一諾千金,從古自今,一直適用。
只要你有信用,無(wú)需押金,就可以輕松騎走一輛共享單車(chē);可以快速租用商場(chǎng)內(nèi)的共享充電寶,為你的手機(jī)及時(shí)“續(xù)命”;還可以外出住酒店,不用現(xiàn)金,先享后付,來(lái)一場(chǎng)說(shuō)走就走的旅行。
共享雨傘、共享衣服、共享玩具、共享籃球……你想不到的便利,因?yàn)樾庞茫娜粊?lái)臨。
其實(shí),隨著互聯(lián)網(wǎng)金融、大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)等的發(fā)展,個(gè)人征信的外延已大大擴(kuò)大了,不僅包括傳統(tǒng)的數(shù)據(jù),如信貸數(shù)據(jù)等,還包括基于互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)場(chǎng)景的第三方數(shù)據(jù)。
可以說(shuō),征信業(yè)已迎來(lái)了大數(shù)據(jù)發(fā)展的時(shí)代。
征信,下一片藍(lán)海征信,最早起源于《左傳》,出自“君子之言,征而有信,故怨遠(yuǎn)于其身”。
所謂征信,指的是依法設(shè)立的個(gè)人信用征信機(jī)構(gòu)對(duì)個(gè)人信用信息進(jìn)行采集和加工,并根據(jù)用戶(hù)要求提供個(gè)人信用信息查詢(xún)和評(píng)估服務(wù)的活動(dòng)。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō),就是個(gè)人的信用信息集合。
當(dāng)今社會(huì),征信信息被廣泛用在生活、工作中,成為國(guó)民經(jīng)濟(jì)生活中不可或缺的“經(jīng)濟(jì)身份證”。買(mǎi)房、買(mǎi)車(chē)、租房、找工作、辦信用卡等都離不開(kāi)好的信用,甚至,不少婚戀平臺(tái)也將信用定為相親對(duì)象的硬性條件之一,噱頭十足,信用的重要性,可窺一斑。
近年來(lái),互聯(lián)網(wǎng)金融迎來(lái)了爆發(fā)增長(zhǎng),對(duì)個(gè)人征信的需求也與日俱增。
艾瑞咨詢(xún)發(fā)布的《2017年消費(fèi)金融洞察報(bào)告》顯示,從2013年到2016年,互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)金融交易規(guī)模從60億元猛增到4367.1億元,實(shí)現(xiàn)了70倍爆發(fā)式增長(zhǎng),年復(fù)合增長(zhǎng)率達(dá)317%。
可以說(shuō),在互聯(lián)網(wǎng)金融規(guī)模暴增的同時(shí),消費(fèi)者的個(gè)人征信體系建設(shè)也亟待跟進(jìn)。如圖1所示,2017年中國(guó)個(gè)人征信行業(yè)的潛在市場(chǎng)規(guī)模預(yù)計(jì)將達(dá)到1969.9億元,而實(shí)際市場(chǎng)規(guī)模預(yù)計(jì)只有222.3億元,市場(chǎng)滲透率約為10%,發(fā)展前景巨大。
第三方征信,面臨多重困境天下熙熙,皆為利來(lái);天下攘攘,皆為利往。日前,一則信用分刷分的報(bào)道,再次刺激了人們的敏感神經(jīng)。
近些年來(lái),第三方征信問(wèn)題頻出,集中表現(xiàn)為數(shù)據(jù)稀缺、數(shù)據(jù)倒賣(mài)、數(shù)據(jù)同質(zhì)化嚴(yán)重。互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)的巨大剛需與征信盲區(qū)的矛盾,也催生了地下數(shù)據(jù)黑市。媒體曾多次披露,部分打著大數(shù)據(jù)名頭的公司,以極低的成本從地下市場(chǎng)調(diào)取數(shù)據(jù),進(jìn)行多手售賣(mài)。這里的重要原因就是征信體系的不完善。
征信體系不完善,原因大致歸結(jié)為以下幾點(diǎn)。
短期內(nèi),數(shù)據(jù)孤島現(xiàn)狀難以打破
目前,國(guó)內(nèi)征信行業(yè)主要由五大類(lèi)別組成:國(guó)家發(fā)展改革委、工業(yè)和信息化部、人民銀行、國(guó)家工商總局等監(jiān)管機(jī)構(gòu),第三方征信機(jī)構(gòu),國(guó)家電網(wǎng)、百度、支付寶等數(shù)據(jù)源,九次方大數(shù)據(jù)、百融金服等大數(shù)據(jù)金融機(jī)構(gòu),京東白條、神州租車(chē)、百合等互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用。
