從之前的野蠻生長(zhǎng)，到后來(lái)嚴(yán)監(jiān)管下的跑路潮，再到如今的兩極分化，互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展格局正在經(jīng)歷一個(gè)從超額利潤(rùn)到價(jià)格戰(zhàn)再到健康發(fā)展的過(guò)程。與之對(duì)應(yīng)，放貸機(jī)構(gòu)之間的競(jìng)爭(zhēng)也可以分為三個(gè)階段：第一階段拼的是資金成本;第二階段拼的是運(yùn)營(yíng)成本;第三階段拼的是風(fēng)險(xiǎn)成本。而拐點(diǎn)的關(guān)鍵，就是征信基礎(chǔ)。
征信大數(shù)據(jù)：90%是垃圾
如果把中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展列一個(gè)時(shí)間表，大致可以分為三個(gè)階段。
2006-2011年，可以看做是信貸資產(chǎn)拓荒期：件均放款3-5萬(wàn)，目標(biāo)人群是白領(lǐng)與企業(yè)主，主要通過(guò)線下獲客，現(xiàn)金放款。
2011-2013年，稱得上是信貸資產(chǎn)的爆發(fā)期：授信金額兩極化發(fā)展，人群拓展至學(xué)生、藍(lán)領(lǐng)，線上獲客變得越來(lái)越重要。
2013年之后，信貸資產(chǎn)開始場(chǎng)景化：阿里、京東、鏈家等場(chǎng)景巨頭加入。
與此對(duì)應(yīng)，征信需求和解決方案也發(fā)生了很大的變化。在信貸資產(chǎn)拓荒期，風(fēng)控最關(guān)注的是負(fù)債率，對(duì)于固定目標(biāo)客戶群體，根據(jù)銀行流水判斷收入，根據(jù)央行征信判斷負(fù)債。征信的主要工具就是零散QQ群，參與者都是基層從業(yè)者，效率低。
在信貸資產(chǎn)的爆發(fā)期，風(fēng)控開始關(guān)注穩(wěn)定性，關(guān)注借款用途，尤其是多重負(fù)債。征信的主要工具是系統(tǒng)化中央數(shù)據(jù)庫(kù)，參與主體是P2P公司，效率有所提高。
從國(guó)內(nèi)大數(shù)據(jù)征信行業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀來(lái)看，組合式的信用評(píng)估是大勢(shì)所趨。眾所周知，國(guó)內(nèi)征信體系不完善，互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)尚未接入央行征信系統(tǒng)。在此背景下，業(yè)內(nèi)平臺(tái)獲取原始數(shù)據(jù)通常有三種方式：內(nèi)生數(shù)據(jù)、通過(guò)第三方購(gòu)買和數(shù)據(jù)交換。
值得注意的是，盡管很多企業(yè)經(jīng)常會(huì)吹噓自己擁有多少TB，甚至是PB的數(shù)據(jù)量，實(shí)際上它們擁有的90%是劣質(zhì)數(shù)據(jù)。
有一位風(fēng)險(xiǎn)投資人這樣抱怨，“在數(shù)據(jù)的海洋中，大部分企業(yè)都沒有花時(shí)間去思考它們應(yīng)該收集什么數(shù)據(jù)，還有采用怎樣的方式來(lái)收集數(shù)據(jù)。而是習(xí)慣于一網(wǎng)打盡，結(jié)果它們收集到的是一堆沒有任何預(yù)先計(jì)劃和結(jié)構(gòu)條理的垃圾。”
百行征信一家獨(dú)大
從1980年代末至今，征信行業(yè)先后經(jīng)歷了起步、搭建征信平臺(tái)、央行主導(dǎo)統(tǒng)籌等數(shù)個(gè)階段。
2015年1月5日，人民銀行印發(fā)《關(guān)于做好個(gè)人征信業(yè)務(wù)準(zhǔn)備工作的通知》，要求芝麻信用，騰訊征信等八家機(jī)構(gòu)做好個(gè)人征信業(yè)務(wù)的準(zhǔn)備工作，擇時(shí)發(fā)放第一批牌照，但一直不見下文。
最終等來(lái)的卻是由中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)金融協(xié)會(huì)與芝麻信用、騰訊征信等把家征信機(jī)構(gòu)聯(lián)手成立的百行征信。這意味著征信這個(gè)金融業(yè)最關(guān)鍵的閥門，最終還是要由政府來(lái)監(jiān)督把控。
今年6月28日，百行征信與蘇寧消費(fèi)金融等15家互聯(lián)網(wǎng)金融機(jī)構(gòu)和消費(fèi)金融機(jī)構(gòu)在深圳舉行了信用信息共享合作簽約儀式。根據(jù)合作協(xié)議，這15家機(jī)構(gòu)將成為百行征信首批接入代表機(jī)構(gòu)，向百行征信系統(tǒng)全面、準(zhǔn)確、及時(shí)地報(bào)送征信信息。百行征信將對(duì)信用信息進(jìn)行采集、整理、保存和加工，并向接入機(jī)構(gòu)提供信用信息的查詢及相關(guān)增值服務(wù)。
截止目前，百行征信已與120余家互聯(lián)網(wǎng)金融機(jī)構(gòu)和消費(fèi)金融機(jī)構(gòu)達(dá)成了信用信息合作共享協(xié)議，與50余家機(jī)構(gòu)達(dá)成了合作意向。
