重门:市场机构空间小。中国征信市场结构与日本相似,以公办征信机构为主,市场机构为辅,央行征信中心垄断大部分市场,留给市场机构的空间很小。

中国征信市场体系现在是以公办的央行征信中心及地方征信机构为主体,辅以市场化的商业征信机构。从 1980年 末至今,先后经历了起步、搭建征信平台、央行主导统筹等数个阶段。





2015年1月5日 人民银行印发《关于做好个人征信业务准备工作的通知》要求芝麻信用,腾讯征信等八家机构做好个人征信业务的准备工作,择时发放第一批牌照。至今,除央行主导的企业和个人征信系统外,还有 50 多家社会征信机构和 80 家信用评级机构。
在央行开放个人征信牌照前,2015年 国内征信市场规模预计约 60 亿元。央行征信中心市场占比接近 70%,短期留给市场机构空间十分狭小,20 亿元空间。美国征信市场从 1980 经历信息化到 2010年 寡头垄断市场格局稳定,收入进入百亿美元规模,历近 30年。算上技术加速的因素,假设年均增长 22%,可以合理预期中国也需要 15年 才达市场千亿的阶段。




第三重门:牌照公司激烈竞争,创业公司生存不易。牌照征信公司依托牌照赋予的融资能力及数据源权利做大,但做大的空间取决于央行征信中心的开放程度,而初创纯数据征信公司没有做大的空间。
假设未来市场机构能占比 30%的市场份额,2020年 前新增百亿的市场给新增的牌照公司争夺。但如果央行不将数据与牌照公司共享,后者将无法低成本最核心的全银行信贷数据,只能从央行购买,且无法在短时间内推出比央行征信中心更有效的征信产品,只能做辅助作用。

牌照第一批发放 8 家,后续未知。若后续继续发放多个牌照,则个人征信市场会加剧现在以牌照融资,跑马圈地收购团队和小型征信公司的局面。未来征信行业将面临数据同质化、产品同质化、价格战的问题,甚至互联网免费的思路,降低行业整体产值。

与之相比,纯数据征信的创业公司,无论在融资、独特数据源、团队方面都不占优势,但面临的市场竞争也同样激烈。而且,因为没有征信牌照,征信创业公司无法合法的去获取核心数据,比如银行信贷数据或者运营商,公安局的隐私数据;也无法以牌照去融资收购其他征信公司,资金上毫无优势。因而,我不认为初创公司能在征信领域发展壮大,成为未来的寡头之一。


未来的机会在哪里?

如果纯征信市场已经没有机会给创业公司了,那么征信行业初创公司的机会会在哪?在此逐一探讨数据公司、风控模型、风控信息化系统、反欺诈、资产处置、贷款业务、资产证券化的各个方向可能性和市场空间。

第一,数据公司。这可能是大部分征信公司的最终形态。借鉴美国、日本征信公司的发展进程,初始阶段都会出现上千家的征信企业,然后小征信公司被并购或者专业化成为细分领域的数据公司,最后剩下 2 到 3 家征信巨头,小征信公司则靠卖数据给各家巨头为生。同样的趋势也可能适用于中国。初创公司可以深挖非同质化的数据源或非结构化的数据源,例如舆论数据,社交网络数据等。

我接触过一家深挖地方法院数据的创业公司。大部分地方法院案例的执行信息或者和解案例信息是没有联网的,但里面企业或个人的履约信息却对判断个体的履约风险十分有价值,此公司就专门到各个地方法院收集和整理相关信息,再卖给其他征信公司。这类有一定门槛的细分领域数据提供商是有一定价值的,可以被收购或卖数据为生,公司数量比较多,估计大部分公司价值会在几百万到亿的量级。

第二,风控模型公司。在各个征信市场,只有美国 FICO 一家风控模型公司做大。FICO 现今 26 亿美金市值,2014年 营收 7.9 亿美元,净利润 9200 万美元。但我认为,在中国不会出现像 FICO 那样独立的风控模型公司,原因有几点:

首先,现今国内各大银行使用的风控模型基本属于一次性买断或自建模型团队,现行市场并没有空间给独立风控模型公司做大。

其次,传统 FICO 模型不能满足在互联网时代多纬度数据建模的需要。FICO 模型的统一建立在过往有限的数据纬度上,比如信用偿还历史,账户数,信用年限,使用信用类型级,新开里信用账户五个纬度;但中国在征信初建,数据纬度剧增的情况下,需要的是新型模型。
最后,细分领域风控模型的专业化,随时信贷行业的细分化及专业化,通用模型已无法满足风控需求,大部分团队会以自身过往的信贷违约数据,自我研发该领域的风控模型,比如拍拍贷的纯线上 P2P 网络风控系统或者点融网线下贷款的风控系统。
第三,风控信息化系统。这是指给信贷机构提供贷前、贷中、贷后管理的信息化管理系统,现在更多被称之为风控 SAAS 服务等。这方面的需求在全国 8000 多家小额贷款公司,2000 多家 P2P 和其他民间贷款机构需求比较强烈。现今中小贷款机构在项目的风控环节主要还是靠人力审查,纸质材料传递,外加灰色渠道查央行征信。贷前黑名单扫描及贷后管理跟踪基本为空白。整体风控的效率非常低下,以及流程容易受人为因素干扰出错等。

可以想像未来完整的风控 SAAS 系统应该可以提供贷前调用黑名单扫描,舆论扫描;之后贷中可以直接查询征信牌照公司或央行征信的征信报告,并选择评分模型;贷后,可以接入多个不同的借款人监控服务,包括手机监控,企业信息监控,资产监控等等。如果违约,系统还可以直接推荐相应的资产处置或催债服务方。在这个方向,国内有不少创业公司从 P2P 系统,贷后服务等各个角度开始切。但因为市场比较割裂,同质化竞争严重。但如果能垄断具体一个细分领域,未来还是有做资产证券化或 P2P 二级市场的想像空间。