可以說(shuō),得數(shù)據(jù)者得天下。不同機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)門(mén)檻不同,基于利益考慮以及開(kāi)放權(quán)限,共享數(shù)據(jù)意愿低,信息共享推進(jìn)艱難。
大數(shù)據(jù)模型的準(zhǔn)確性存爭(zhēng)議
國(guó)內(nèi)的大數(shù)據(jù)評(píng)估模型起步晚,很多大數(shù)據(jù)模型多為自主研發(fā),信息不集中,數(shù)據(jù)的全面性存在不足,因此,大數(shù)據(jù)模型在準(zhǔn)確性方面存在較大爭(zhēng)議。
此外,用戶(hù)數(shù)據(jù)為個(gè)人提交,信息的準(zhǔn)確性及真實(shí)性有待時(shí)間和市場(chǎng)校驗(yàn),缺乏公信力。
數(shù)據(jù)信息采集的合法性
這些年,逐步增強(qiáng)的個(gè)人信息維權(quán)意識(shí)與個(gè)人信息泄露的矛盾日漸突出。部分機(jī)構(gòu)對(duì)于用戶(hù)數(shù)據(jù)的采集、使用存在隱患,越過(guò)了安全紅線(xiàn),違法使用,面臨著法律和道德方面的風(fēng)險(xiǎn)。
互補(bǔ)作用仍有限
其實(shí),相比國(guó)外,我國(guó)的征信體系起步較晚。20世紀(jì)90年代,上海資信有限公司成立,開(kāi)始個(gè)人征信試點(diǎn),這也標(biāo)志著我國(guó)個(gè)人征信體系開(kāi)始建立。
隨后,信貸登記查詢(xún)系統(tǒng)建成地、省、總行三級(jí)數(shù)據(jù)庫(kù),實(shí)現(xiàn)全行聯(lián)網(wǎng)查詢(xún)。征信管理局設(shè)立,《個(gè)人信用信息數(shù)據(jù)庫(kù)管理暫行辦法》出臺(tái),人民銀行與全國(guó)各家銀行系統(tǒng)聯(lián)網(wǎng)工作基本完成。2013年3月,《征信業(yè)管理?xiàng)l例》正式實(shí)施,明確中國(guó)人民銀行作為征信業(yè)的監(jiān)督管理部門(mén),同年12月《征信機(jī)構(gòu)管理辦法》也一并實(shí)施。至此,以政府為主導(dǎo)的央行征信登上歷史舞臺(tái)。
與此同時(shí),征信行業(yè)風(fēng)起云涌,民間第三方征信機(jī)構(gòu)數(shù)量增長(zhǎng)迅速。自2014年1月至2017年年初,我國(guó)先后成立包括91征信、考拉征信、億微征信、東匯征信、盈蜂征信、人人信等在內(nèi)的53家征信公司以及信用平臺(tái)。
2015年,征信行業(yè)出現(xiàn)了標(biāo)志性事件——央行開(kāi)始受理征信牌照,芝麻信用、騰訊征信、深圳前海征信、鵬元征信、中誠(chéng)信征信、中智誠(chéng)征信、拉卡拉信用及北京華道征信成為第一批試點(diǎn)機(jī)構(gòu)。
眾所周知,征信離不開(kāi)數(shù)據(jù)。央行征信的數(shù)據(jù)主要來(lái)自銀行、證券、保險(xiǎn)、社保等體系里構(gòu)成一個(gè)數(shù)據(jù)循環(huán),接入門(mén)檻高。而第三方征信機(jī)構(gòu)則是利用自身的海量數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)和用戶(hù)信息,從財(cái)富、安全、守約、消費(fèi)、社交等幾個(gè)緯度來(lái)評(píng)判,為用戶(hù)建立信用報(bào)告,形成以大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的海量數(shù)據(jù)庫(kù)。
從表面上看,央行征信和第三方征信機(jī)構(gòu)的大數(shù)據(jù)征信似乎只在數(shù)據(jù)獲取渠道方面存在差異。央行征信數(shù)據(jù)來(lái)自傳統(tǒng)線(xiàn)下渠道,來(lái)源單一。第三方征信機(jī)構(gòu)則依托互聯(lián)網(wǎng)金融、電商、共享經(jīng)濟(jì)等豐富的應(yīng)用場(chǎng)景來(lái)獲取數(shù)據(jù),渠道多元。
