大數據征信自今年異軍突起以來就被認定為“救世主”般的角色，成為資本和市場追逐的對象。被負面輿論逼入“墻角”的互聯網金融更是如獲至寶，感慨找到了解決風險管理的“良藥”。不過，方興未艾的征信行業尚不足以支撐起不斷擴展的商業藍圖，其最核心的獨立、客觀、公正、規范原則岌岌可危，稍有不慎，或將淪為一場虛有其表的“概念游戲”。
或正如征信第一股商安信CEO陳曉東先生所言，國內征信市場現在處在一個一哄而上的階段，以后會有一個沉淀的過程，優勝劣汰，剩下來的將是具有優質數據和強大評級體系的征信機構。真正的爆發期將出現在市場沉淀之后。
那么何為征信？仿若斡旋云端、披著面紗的征信其實沒那么神秘。
征信是專業化的、獨立的第三方機構為個人或企業建立信用檔案，依法采集、客觀記錄其信用信息，并依法對外提供信用信息服務的一種活動。按業務模式可分為企業征信和個人征信，按服務對象可分為信貸征信、商業征信、雇傭征信等。
我國征信業起步較晚，信用生態建設相對滯后，但在互聯網時代卻存在獨特的機會。在互聯網金融發展如火如荼之際，基于大數據技術的互聯網征信應運而生，一舉踏上風頭浪尖，又反向推動了國內信用經濟的發展。
截至2015年10月底，國內出現問題的互聯網金融平臺數已達到1078家，其中10月新增47家。互聯網金融在一定程度上覆蓋了傳統金融服務盲區（央行征信系統收錄自然人8.7億多，但有信貸記錄的自然人僅有約3.7億，這意味著還有四分之三的人在申請信貸等服務時會遇到障礙），但是由于信息不對稱、信息采集難等因素，一直處在野蠻生長的狀態。
對金融業，征信完善了對風險的識別、判斷、評估和管理，有利于加快授信過程，分級定價，降低優質借款人借貸成本，大幅提高信貸效率，以螞蟻小貸為例，放款時間基本在3分鐘以內，小則幾千，多則幾萬。對商業，征信逐漸被作為經濟運行和社會管理的標準，以此撬動的商業模式創新迅速拓展至酒店、租房、招聘、旅游等行業。
金融服務對雙11的滲透融合堪稱互聯網征信功成名就的一役。數家電商各領風騷出新招，最終交易額也不出意外地攀上歷史新高。而在公眾為天貓912億的交易數據驚嘆時，有心人已經發現，今日與往年不一樣的氣象。
雙11當天，螞蟻花唄共發放6048萬筆消費信貸，占支付寶交易總量的8.5%，與其功能相似的京東白條，同比增長800%。首次接入雙11的花唄與京東白條同為信用支付產品，即基于電商平臺、支付等沉淀的海量數據，借助互聯網大數據、云計算等技術，經過綜合信用評估后，給予用戶在指定店鋪享受先消費、后付款服務的信用額度，并支持分期還款。
花唄對接的是螞蟻小貸，京東白條對接的是京東金融。互聯網金融深度嵌入消費場景，憑借更具便捷性、更具場景化、更個性化的產品迅速崛起。但相比傳統消費金融（銀行信用卡與消費貸款），互聯網消費金融在征信、風控、資金周轉、催收等方面仍面臨著諸多阻礙和風險。
相對于傳統征信多采用信貸數據和公共機構數據作為數據源，互聯網征信拓寬了數據采集維度，包括電商數據、社交數據等，一方面能更加全面的反映信用主體的情況，但另一方面，由于央行征信中心的金融數據庫還未向這些機構開放，其數據評估的準確性和公信力難免被人質疑。
大數據征信的軟肋
今年，在政府鼓勵和市場迫切需求雙重驅動下，國內掀起了一股狂熱的互聯網征信浪潮，電商平臺、互聯網公司、大數據公司、支付機構、傳統征信機構、P2P平臺等都是不同的代表。從應用場景創新和品牌影響力上講，阿里、騰訊、百度等互聯網公司無疑更受矚目。從專業性上來說，商安信、中誠信等傳統征信機構在評級模型、商業征信業務等方面更具優勢。
相比對企業征信公司的備案制，個人征信公司的審核制顯得更為嚴格。今年1月，央行印發《關于做好個人征信業務準備工作的通知》，首批入圍的芝麻信用、騰訊征信、前海征信等8家機構在年中完成驗收工作。然而時至今日，仍未下發個人征信牌照，由此足見央行的審慎態度。