第四,反欺诈。反欺诈领域在国内是个刚需,尤其是企业端需求反欺诈服务去防止用户造假和刷单等行为,在信贷领域直接的应用是防止用户重复申请,非本人申请,虚假信息借贷以及黑名单用户查询等。

2B 的反欺诈服务核心在于商业模式的设计以及抢占龙头地位形成网络效应自然做大。国内的例子是同盾科技,通过收集和整理全网大规模的网络黑名单信息,给银行,第三方支付,信贷,电商,游戏等企业提供云端风险管控和反欺诈服务,免却单家企业黑名单信息不全,自建成本高的问题。在服务的同时,也要求客户企业继续上载新的黑名单信息,继续扩大同盾的黑名单规模,有了一个正向循环,形成网络效应,黑名单库越多企业使用覆盖面越完整。2C 端的反欺诈,美国有创建于 2005年,并于 2012年IPO 的 Lifelock。目前拥有 360 万的付费 C 端用户,14年 产生收入 4.49 亿美元,远超过 To B 端 2600 万美元的收入。C 端收入 2014年 同比增长 32.1%,发展迅速。

我认为这块空间还很大,初创公司在设计战略时,尤其需要考虑如何面临同类初创公司如同盾和安全巨头的竞争。

第五,资产处置。资产处置是信贷机构贷后管理的一个核心环节。根据人民银行 2015年2 季度的数据,社会融资规模存量在 131.58 万亿,增速为 11.9%,年增长规模在 10 万亿以上。假设需要进行资产处置的资产为 5%,则市场规模达 6.57 万亿,空间是极大的,有孕育千亿公司的空间。
现今国内初创公司切入资产处置的方向有以下几个方向:
一是信息对接平台,比如资产 360,信贷机构在平台上对接催债公司。

二是专业化服务公司,例如专业电话催收服务公司。
三是细分领域资产处置公司,比如专业房产处置流通公司,抵押车处置公司等。
我认为专业化及信息化的资产处置市场才刚开始启动,整个行业还有极大的效率提升空间,有着极大的空间给初创公司尝试。

第六,资产证券化。资产证券化也是一个万亿级的市场,但各路金融机构都在关注。我认为资产证券化核心能力有亮点:
一是有能力判断资产的质量并定价。比如一个信贷公司,比如 P2P 公司出让一个资产包,如何判断里面具体资产的质量,总体风险?最终如何定价?

二是有能力将打包后的资产包销售掉。如果资产包被定价并且打包好后,对接什么销售渠道?二级市场,机构市场还是公众市场,如何有让买方有信心买下资产包?这两个核心能力都是任何涉足资产证券化企业需要考虑的问题。

第七,贷款业务。征信初创公司转型直接做贷款业务可能性是比较大的。理由如下两点:
一,市场空间极大,增量万亿级,足以容纳多家公司。中国社会融资规模存量在 131.58 万亿,15年2 季度增速为 11.9%,年增长规模在 10 万亿以上。以特点细分领域而言,中国消费金融 2014年 达 15.37 万亿元,同比增长 18.5%,2013 到 2014年 增长了 2.4 万亿元。消费贷款中国人均 1.12 万元。同期美国消费贷规模 3.32 万亿美元,人均 6.5 万人民币;中国消费金融应当还有 2-4 倍的增长空间,十万亿以上的增量。假设每家贷款机构平均放贷 1000 亿,十万亿的增量也需 100 家新机构来满足。

第二征信初创公司数据往往覆盖具体细分人群,有特定人群的充足数据量后,建立风控模型后,有机会直接转为该人群的放贷机构。美国 Zestfinance 就是依照类似思路,用大数据征信及风控给美国没有信用记录或信用评分较低的人群放贷。

沈浩翔 白米Ⅲ级

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实名简单点评一下目前最高票的这个回答和评论吧。
利益相关是什么么就不说了,看签名。

1. 更多有实力的公司来一起做征信绝对是好事儿,市场不止需要芝麻信用去教育,其他征信公司能一同做一些发声,告诉中国社会的普罗大众,信用对个人的重要性和价值,很重要。推动中国社会变成诚信社会,意味深远。

2. 传统征信体系,已经很好的服务了高信贷人群,本身履约能力强,并且持续有记录的人已经很好的得到了服务。互联网大数据征信则会加快普惠金融的发展,通过更多维度去解读没有信贷记录的人,去预测他们的履约能力和违约风险,从而让更多人享受到普惠金融。这个事情的社会意义有多深远,大家自己可以体会。说谁是正统,谁是辅助无所谓,能实实在在帮助老百姓,感受到微小而美好的小确幸,就好~ 哪怕是西瓜信用加快推动和帮助了这件事情,也好!