業(yè)內(nèi)人士擔(dān)憂的是，征信公司的核心競(jìng)爭(zhēng)力在于擁有自己獨(dú)有的信息。作為直接競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手，征信公司之間不可能用自己的核心數(shù)據(jù)去提升競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的競(jìng)爭(zhēng)力。可以說(shuō)，一方面征信公司致力于解決信息不對(duì)稱，另一方面征信公司也在構(gòu)建數(shù)據(jù)壁壘。這種信息孤島，短期內(nèi)無(wú)法完全消失。
“各家征信公司都采取中央數(shù)據(jù)庫(kù)的方式，大家上傳數(shù)據(jù)，需要時(shí)再查詢。但并非所有人愿意上傳數(shù)據(jù)，操作起來(lái)也比較麻煩。”
更現(xiàn)實(shí)的問題在于，信息共享的邊界如何界定?在進(jìn)行數(shù)據(jù)采集時(shí)，如何兼顧數(shù)據(jù)的質(zhì)量及采集范圍，避免侵犯用戶隱私?共享信息的標(biāo)準(zhǔn)有待明確。
小公司很難有機(jī)會(huì)
在一位互金領(lǐng)域的風(fēng)險(xiǎn)投資人看來(lái)，中國(guó)征信市場(chǎng)結(jié)構(gòu)是以公辦征信機(jī)構(gòu)為主，市場(chǎng)機(jī)構(gòu)為輔，央行征信中心壟斷大部分市場(chǎng)，留給市場(chǎng)機(jī)構(gòu)的空間很小。
傳統(tǒng)征信產(chǎn)業(yè)鏈由數(shù)據(jù)公司、征信公司及征信使用方三者構(gòu)成。這其中，數(shù)據(jù)公司的核心競(jìng)爭(zhēng)力在于對(duì)獨(dú)特?cái)?shù)據(jù)源的掌控和挖掘能力，而征信公司的核心競(jìng)爭(zhēng)力則在于數(shù)據(jù)源完整度，數(shù)據(jù)覆蓋人群完整性以及數(shù)據(jù)的分析畫像能力。
互聯(lián)網(wǎng)對(duì)于征信產(chǎn)業(yè)的改變，只是增加了數(shù)據(jù)公司的數(shù)據(jù)源，或提升了獲取數(shù)據(jù)的效率，但這兩點(diǎn)對(duì)于征信公司而言，無(wú)法重構(gòu)征信公司核心的數(shù)據(jù)清洗、挖掘及畫像的核心環(huán)節(jié)。對(duì)于征信使用方而言，互聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)，則有可能增加了自身直接采集數(shù)據(jù)能力及風(fēng)控的能力，降低對(duì)前兩者的需求。
“中國(guó)大數(shù)據(jù)征信和風(fēng)控市場(chǎng)，市場(chǎng)化空間僅數(shù)百億，即使年均增長(zhǎng)20%以上，也需要十幾年才達(dá)市場(chǎng)千億的規(guī)模。”
牌照征信公司依托牌照賦予的融資能力及數(shù)據(jù)源權(quán)利做大，但做大的空間取決于央行征信中心的開放程度，而初創(chuàng)純數(shù)據(jù)征信公司沒有做大的空間。
如果央行不將數(shù)據(jù)與牌照公司共享，后者將無(wú)法低成本獲得最核心的全銀行信貸數(shù)據(jù)，只能從央行購(gòu)買，且無(wú)法在短時(shí)間內(nèi)推出比央行征信中心更有效的征信產(chǎn)品，只能做輔助作用。
未來(lái)征信行業(yè)將面臨數(shù)據(jù)同質(zhì)化、產(chǎn)品同質(zhì)化的問題，價(jià)格戰(zhàn)無(wú)法避免，互聯(lián)網(wǎng)免費(fèi)的思路甚至還會(huì)降低行業(yè)整體產(chǎn)值。
沒有征信牌照，征信創(chuàng)業(yè)公司無(wú)法合法的去獲取核心數(shù)據(jù)，比如銀行信貸數(shù)據(jù)或者運(yùn)營(yíng)商，公安局的隱私數(shù)據(jù);也無(wú)法以牌照去融資收購(gòu)其他征信公司，資金上毫無(wú)優(yōu)勢(shì)。因而，業(yè)內(nèi)人士認(rèn)為，初創(chuàng)公司很難在征信領(lǐng)域發(fā)展壯大，成為未來(lái)的寡頭之一。
征信業(yè)界最經(jīng)典的成功的例子就是美國(guó)的FICO，美國(guó)FICO評(píng)分主要應(yīng)用了五個(gè)方面的外部的大數(shù)據(jù)：還款歷時(shí)、未償債務(wù)、信貸歷時(shí)長(zhǎng)度、對(duì)新信貸的追求及其信貸組合。它對(duì)于這五個(gè)維度的外部的大數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，構(gòu)建FICO評(píng)分，現(xiàn)在FICO評(píng)分覆蓋了美國(guó)99%的各種各樣的個(gè)人信貸的決策記錄。
在上述投資人看來(lái)，中國(guó)不會(huì)出現(xiàn)像FICO那樣獨(dú)立的風(fēng)控模型公司，原因有幾點(diǎn)：首先，現(xiàn)今國(guó)內(nèi)各大銀行使用的風(fēng)控模型基本屬于一次性買斷或自建模型團(tuán)隊(duì)，現(xiàn)行市場(chǎng)并沒有空間給獨(dú)立風(fēng)控模型公司做大。其次，傳統(tǒng)FICO模型不能滿足在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代多緯度數(shù)據(jù)建模的需要。最后，細(xì)分領(lǐng)域風(fēng)控模型的專業(yè)化，隨著信貸行業(yè)的細(xì)分化及專業(yè)化，通用模型已無(wú)法滿足風(fēng)控需求。
京公網(wǎng)安備 11010502049343號(hào)