首批入圍征信機構大部分將信用評分作為首推產品，并快速拓展應用場景，搶占市場制高點。如芝麻征信的“芝麻分”和考拉征信的“考拉分”已經應用到酒店、租車、旅游等多個場景；前海征信的 “好信度”目前主要服務于金融信貸，華道征信已推出的“豬豬分”專門用于檢驗租房者信用狀況，中誠信的“萬象分”則可以用于就醫、保險領域。
但已經有不少人心存疑慮，質疑大數據征信的含金量和可靠性：
1、 數據整合難：央行征信系統并未開放，征信機構無法獲取珍貴的信貸數據，而央行對企業在小貸、租賃金融的信貸行為也難以全面掌握；公共數據廣泛分散在工商、質檢、海關、稅務等政府和業務管理部門，雖然建設統一信用信息平臺已提上日程，但數據孤島的問題仍難解；芝麻信用、騰訊征信等所背靠的集團，以及各類P2P平臺自建的征信公司本身存在業務交叉和競爭關系，共享“黑名單”易，共享“白名單”難。
2、 數據標準缺失：到底哪些信息需要列入征信評估范疇還沒一個統一的界定，越來越多的信息被納入征信范疇，交通違章、地鐵逃票等似乎什么都可以往里裝，這些都可能構成個人不良征信記錄影響個人信貸。
3、 公信力遭質疑：“征信采集者與使用者沒有任何關系”的獨立第三方原則被模糊，首批入圍的民營征信機構數據的采集和使用都與自身有著千絲萬縷的聯系，這就決定了現在市場中的很多模型只能適用于自己的小生態，同時民營征信機構既做裁判又做選手，最終評價的公正性或在市場份額爭搶中失衡。
4、 評級模型五花八門：中國并不缺數據，但缺乏可以數據通用的評估模型。國內個人征信大多模仿了美國FICO的模型，但在評估維度上五花八門，加上采集的數據差異，這就造成同一個人在不同平臺得到的評分可能會千差萬別。而企業征信的評級模型，以及債券評級模型的嚴謹性、科學性在國際上并無強公信力。
業內專家指出，只根據數據分析出的規律并不全面，如果僅據此進行風控審核，難免會出現疏漏或偏差。大數據只能作為輔助手段，不能作為風控的決策依據。
日前，有媒體報道，商務部正在醞釀制定《互聯網金融機構信用評級與認證標準》。中國互聯網金融信息查詢系統主任、《標準》制定課題組副組長徐洲指出，只有獨立的第三方才能避免為利益左右，才能把促進行業規范發展放在第一位，做到客觀、公正、及時的信息披露。
某金融研究機構人士分析認為，一個從各處收集數據并完成大數據征信的機構，不能是數據來源方，也不能是金融服務的提供方，這樣才能避免數據打架的現象。征信行業要真正興起，發揮應有的作用，還是需要發揮出商安信、中誠信等獨立第三方征信機構的力量。
市場在哪兒
千億、萬億？關于征信市場空間有多大的討論一時沸沸揚揚。
平安證券發表的征信行業專題報告《計算機行業征信市場系列研究》預計，中國征信行業未來市場規模將達千億元，其中企業征信市場規模有百億元，個人征信市場規模有千億元。
美國富國銀行高級副總裁王強在《給中國個人征信市場估值》中預計，中國個人征信市場規模大概350億美元。換算成人民幣，超2000億元。
不過，央行征信管理局局長王煜卻給市場潑了一盆冷水，其認為征信市場容量有限，不容易賺錢，有人號稱征信市場有上千億的潛力，有忽悠的成分。資金不是最重要的，更需要技術、人才，需要反映信用信息的數據。搞攀比，搶位置，不真心干或者說沒有能力干，是不可持續的。
征信屬于信用服務業的一環，作為一個服務行業，它的的市場到底在哪兒？
1、 國際商貿。國內征信起初是為配合對外貿易調查的需求而產生的，包括企業和保險機構的信用核實、資信報告服務等。最早的企業征信機構是由政府部門主導建立，但其自身具有嚴重的局限性，后大量民營機構和外資機構介入市場。