3. 看到有评论举例,招联好期贷,以芝麻信用为参考,并无法仅仅凭芝麻信用就能给你开通好期贷额度。
关于这一点,我觉得所有做征信的同学,或做信贷的同学,都应该有共识:
  • 放贷机构,永远有自己的风控体系,外部征信的数据引入到放贷机构自身的风控体系中,作为参考的一部分,具体是否放贷及放贷额度,永远是以放贷机构最后自身的综合评估来决策的。哪怕你有700张牌照都不会改变这个事实哪怕你有700张牌照都不会改变这个事实哪怕你有700张牌照都不会改变这个事实
重要的事情说完三遍。不管从业人员在哪里做这件事情,为了推进国人对信用的理解,避免对信用的误读,都不应该曲解以上这个共识,更不应该误导他人。
当然!如果真的有征信机构能颠覆这个常识,做到以自己的征信评估为标准,任何其他机构都愿意以你的标准去控制放贷决策。也许这是社会的另一种进步也说不定。但是这种细思极恐的假设,我就不展开联想了。

4. 每天,都有我的同事连续工作十五个小时,或在服务传统金融企业,或在服务新兴的互联网企业,或在服务很多人完全看不明白的生活行业,如征信如何服务租房租车酒店婚恋招聘蓝领。
他们来不及感慨这个行业,只想加快脚步把更多的机构、企业和用户服务好~
只有我这种不务正业的小运营广告营销市场狗,会去想如何让更多中国人去认识信用。会每周天天连续15个小时希望让更多人理解和明白信用。
关于大学生这类未来信用生活的生力军,
知乎上的人关心的是:大学生信用节 - 搜索结果
QQ上的人关心的是:去搜索一下QQ群:大学生信用,看看结果
而我们想的是是否能让更多的中国大学生,对信用产生感知和关注:百度贴吧_大学生信用节

信用需要被大众了解,信用需要被大众接受,征信业务的爆发,绝不止是商业行为,更重要的是社会的进步。
我都庸俗了30年了,这辈子难得有机会做一些推动社会进步的事儿,内心想更宽阔阳光一些。只要能扎实推动信用社会的建设,再来几个西瓜信用、草莓信用又何尝不可。
庸俗了30年,最厌倦的,就是比拼谁是名门正派,谁是血统纯正,谁家功夫高强。也许就像《武道狂之诗》这样的新派武侠,给传统武侠小说打开的新思路一样,是否天下无需有门户之见,可共同研究武艺,追求武道极致。
央行征信也是站在这样的格局上,才会考虑发放牌照,共创信用社会。
就以目前最高票用户援引的文章来说:央行严把征信牌照门槛: 首批8家补材料,二批个别被退回
链接中原文:

“有几家机构没有想好要做什么征信产品,就去申请个人征信牌照,已经被央行退回来了。也包括大机构,集团从资本运作角度出发,想多拿一块牌照,对集团有价值。”上述一位已提交个人征信牌照申请的机构相关人士称,央行对个人征信牌照还是非常谨慎的。


推动社会进步,推动社会进步,推动社会进步~好了~睡吧~
匿名用户

匿名用户 白米Ⅲ级

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众所周知,国外的个人征信行业非常完善,信用体系非常成熟,在日常生活中扮演了重要的角色。我国的个人征信行业也并不是一片空白,随着国人对个人征信重要性的认知不断提升,国内的个人征信体系的建立也是呼之欲出。事实上,国内的征信行业在近几年随着互联网金融以及大数据的快速发展,在市场、政策以及技术方面都迎来了难得的好机会,征信行业的发展即将迎来黄金期。
一、什么行业对个人征信业务有需求?
其实仔细想想,什么行业才特别需要征信,需要了解一个人的信用记录?出售商品的商家根本不需要看买家是谁,有没有什么记录,只要能当场付钱的顾客就是好顾客。雇用工人工作的老板,也不会管工人是黑猫还是白猫,只要抓到耗子,就会给工人发工资。真正特别想了解你过去的人是谁?比你的女朋友还想关心你有没有钱,有没有房子的人是谁?是要给你发放贷款的银行。因为银行发放贷款,是要等着到期时借款人还款的,并不是单次交易。银行只有充分了解借款人的实力、负债情况和过往信用记录,才能对借款的风险进行合理的判断。
中国人民银行已经有个银行体系内的征信系统,为什么还会有额外的需求了呢?因为互联网金融出现了,并且在这几年有了爆发式的增长。可以说,互联网金融迅速发展给征信行业创造了巨大的市场需求。互联网金融平台通过让投资人、融资人直接对接,达到了给融资人借款的目的。对于银行或者其他互联网金融公司来说,在互联网金融出现以后,面临最大的问题是当一个借款客户出现时,他在互联网金融平台上总的借款余额是无处可查的。金融机构无法准确的获知借款人的实际负债。这会增大借款的风险。因此金融行业急需要一些征信机构,来记录和统计借款人在互联网金融平台的借款情况。而因为信任问题或数据准确性的问题,央行的征信系统已经不适合再扮演这样的角色。
此外,由于大数据的迅速发展,个人的生活点滴在互联网上处处留了痕迹,如果互联网金融公司掌握了这些数据,将更有利于其进行风险的判断。因此,市场化的征信机构应运而生。
二、个人征信行业的发展现状如何?
征信行业是被监管的行业,它涉及了太多的个人数据和个人隐私,对于数据的安全性和保密性要求极高,所以要有一定权威性的机构来经营,才能得到市场的认可。2013年,央行下发《征信业管理条例》和《征信机构管理办法》的要求,征信机构的企业征信业务为备案制,个人征信业务实行审核制。这两个文件的发布基本上给征信行业的发展指明了方向。
自文件发布以来,企业征信已有20几家公司在运营。在2015年1月5日,央行准许8家公司开始筹备个人征信公司,分别为:腾讯征信有限公司、芝麻信用管理有限公司、深圳前海征信中心股份有限公司、鹏元征信有限公司、中诚信征信有限公司、中智诚征信有限公司、拉卡拉信用管理有限公司、北京华道征信有限公司。前三家公司分别来自腾讯、阿里和平安集团,后面的鹏元和中诚信原本就是知名的企业征信评级机构,剩余的三家是行业内有一定经验或者背景的企业合资组建的新公司。
个人征信一直广受关注,此次筹建工作开始算是真正拉开了个人征信体系建立的大幕,个人征信行业真正发展的时期到来了。