央行征信作為正規(guī)軍,無(wú)疑有得天獨(dú)厚的優(yōu)勢(shì),權(quán)威性高,數(shù)據(jù)基本完整,但新形勢(shì)下,背后的短板,也逐漸暴露。
數(shù)據(jù)顯示,央行個(gè)人征信系統(tǒng)收錄了近9億人信息,其中僅不到4億人有信貸數(shù)據(jù),約5億人在央行征信系統(tǒng)中只記錄經(jīng)濟(jì)信息,無(wú)任何有效征信信息。如此大的信貸盲區(qū),缺口明顯。
其實(shí),在新的征信格局下,第三方征信機(jī)構(gòu)積累的征信數(shù)據(jù)將對(duì)傳統(tǒng)征信形成一定的補(bǔ)充。不過(guò),這種補(bǔ)充作用仍比較有限,其公信力還有待市場(chǎng)的檢驗(yàn)。
大數(shù)據(jù)征信,爭(zhēng)議中前行隨著金融科技、人工智能、云計(jì)算成為時(shí)下熱詞,大數(shù)據(jù)征信也頻見(jiàn)報(bào)端。
什么是大數(shù)據(jù)征信?大數(shù)據(jù)征信就是利用IT技術(shù)優(yōu)勢(shì)、風(fēng)險(xiǎn)控制模型,將個(gè)人在不同信貸機(jī)構(gòu)、消費(fèi)場(chǎng)景、支離破碎的海量數(shù)據(jù)整合起來(lái),經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)清洗、分析、校驗(yàn)等一系列流程后,加工融合成真正有用的信息。
作為征信市場(chǎng)化的標(biāo)志,大數(shù)據(jù)征信備受爭(zhēng)議。一方面,大數(shù)據(jù)為傳統(tǒng)征信帶來(lái)了許多意想不到的變革。另一方面,大數(shù)據(jù)征信的模型標(biāo)準(zhǔn)各異,客觀(guān)性存在爭(zhēng)議。
大數(shù)據(jù)征信作為新生事物,相比傳統(tǒng)征信,究竟有哪些優(yōu)勢(shì)?
首先,大數(shù)據(jù)征信采集的數(shù)據(jù)覆蓋人群廣泛。
只要是用戶(hù)留存在網(wǎng)上的數(shù)據(jù)信息,都可以通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等網(wǎng)絡(luò)技術(shù)抓取并進(jìn)一步分析,得出專(zhuān)屬的信用報(bào)告。互聯(lián)網(wǎng)的開(kāi)放性也決定了大數(shù)據(jù)征信的覆蓋范圍。
其次,大數(shù)據(jù)征信的信息維度多元,信用評(píng)估全面。
大數(shù)據(jù)征信的數(shù)據(jù)來(lái)源不止包括傳統(tǒng)征信的信貸歷史數(shù)據(jù),還包括個(gè)人的消費(fèi)行為、交易行為、人際關(guān)系等半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。網(wǎng)購(gòu)消費(fèi)能力、共享單車(chē)租借、社交好友的信用狀況、生活繳費(fèi)都成為了大數(shù)據(jù)信息采集的來(lái)源,能夠多維度地反應(yīng)一個(gè)人的信用狀況。
再次,大數(shù)據(jù)征信的數(shù)據(jù)來(lái)源豐富,動(dòng)態(tài)變化頻率高。
大數(shù)據(jù)征信的數(shù)據(jù)來(lái)源于電商、互聯(lián)網(wǎng)金融、共享經(jīng)濟(jì)等場(chǎng)景,相較于傳統(tǒng)征信的數(shù)據(jù)采集周期長(zhǎng),這些應(yīng)用場(chǎng)景與生活日常行為關(guān)聯(lián)緊密,使用頻率高,數(shù)據(jù)更新及時(shí)。例如,信用評(píng)分系統(tǒng)之一的芝麻信用,月月更新。
最后,大數(shù)據(jù)征信成本低,效率高。
大數(shù)據(jù)征信搭建完成數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)后,個(gè)人征信信息采集難度大幅降低,征信服務(wù)的邊際成本低。
總體來(lái)看,縱觀(guān)我國(guó)征信行業(yè)的發(fā)展,正經(jīng)歷由政府主導(dǎo)型向征信市場(chǎng)化過(guò)渡的階段。民間征信機(jī)構(gòu)頻頻發(fā)力,不斷開(kāi)拓線(xiàn)下的應(yīng)用場(chǎng)景或與其他機(jī)構(gòu)構(gòu)建合作關(guān)系,積淀數(shù)據(jù),有望打破央行征信的壟斷局面,進(jìn)一步激發(fā)征信市場(chǎng)化的潛力。