目前來看，國內提供貿易征信服務比較成熟的民營機構僅有商安信一家，但其依托的也是世界前三的信用信息服務機構Creditreform在評級體系和數據資源上的支持。作為傳統征信機構，商安信掛牌上市以來積極謀求進軍互聯網征信，11月份已發布三款新產品：3A-biz 2.0商業風險管理多應用平臺、3A-eBiz移動端和3A-Verify。3A-biz 2.0商業風險管理多應用平臺，打通了信用認證、評估、核實等應用場景和傳統PC端與手機移動端的數據交換通道，與市場中偏重打分的產品截然不同，具有一定的行業跨越意義。
隨著中國對外開放的升級和“一帶一路”新戰略的實施，貿易環節的信用服務有增無減，市場容量很大。
2、 互聯網消費金融。國務院11月23日發布指導意見：積極發揮新消費引領作用，加快培育形成新供給新動力；支持發展消費信貸，鼓勵符合條件的市場主體成立消費金融公司，將消費金融公司試點范圍推廣至全國。
在我國，可以提供消費信貸服務的主要為銀行、小貸公司、消費金融公司。銀行的消費信貸服務由來已久，包括信用卡和消費貸款，但是受限于審核標準，長時間的審核流程、三、四線城市開發緩慢等因素，一直處于不溫不火的狀態。隨著金融服務與互聯網不斷縱深融合，互聯網消費金融產品迅速崛起，成為消費金融爆發的重要力量。據艾瑞咨詢公布的首份消費金融報告數據顯示，預計到2017年，中國消費金融整體市場將突破千億，三年復合增長率高達94%。而作為互聯網征信作為消費金融推進的基礎，市場也有隨之爆發的可能。
3、 信貸業務。中小企業融資難由來已久，一方面是因為企業資質有限，缺少實物抵押，抗風險能力低，另一方面是因為銀行近來隨對中小企業融資雖有所傾斜，但額度仍然有限，流程依然復雜。互聯網金融在一定程度上解決了這一問題，并催生了對征信的巨大需求。現今中小貸款機構在項目的風控環節主要還是靠人力審查，紙質材料傳遞，外加灰色渠道查央行征信。貸前黑名單掃描及貸后管理跟蹤基本為空白。整體風控的效率非常低下，以及流程容易受人為因素干擾出錯等。
在個人信貸方面，互聯網金融提供者傾向于自建平臺，合作共建行業黑名單，以規避風險提高效率。而在企業信貸方面，則更多依賴第三方征信機構的力量。在這里，就不得不提一下商安信所引入的Creditreform的SI評估模型（筆者十分看好）。和絕大多數企業評估模型側重對歷史數據分析不同，Creditreform側重對流動性和短期償債能力的監測，能直觀反映企業近期狀況與風險度。
另外，隨著阿里網商銀行和騰訊微眾銀行兩家互聯網銀行的開業，以及其市場上各類小貸和消費信貸產品的陸續推出，傳統銀行以往依托于自身客戶群體和線下的物理網點進行客戶資料收集、信貸審核和貸款發放的傳統模式必然會受到較大的沖擊，預期未來銀行將加強與征信機構的合作。
4、 應收賬業務。信用服務業可分為前端的數據采集，中端的信用認證和信用評估，后端的資產處置。互聯網征信公司大多僅從事前端和中端兩部分，對后端的資產處置、應收賬業務罕有涉及（難、累），目前提供這類服務的主要還是傳統征信公司和第三方外包公司。
應收賬業務包括企業應收賬管理與金融機構應收賬管理兩大類。根據人民銀行 2015年2 季度的數據，社會融資規模存量在 131.58 萬億，增速為 11.9%，年增長規模在 10 萬億以上。假設需要進行資產處置的資產為 1%，則市場規模達1.31萬億，空間極大，而企業應收賬管理市場更是難以估計。
5、 對傳統商業模式的改造。在這方面步子邁的最快的當屬阿里旗下的芝麻信用，芝麻分高于600分可以免押租用永安城市自行車，在6000多間酒店免押金入住，650分以上可以在神州租車、一嗨租車信用租車，高于700分無須提供其他資料能申請新加坡簽證。大數據征信應用場景拓展撬動的商業模式創新，動輒催生了一個又一個新市場，預期未來，這部分市場將把持在背景深厚的互聯網征信公司手中。
作為一個新興行業，征信業在發展初期出現混亂局面本無可厚非。但是，征信已逐漸充當起金融創新、市場運行和社會管理的基礎樁，更需要慎之又慎的前行。
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