三、谁做个人征信更有优势?
这八家机构中,最受关注的当然是腾讯、阿里和平安旗下的三家公司了,而他们谁又能真正能做好个人征信呢? 我个人认为,腾讯的社交优势当然是无可匹敌的,金融板块却并不是强项。腾讯会知道你人缘好不好,有多少人给你点赞,甚至通过你在朋友圈发的自拍判断你是不是又胖了,但与个人征信关系最大的金融数据它几乎一无所知,只能通过第三方数据一点点的积累,这个过程不仅漫长,而且并不精确。
阿里最大的优势当然是掌握了大量的个人消费记录和支付记录数据,可以对于个人消费习惯和资金使用情况进行分析。但是阿里在放贷方面只是通过阿里小贷给淘宝商户发放贷款,通过花呗做些个人分期,所有数据均是来自线上消费积累,和消费无关的个人资产信息以及银行征信等重要金融数据只能通过其他合作银行来获取。说到阿里的花呗,由于目前是免息分期所以增长速度非常迅速,风控和催收的手段也是出奇招,据说一个人欠了钱会打个其他朋友催债。相关讨论可移步:花呗打电话给熟人说你欠钱,这样做触犯公民隐私权吗?
最后说说平安,他看起来没有腾讯和阿里那样在我们的生活中无孔不入,因为他的优势可能很多人并不了解,那就是其本身是「全牌照」大型金融机构,在个人金融数据积累和大数据处理和应用方面有着极其丰富的经验。同时,平安旗下的陆金所是国内最大的互联网金融平台,同时拥有平安易贷、平安好房等多家放款机构,在个人信用贷款和抵押贷款方面,已经做到了国内最大,这些数据和经验是其他几家机构无法赶超的。平安的劣势也很明显就是它没有前段数据入口主动获取个人的数据,只能等个人发生金融业务才会获得数据,除金融以外的数据也只能通过第三方获取。
此外,各家公司提供的个人征信数据服务也差别很大。芝麻信用自己通过黑匣子数据计算为每个用户算出芝麻分,外界要对接这个服务,只能看到个人的芝麻分。而前海征信是为互联网金融平台提供多种数据服务,例如贷前征信评估、贷后监测以及逾期催收和黑名单等等,很明显是金融企业的思路,这些服务也更符合金融市场对于个人征信业务的需求。
四、个人征信行业的未来会如何?
通过美国、日本和德国的征信业务发展,可以看出我国目前的个人征信还刚刚能解决最初级的需求,未来的发展潜力是非常巨大的。在美国,个人征信主要内涵是品德、能力、资本、条件、担保品和稳定性。这几项数据很好理解,对应的数据来源可能是违约记录、债务收入比例、金融机构账户余额、房产情况、居住时间、工龄以及公共事业记录等等。 目前国内的征信行业真正能抓取到的数据仍然非常有限,政府或者其他机构对于征信公司的开放性还有待提升。征信公司需要提升自己的影响力,不断扩大服务领域。只有个人重视征信,同时征信影响到个人的生活,个人才会愿意授权开放更多的信息给到征信公司,促进征信公司的发展。
可以很确定的说,在几年之后,当人们去办理借款、预订酒店、租房、租车、找工作、办签证等等许多方面,征信数据表现良好的人都将获得更多的优待。 所以,我们现在很多无意识的行为,也许都会对我们未来的生活产生巨大的影响。从现在开始就重视你的个人征信,开始积累你的征信数据吧。


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白米Ⅲ级

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谢邀。

征信不仅仅是互联网金融的基础,其实是整个大金融的基础,因为金融的本质即根据风险水平、信用评级的资源配置。在美帝,征信的结构很清晰,即在资本市场上征信(标普、惠誉、穆迪),针对企业的征信(DNB),以及针对个人的如Equifax。在中国,不是有没有可能做起来的问题,是必须做起来,这是一个国家的金融体系的地基。

众所周知,央行有个征信中心,记录了企业和个人的信用信息。但是局限在于央行征信中心只有在发生过借贷记录的才会记入,直接导致了其低覆盖率。是以才有了题主的问题,未来谁会在征信的竞争中突围。

要解答这一问题,我们得弄明白征信是怎么回事儿?说白了征信其实是一个简单的统计推断,即根据已有的个体的各类数据以及信用活动的表现,首先给出个体本身的信用评分,再评估出同类别的个体的大致信用情况。说白了是一个算个体违约概率和一类个体违约概率的过程。然后使用者可以通过一个判断模型(如logit model或者离散选择模型DCA)来判断要不要跟这个人做生意、放贷给他。

所以不难看出,征信的核心难点是数据的多维度和大数据量。多维度能更准确地刻画个体特征和做聚类分析,大数据量则是显著统计分析的基础。模型的构建和算法难度应该不大,请一些计量经济学家和数据科学家即可。那么我们只需针对这两点考察征信市场中的参与者即可。

年初央行公布了首批获得个人征信牌照的8家机构,包括:腾讯征信有限公司、芝麻信用管理有限公司、拉卡拉信用管理有限公司、深圳前海征信中心股份有限公司、鹏元征信有限公司、中诚信征信有限公司、中智诚征信有限公司、北京华道征信有限公司。

其中腾讯征信应该会有非常好的数据来源,依靠微信、qq及其支付功能可以构建起多维度且大样本的数据库,应该是这个市场非常有力的竞争者。而且腾讯也有机会模仿ZestFinance做很多tricky的征信手段,譬如拿用户很多非财务数据来分析其违约概率,这是data层面公司非常有竞争力的一点。由于qq和微信巨大的用户群,故看好腾讯在个人征信上的未来。