綜上所述,筆者認(rèn)為征信行業(yè)的未來(lái)呈現(xiàn)以下趨勢(shì)。
首先,隨著征信機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)的逐步開(kāi)放,大數(shù)據(jù)信息的運(yùn)用成為常態(tài),央行征信難以覆蓋的群體將通過(guò)民間征信得到滿(mǎn)足。
其次,征信內(nèi)涵、外延不斷延伸,應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)一步豐富。征信不止局限于金融領(lǐng)域,而是通過(guò)共享經(jīng)濟(jì)等新經(jīng)濟(jì)形式,滲透到衣食住行方方面面,形成“守信者處處受益、失信者寸步難行”的局面。
最后,保護(hù)個(gè)人征信數(shù)據(jù)的相關(guān)法律將不斷落地,并將在數(shù)據(jù)隱私、安全保護(hù)等方面加快立法進(jìn)程。
附:信用分——征信的數(shù)據(jù)化金融開(kāi)放程度的增強(qiáng),信用風(fēng)險(xiǎn)管理也呈現(xiàn)出科學(xué)化、量化、信息化的特點(diǎn)。其中,信用分就充當(dāng)了這樣一個(gè)科學(xué)評(píng)測(cè)的角色。
談起信用分,想必很多人都不陌生。現(xiàn)在,信用分不再是簡(jiǎn)單的一個(gè)分?jǐn)?shù),而是切切實(shí)實(shí)的福利。只要你的信用分達(dá)到一定的標(biāo)準(zhǔn),就可以輕松搭上各類(lèi)共享經(jīng)濟(jì)的快車(chē),免押金、免租金,還可以住酒店“先享后付”。此外,信用分還和信用額度掛鉤。
事實(shí)上,信用評(píng)分最早起源于20世紀(jì)80年代,大眾熟知的信用模型大多借鑒于美國(guó)的個(gè)人信用評(píng)分模型FICO 評(píng)分模型,其信用分?jǐn)?shù)范圍在300-850分之間。貸款方通常會(huì)將分?jǐn)?shù)作為參考,來(lái)進(jìn)行客戶(hù)貸款決策。不同貸款策略和標(biāo)準(zhǔn),相應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)水平不同,決定了可以接受的信用分?jǐn)?shù)水平。
國(guó)內(nèi)首個(gè)個(gè)人信用評(píng)分——芝麻信用分的出現(xiàn),被視為信用分機(jī)制在我國(guó)的重大進(jìn)展。芝麻信用分,通過(guò)大數(shù)據(jù)及云計(jì)算技術(shù),從信用歷史、行為偏好、履約能力、身份特質(zhì)、人脈關(guān)系五個(gè)維度,客觀(guān)呈現(xiàn)個(gè)人信用狀況的綜合評(píng)分,評(píng)分范圍從350到950,分值越高代表信用越好。
隨著電商、移動(dòng)支付的普及,芝麻信用分已逐漸走入千家萬(wàn)戶(hù),涵蓋信用卡、消費(fèi)金融、融資租賃、酒店、租房、出行、婚戀、公共事業(yè)服務(wù)等上百個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景。
事物發(fā)展到一定階段,必然會(huì)更加精細(xì)化,信用分也不例外。
不少行業(yè)紛紛在征信上發(fā)力,打造專(zhuān)屬的信用等級(jí)評(píng)分機(jī)制。例如,金融科技平臺(tái)你我金融通過(guò)兩年時(shí)間的數(shù)據(jù)處理與分析、模型研發(fā)、驗(yàn)證及運(yùn)用,推出你我信用分。從你我行為、財(cái)富評(píng)估、社交關(guān)系、履約信用、身份特質(zhì)等五個(gè)維度客觀(guān)分析個(gè)人的信用狀況,對(duì)用戶(hù)進(jìn)行信用評(píng)分,分值從0-950分,分?jǐn)?shù)越高代表該用戶(hù)信用越好,信用額度也會(huì)隨之增加。
此外,摩拜單車(chē)也推出摩拜信用分,其與前海征信合作建立用戶(hù)黑名單,對(duì)用戶(hù)偷盜或惡意毀車(chē)等行為,會(huì)通過(guò)后臺(tái)數(shù)據(jù)分析追蹤到該用戶(hù),將其拉入黑名單,對(duì)其信用評(píng)級(jí)作出調(diào)整。
同時(shí),摩拜單車(chē)還采用獎(jiǎng)懲“信用分制度”,用戶(hù)違停、損壞車(chē)輛等行為將會(huì)被扣除信用分。用戶(hù)的信用分低于80分時(shí),價(jià)格則會(huì)翻倍。