芝麻就是阿里嘛,类似腾讯,毕竟拥有淘宝和支付宝体系。比腾讯更好的地方时在于阿里有很多企业级的数据,这在对企业征信是一个大杀手锏。所以看好芝麻在企业征信上的未来。

前海征信是平安嘛,可以倚仗平安全牌照的金融集团推出很多精致的、更专业的服务,在细分市场上有突破。同时平安有独特资源优势,还能为征信报告的使用者提供增值服务,比如针对不同评级的信用主题提供不同的借贷、融资解决方案,对接相应的资源等。征信可能会是其他金融服务的一个入口,实现一站式信用解决服务

鹏元似乎有央行背景,拿数据的机会得天独厚,也挺有机会;中诚信类似大公国际,以后会在资本市场的征信上做很好吧,他们应该是向着标普、惠誉、穆迪走的。其他几家不是特别了解,似乎没啥特别的竞争优势,审慎看空。

大概就这样吧,希望能帮到题主。

白米Ⅲ级

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几位都说的很多了,我来补充些国内外征信的对比。
从世界各国的情况来看,主要有公共征信和私营征信两大业态。如德国、法国、土耳其、意大利等国建立了公共征信公司。许多发展中国家如南美的巴西等国家也建立了公共征信机构。另一些国家如美国、英国等国家以私营征信机构为主。
世界银行2005年做过一次研究,对110 个国家的征信机构样本进行分析, 53 个国家建立了公共征信机构, 52 个国家建立了私营征信机构,约 20 个发达国家则同时有
公共征信机构和私营征信机构。


还有一些国家,如日本采取了协会会员制的做法,是对上述两种制度的综合。另外也有如捷克,新加坡等小国家直接将征信业务外包给国外大公司的特例。
公共征信和私营征信各有优缺点,我国目前的政策是希望两方面同时发展,互有补充。他们主要差别在于政府对于行业的监管,行业效率,经济效益,产品多样化等方面。这些需要靠好的组织体系,法律系统和技术条件来互相弥补。
在我国公共征信开始于2002年,主要是人民银行征信中心在做,而私营征信是最近才开始发牌照。新行业,特别是还有“互联网金融”这个金色关键词加持总会有些过热的迹象。但是我们也应该看到互联网巨头进入这一行业,多有商业卡位的嫌疑,他们对金融特别是信贷方面的布局不充分,特别是他们用来征信的数据,如社交信息和消费信息,往往只是经济水平的间接证明并非消费者信用消费的真实体现。在这些方面,还有待进一步的发展。
美国商业征信最早可以追溯到1820年,那时扎根于美国东部的批发商要开拓其它地区的业务,来自身边社交圈子的信息已经远远不能满足业务需要。他们不得不请旅游代理人收集当地客户的信息。而后1841年,世界第一家征信所在纽约成立。虽然在20世纪30年代,个人征信行业在发达国家一度繁荣,但是真正的发展还是在战后计算机技术繁荣起来以后,70年代,美国的征信公司曾经达到近2000家。这时由于一度监管失效,各种问题暴露出来,关于个人隐私的投诉暴增,美国的一系列判例来规范了征信问题。进入80年代的商业兼并潮,征信公司变成现在的不到300家,逐渐涌现了艾奎法克斯、益百利和环联三大个人征信公司和商业征信巨头邓白氏。除此以外的征信公司主要是区域性和行业性的,主要业务也是为他们提供数据支持。
美国的征信历史暴露了一些征信体系的问题,最大的问题就是个人隐私与征信素材界限之间的权衡。美国是判例法国家,对界限界定的过程极其漫长,舆论界对征信涉及个人隐私的批判最早可以追述到1856年,可以说伴随了整个征信的历史。
在现如今的互联网大数据环境下,所谓大数据下无隐私的观点恕我不能赞同,这需要政府部门出台法律进行严格的界定。而在完善的法律出台之前,对于打社交信息或者交易记录类似数据主意的互联网平台需要打一个问号。这里面可能是有道德和法律问题的。例如我国《征信业管理条例》第十三条规定,采集非依法公开的个人信息应当取得信息主体本人同意。
在非金融征信领域,国家对于行政基础数据的共享迟迟没有下文,这可能是执行效率问题,更可能是对此要慎之又慎。毕竟这些领域的数据与公民隐私重合的可能性更大。所以在近几年内,个人征信可能仅仅局限于金融领域。而考虑到国内行业现状,互联网企业倒不如传统金融企业更专业更细致的来处理金融业务。

殷浩天 银米Ⅱ级

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哈哈,一个全民旁氏骗局的国家,什么大金融,什么互联网金融,不过是在为旁氏骗局服务罢了。搞那么多复杂的理论,吹那么多屌炸天的牛逼,最终就是三个字,高利贷!整这么多有的没的,最终目地也不是降低资金使用成本,而是竭泽而渔的去把能扛住这么高资金成本的人找出来。一个普遍融资成本10%以上的金融体系,可以说几乎吞噬掉企业和个人大量的劳动所得了。继续疯狂吧,玩到最后都完蛋就没得玩了!有钱的人不需要借钱,借钱的全是还不上的。而且高利贷这个玩意,我宁愿信黑社会,也不信基于大数据的个人征信。
匿名用户

匿名用户 白米Ⅲ级

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理想演绎(以阿里的产品为例):
1.芝麻分已经在那里了,算法不断完善中。

2.阿里经常搞各种活动,来获得权限开启更多的数据样本。

3.国家觉得在时机合适时,暗地从阿里接管,再来两条法律促进下,建设基本完成。

4.征信完善,国泰民安,善恶有报,赏罚分明,江山社稷一片大好。

现实问题:

1.坏账率那么高,经济山崩一般,贪官才抓了几个,每个地方的烂尾项目都论车皮。现在把这个做大,就是让大家脱了裤子然后发现每个人都一屁股梅毒,对我国经济益处有限。

2.我国有套跟银行挂钩的在行征信体系,作为工具,以阶级基础分划老百姓信誉水平衍生的购买力等,已经很有效了。对于国家而言,没必要优化用户体验。

3.即使以芝麻信用分等作为个人征信产业发展的源头信号,这个业务也不可能是三五年就会井喷。因为这与民生的紧密程度太高了,而且不像其他在需求和/或政策的诱因下井喷的东西,这东西与很多人甚至很多行业的既得利益相左,所以推行起来难度很大。

结论:

1.民间的个人征信会稳步发展,但绝不会井喷。现阶段个人征信的良性结果已逐步显现,相信以后会更好,但不排除失控的可能。

2.就像高考一刀切有它的弊端也有利好,个人征信也类似,终归是人权与体制博弈的大命题。

p.s:你有木有发现个人征信发展好的都是老牌资本主义国家哦,俺们可是大共产,吃大锅饭的,这种大毒草,还是离远些哈~。~

白米Ⅲ级

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推荐“清华大数据(微信号:Tsinghua_Big_Data)”的一篇文章:

标题:大数据时代,征信大有可为!



来源:中信证券

中国步入征信时代。 征信是现代金融体系的基础设施,其本质在于对金融主体的数据刻画。
征信是:
(1)金融大数据体系建设的关键环节;
(2)传统金融行业转型的内在要求;
(3)互联网金融再下一城的重要支撑。征信可以减少信息不对称、降低交易成本、扩大金融总量;如果没有征信,对于金融主体就缺乏关键的衡量标准,也就无法深入挖掘金融的价值。
行业现状:平淡的历史,变化的现在。
(1)现行征信体系以央行征信系统为主,非营利性,收费仅用于日常运营,是银行等金融机构主要征信信息来源;
(2)商业征信正发挥重要作用,部分用于信用评估、 商业咨询、债项评级等业务;
(3)创新征信模式稳步发展,比如专门针对 P2P 行业而建的网络金融征信系统( NFCS) 和小额信贷征信服务平台( MSP)。
中国步入征信时代
征信的本质: 对金融主体的数据刻画
征信是指对企业组织和个人的信用信息进行采集、整理、保存和加工,并向信息使用者提供的活动,其本质在于利用信用信息对金融主体进行数据刻画。



征信的基本功能在于:
(1)对金融机构而言,征信有助于信用风险管理,金融机构只有掌握了信用主体的特征与信息后才能通过各类测试和分析做出信贷决策,并能够在贷前、贷中和贷后均实现风险管理;
(2)对信用主体而言,一方面征信系统的存在能够对其形成无形的监督,提高偿还意愿,另一方面当其信息为金融机构全面掌握并评估后,有望降低借贷成本;
(3)对监管部门而言,征信系统能够辅助对金融市场的监督管理,以及制定货币政策。



征信是现代金融体系的基础设施。 征信本身不创造信用,却是信用活动乃至整个经济金融体系征信的基石。 现代金融体系中, 征信的作用在于利用数据对每个金融主体进行刻画和信用评估,进而激发金融主体间的潜在融资需求,并支撑起总体融资规模的扩大。因为征信机构承担了部分信用风险管理的职能,金融机构的中介属性将会弱化, 整个金融体系的交易成本有望降低。



征信行业发展步入黄金期
征信是金融大数据体系建设的关键环节
当前征信体系对企业和个人覆盖率偏低。 目前央行的金融信用信息基础数据库是我国最主要的征信系统, 但覆盖率仍较低。 截至 2014 年底, 共收录自然人 8.57 亿人和企业及其他组织 1969 万户, 而同期全国总人口和市场主体数量为 13.68 亿人和 6932.22 万户, 覆盖率仅为 62.6%和 28.4%。 考虑到有贷款记录的个人和企业占收录数量的比重不到一半,且无贷款记录的主体仅有基本信息,因此央行征信系统实际的有效覆盖率更低,同时亦表明未来征信行业的潜在空间广阔。
数据来源仍以信贷信息为主,缺少多维度信息。 2014 年央行企业征信系统共采集约 2.19亿条信贷信息, 3320.2 万条非信贷信息,占比仅 13.2%;个人征信系统共采集 12.52 亿条信贷信息, 2.59 亿条非信贷信息,占比约 17.1%。 此外互联网(尤其是移动互联网)对企业和个人活动的渗透, 互联网数据将在征信中占据越来越重要的地位,而这亦是央行征信系统以及传统的商业征信机构所缺乏的。



征信是传统金融行业转型的内在要求
当前经济环境下商业银行增速放缓,金融深化和转型势在必行。 对商业银行而言,面临两难选择:一方面经济增长放缓,信贷投放不顺,传统的以大客户为主的客户体系已很难继续支撑规模扩张和收入增长,改善客户结构、开拓新金融业务势在必行;另一方面个人及小微信贷往往呈现金额小、碎片化、即时性特征,传统金融模式下的抵押、 质押等风险缓释手段已不适用,信用风险难以掌控,而基于大数据的征信能够对每个金融主体进行全面刻画,或有助金融机构在控制风险的同时增强对这部分群体的渗透,实现风险与收益兼得。
银行庞大客户资源具备大数据潜力,助力金融深化与转型。 商业银行本身拥有庞大的客户基础,如截至 2014 年底工商银行拥有 509 万企业用户和 4.65 亿个人客户,具备巨大的数据挖掘潜力,有望为业务转型提供大数据基础。



征信是互联网金融再下一城的重要支撑
“场景+数据”对征信发展提供强有力支撑。 移动互联网时代来临, 极大提升了生活便利程度,衣食住行均可在移动终端上完成, 一方面为征信提供了更加丰富的互联网数据,能够更加全面地刻画个体,另一方面亦提供了更加多样化的应用场景。
互联网金融生态发生变化,征信有望提供应对方案。 经过近几年的高速发展,互联网金融的各业态的经营生态正发生变化,或因遭遇行业瓶颈、或因面临监管趋严、或因风险暴露加速。而征信有望基于大数据和模型针对不同业态提供应对方案,帮助经营转型和继续增长。



我国征信行业现状
征信行业格局:公共为主商业为辅,创新模式稳步发展
我国征信行业经历了 20 余年的发展,目前形成了公共征信与商业征信并存、以公共征信为主的征信体系。( 1)公共征信:主要是由央行主导建设的全国企业和个人征信系统,即金融信用信息基础数据库,由人民银行征信中心负责运营,此外各级政府或其所属部门设立的征信机构亦属于公共征信体系; ( 2)商业征信: 主要为信用登记、信用调查、信用评级等业务,征信机构包括 50 多家社会征信机构(如鹏元征信等)和 80 家信用评级机构(如大公国际、中诚信等)。


公共征信体系——央行企业和个人征信系统
央行企业和个人征信系统, 即金融信用信息基础数据库,又称企业和个人信用信息基础数据库, 于 2006 年在全国正式运行,其前身为 1997 年开始筹建的银行信贷登记咨询系统,央行自 2004 年-2006 年组织金融机构建成全国集中统一的企业和个人征信系统,目前由人民银行征信中心负责运营维护。 该系统属于非盈利性质,仅出于运营收取少量费用,如查询个人信用报告每年前两次免费,第三次起每次收取服务费 25 元。
(1)数据来源: 全面收集企业和个人信息, 以银行信贷信息为核心,还包括社保、公积金、环保、欠税、民事裁决与执行等公共信息,但目前占比较小。 对于无贷款记录的企业和个人,央行征信系统仅有基本信息。 截至 2015 年 4 月底,征信系统收录自然人 8.6 亿多人,收录企业及其他组织近 2068 万户。
(2)产品体系: 以企业和个人信用报告为核心的征信产品体系。 a) 企业征信:包括企业信用报告、关联企业查询、信贷资产结构分析、历史违约率查询等; b)个人征信:包括个人征信报告、信用报告数字解读(信用评分)等。
(3)使用机构: 包括商业银行、农村信用社、信托公司、财务公司、汽车金融公司等各类放贷机构,且征信系统的信息查询端口遍布全国各地的金融机构网点,信用信息服务网络覆盖全国。 2014 年企业和个人征信系统接入机构家数分别为 1724 家和 1811 家。





商业征信体系——信用评级机构和社会征信机构
我国的商业征信体系主要包括信用评级机构、社会征信机构,以及近几年才建立的专门针对 P2P 行业的征信系统。
信用评级机构: 主要应用于债券市场和信贷市场。 2012 年共有 70 多家评级机构,其中8 家获准从事债券市场评级业务, 当年共完成债项评级 1672 笔,同比增长 42%;其余从事信贷市场评级业务,共完成信贷市场主体评级近 5 万户, 同比增长近 5%。
社会征信机构: 主要从事企业征信业务,较少从事个人征信业务。 征信业务收入和人员主要集中在几家大的征信机构上,如鹏元征信、新华信等。( 1) 鹏元征信成立于 2005 年,主要从事个人征信、企业征信、企业评分、个人评分、和中小企业信用风险控制等业务, 目前每年提供各类信用报告超过 7000 多万份,主要用户包括政府、银行、小额贷款公司、公用事业单位、电商平台等机构,公司信用报告在银行等金融机构内部一定程度上能够替代央行提供的征信报告。( 2)新华信主要提供商业信息咨询、市场研究咨询以及数据库营销服务,公司数据收集网络覆盖全国 31 个省市、 355 个城市,数据库收录了 2000 万家机构的基本信息和 60 万家企业的财务及信用信息, 2012 年营业额达到 4 亿元。


“清华大数据(微信号:Tsinghua_Big_Data)” 二维码:

逆风 白米Ⅲ级

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“你好,我要贷款买房”
“先生,你好,请稍等,我们查询一下您的征信系统”
“没问题,我信用卡从来都及时还款,没有逾期”
……
“先生,不好意思,让您久等了,虽然您没信用卡逾期,但系统显示,您小学三年级考试作弊,小学五年级和同桌打架,小学六年级欺负女同学,初一吸烟被请家长,初二逃课被罚站,高一早恋被警告,高三高考为了考大学户口转入外地,大学旷课太多被休学,您25岁的时候大保健被抓,26岁闯红灯被扣六分,……手机欠费共十二次,还有煤气水电费欠费五次,对了,还不算您随地吐痰加乱穿马路,综合评估,先生对不起,我们不能为您办理贷款业务……”

薛洪言 白米Ⅱ级

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《征信业务管理办法》出台,个人征信牌照还会远吗?
作者|薛洪言,苏宁金融研究院高级研究员
来源|洪言微语
近日,央行征信管理局低调下发了《征信业务管理办法(草稿)》(下称《办法》),之所以称之为低调,因为除了某微信公号提供的文件扫描版外,全网找不到制度原文。针对《办法》,并无太多可以深入探讨的点,洪言微语着重探究两个问题,一是与2013年公布的《征信业管理条例》(下称“条例”)相比,《办法》新在何处?二是,《办法》出台后,个人征信牌照还会远吗?且听洪言微语一一道来。
从内容上看,《办法》针对征信过程中信息的整理、保存、加工、对外提供、征信产品、异议和投诉以及信息安全等全流程进行了规范,与2013年公布的《征信业管理条例》(下称“条例”)有很大相似之处,如均强调信息采集要征求信息主体的同意、不良信息5年保存期、异议申请20日内答复等。那么,相比《条例》,《办法》有哪些亮点呢?
首提“过度采集”的概念。《办法》第8条明确规定:“征信机构采集个人信息,应当遵循‘合理、相关、必要’的原则,采集个人信息应当采用合理的方式,采集的个人信息应当与个人信用相关,不得过度采集”。过度采集概念的提出虽然未能解决信息采集的合法边界问题,但概念的提出本身已经是一种进步,是信息保护意识整体提升的客观反映。
规定更为人性化。《条例》和《办法》均明确采集个人信息应当经信息主体本人同意,但《办法》额外增加了“并明确告知信息主体采集信息的目的、信息来源和信息范围”的内容,使得相关规定更为人性化,个人信息保护也更具有可操作性。
更加注重网络信息安全。《办法》第12条明确规定:“征信机构采集个人在网络上公开的信息,除依照法律、行政法规规定公开的信息外,应当取得信息主体本人同意。”这也是《条例》中所没有的。在洪言微语看来,这一规定体现了官方对基于“网络爬虫”的大数据征信的态度。大数据风控是互联网金融蓬勃发展的基石(起码在宣传上是这样的),然而,除了阿里、京东、苏宁等电商平台本身就产生大数据之外,绝大多数形形色色的互联网金融企业本身不产生数据,网络公开信息是他们重要的信息来源。当前,这些企业获取个人网络公开信息并没有征求本人同意,《办法》落地后,这样的做法就面临着合规性的问题。对8家处于准备期的个人征信机构而言,这条规定是一个挑战。
个人信用评分产品纳入监管范围。《办法》第35条明确规定:“征信机构提供个人信用评分产品服务的,应当建立评分标准,不得将与个人信用无关的要素作为评价标准。”个人信用评分产品是个新东西,相比传统的征信报告,信用评分可量化、可比较,具有更强的社交属性和传播属性。除8家准备期的企业以外,市场上不少企业也推出了类似的评分产品。鉴于各家掌握的数据的数量和质量差异很大,其提供的信用评分结果也差异较大,所谓的信用评分产品更多地是一种娱乐性质,尚不足于投入实际应用。《办法》的这条规定将促使各类评分产品的标准化和规范化,当然,最终的结果可能是趋同化。
最后,《办法》的出台与个人征信牌照的落地有没有关系?恐怕是有关系的。去年1月,央行发布《关于做好个人征信业务准备工作的通知》,要求芝麻信用、腾讯征信、前海征信、鹏元征信等8家机构做好个人征信业务的准备工作,准备时间6个月。时至今日,在多轮验收之后,个人征信牌照仍没下发,引发了市场诸多猜测。
在以P2P为代表的互联网金融平台遭遇整顿和规范的大环境下,监管当局对于征信牌照发放的谨慎可以理解,《办法》的出台可以看作是在业务开展之前先立规矩,避免P2P、第三方支付等领域乱象的重现。从这个角度看,也许个人征信业务牌照很快就可以下来了。
匿名用户

匿名用户 白米Ⅲ级

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这种业务现在做,只能是政府的金融机构做,商业化公司拿不到内部数据。这种数据的要求和商业或者说网上产生的数据还是有区别的。
做项目时和天弘的一个分析师谈过,他的说法就是有一些敏感数据拿不到,做出的东西只能作为公司内部决策用,不能用于政策层面的决策。
或者换一种说法更确切,政府和商业公司都在做,但是做出的东西不完全一致,用法也不同。
会不会爆发,我觉得发展曲线应该是斜率近似于一的递增函数,但是也许不会出现爆发点,就是不会像指数函数那样
匿名用户

匿名用户 白米Ⅲ级

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社保机制千疮百孔,个人破产法死不出台,隐私权不单独立法,利率市场化怯步不前,绝大部分公民挣扎在贫困线上下,千方百计的榨干贫困如他们的最后一滴血.......

征信缺乏的是社会基础,而不是技术手段.

白米Ⅲ级

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3-5年太短。
我觉得还要看政府部门的相关信息是否联网。
民政局,社保,公积金,地税局,房地局这些目前都是不联网的。

ZS天予 白米Ⅲ级

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可能性是有的。

问题是多大。

白米Ⅲ级

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未来几年还是央行的征信系统最厉害,贷款信息还是央行的最准确。其他各家都是在自己平台收集的,而且权威性也不是一天两天建立的,这可是个漫长的过程

白米Ⅲ级

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我说一块小的,共享经济这一块。像Uber、房屋短租、厨房共享等。都涉及到征信类开展,慢慢的聚集会和起来,这是一块巨大蛋糕利益分成,以后征信系统的生成免不了从中汲取信息。

白米Ⅲ级

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比3,5年要快。行业原因有所了解。原先征信系统建立难主要是因为各种数据没有打通,打个比方来说,一个企业产生的数据有 工商行政数据 纳税数据 社保数据 经营产生的水电费等数据,过去这些数据就像蜂窝煤,每种数据一条通道,数据通道没有打通无法建立完整的信用模型,如今 各行业都意识到了这个问题,最主要是政府层面已经开始有意识的打通这些数据,并对外公开共享。因此 这个系统之后会越来越快的被建立。

陈登科 白米Ⅲ级

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类似自来水、电力局这样的公用基础设施,会很大,但挣钱不易。

想说故事,吹牛骗钱可以说征信的故事。

想做事,会去做信贷,然后把征信作为一个重要的基础能力。

没有数据加工展示能力的大数据征信,都是耍流氓!

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