文/本刊記者 黃鑫宇

風(fēng)口上的征信“變局”

文/本刊記者 黃鑫宇

預(yù)約滴滴卻不坐，找工作HR會(huì)不給你Offer？

坐火車逃票，銀行會(huì)不給你貸款買房？

在淘寶上賣假貨，你會(huì)找不到對(duì)象？

別打問(wèn)號(hào)，一個(gè)信用產(chǎn)生價(jià)值的社會(huì)里，這些，都是現(xiàn)實(shí)。如果賬戶上“XX信用分”不夠，對(duì)不起，排隊(duì)等簽證、住酒店預(yù)付押金這樣的苦逼生活，您還得繼續(xù)過(guò)……

從2013年12月20日央行開(kāi)始受理征信牌照申請(qǐng)，到2014年5月30日首批13家企業(yè)征信備案申請(qǐng)機(jī)構(gòu)名單，再到2015年1月5日首批8家個(gè)人征信準(zhǔn)牌照機(jī)構(gòu)名單……這一系列趕著鑼鼓點(diǎn)兒似的動(dòng)作，暗含著中國(guó)的征信體系已經(jīng)開(kāi)始逐漸清晰。

老牌信用評(píng)分模型技術(shù)服務(wù)商FICO，會(huì)因此“躊躇滿志”；

擁有渠道優(yōu)勢(shì)的融360，會(huì)一口氣簽滿8家準(zhǔn)牌照商；

以芝麻信用等為代表的新型個(gè)人征信服務(wù)提供商，會(huì)從各自的資源、背景出發(fā)，試水“信用簽證”等場(chǎng)景，來(lái)場(chǎng)“說(shuō)走就走的旅行”；

仍在為第二批次努力的百度金融，會(huì)饒有興趣地回味起“征信行業(yè)的昨天、今天和明天”；

雖然誰(shuí)也說(shuō)不清征信帶動(dòng)下的市場(chǎng)空間到底是個(gè)什么規(guī)模，但似乎可以注定，在這場(chǎng)由征信引起的變局中，將沒(méi)有路人……

談到征信這個(gè)詞，就不得不與時(shí)下最熱的“風(fēng)控”聯(lián)系在一起?！敖鹑谟酗L(fēng)險(xiǎn)、入市需小心”，在這個(gè)跟“錢”打交道的行當(dāng)里，這是一對(duì)如影隨行的“Twins”。在整個(gè)行業(yè)去擔(dān)保化和風(fēng)險(xiǎn)控制“同志仍需努力”的背景下，個(gè)人征信的崛起，為其提供了起碼的基礎(chǔ)設(shè)施。

切開(kāi)來(lái)看，個(gè)人征信的核心議題其實(shí)包括三方面：個(gè)人信用資料的收集和登記、個(gè)人信用數(shù)據(jù)的加工處理和信用評(píng)估，以及個(gè)人信用產(chǎn)品的銷售使用。如果“翻譯”成我們可能更為熟悉的語(yǔ)言，即為“數(shù)據(jù)、評(píng)分架構(gòu)、商業(yè)模式”。

當(dāng)下，中國(guó)正在逐步轉(zhuǎn)入信用社會(huì)，普通大眾對(duì)自己交易行為所產(chǎn)生的各種“芝麻分”、“卡拉分”以及“騰訊分”，并沒(méi)有特別明確的價(jià)值概念，更無(wú)從談及對(duì)自己信用資料的保護(hù)。另一方面，“千億市場(chǎng)規(guī)?！钡氖袌?chǎng)炒作、行將出臺(tái)的首批牌照擁有者，以及數(shù)量眾多的手持?jǐn)?shù)據(jù)涉足此間的放貸機(jī)構(gòu)，一時(shí)間熱鬧非常。千人會(huì)的易歡歡曾講過(guò)一個(gè)網(wǎng)傳段子，“現(xiàn)在國(guó)內(nèi)的大數(shù)據(jù)征信，就跟十歲的小孩談男女關(guān)系一樣，誰(shuí)都在談，誰(shuí)都不知道在干什么”。

“他山之石，可以攻玉”，在美國(guó)的個(gè)人信用體系下，“數(shù)據(jù)”是由信貸提供者益博睿（Experian）、艾克菲（Equifax）、環(huán)聯(lián)（TransUnion）為代表的三大征信機(jī)構(gòu)提供信息,并按合同規(guī)定從征信機(jī)構(gòu)購(gòu)買信用報(bào)告。

“評(píng)分體系”則主要以生成準(zhǔn)確的個(gè)人信用評(píng)估報(bào)告為目標(biāo)，美國(guó)采用第三方客觀經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型量化法,其中以FICO信用分最富盛名。目前三大征信局都采用FICO信用分來(lái)量化個(gè)人信用質(zhì)量和風(fēng)險(xiǎn)。FICO模型是20世紀(jì)50年代由工程師BILLFAIR和FARL ISAAC發(fā)明的一個(gè)信用計(jì)量模型。該模型利用高達(dá)100萬(wàn)的大樣本數(shù)據(jù)首先將消費(fèi)者的5個(gè)維度進(jìn)行具體刻畫(huà)，再將深度指標(biāo)分檔計(jì)分，加權(quán)得出最終總分，打分范圍為325～900。然后進(jìn)行分段定級(jí)，不同的機(jī)構(gòu)有不同的分段定級(jí)標(biāo)準(zhǔn)。信用打分模型使個(gè)人信用可進(jìn)行精確的度量和區(qū)分。

“商業(yè)模式”即個(gè)人信用產(chǎn)品的主要需求，既包括消費(fèi)信貸的授信方、商業(yè)銀行、保險(xiǎn)公司等金融機(jī)構(gòu)，也包括雇主、司法部門及消費(fèi)者個(gè)人。據(jù)悉，美國(guó)的三大信用局和1000多家地方信用局收集了1億6千萬(wàn)成年人的信用資料,每年出售6億多份消費(fèi)者個(gè)人信用報(bào)告,收入超過(guò)100億美元。

目前，國(guó)內(nèi)基本成形的個(gè)人征信格局，是“央行征信局+8家準(zhǔn)牌照擁有者+規(guī)模不等的能夠提供征信服務(wù)的放貸機(jī)構(gòu)”?！把胄姓餍啪帧钡娜Q是中國(guó)人民銀行征信管理局，由國(guó)內(nèi)銀行體系提供的信用卡用戶資料為代表的金融數(shù)據(jù)，是其手中的最大“資本”。

來(lái)自FICO中國(guó)區(qū)總裁陳建及相關(guān)業(yè)者的解讀，種種跡象表示，征信管理機(jī)構(gòu)好像比較喜歡在“數(shù)據(jù)江湖”中浸染多年，且擁有“資深背景”（如表所示）的業(yè)者參與到個(gè)人征信的市場(chǎng)中。但在民間一個(gè)現(xiàn)實(shí)情況是，只有放貸平臺(tái)才有數(shù)據(jù)，再加上企業(yè)征信只是備案制管理，所以往往放貸機(jī)構(gòu)兼營(yíng)征信業(yè)務(wù)。

首批尚未塵埃落地，但有報(bào)道稱，目前已有30多家機(jī)構(gòu)申請(qǐng)第二批個(gè)人征信牌照，而互聯(lián)網(wǎng)金融公司頗為積極。京東金融、百度金融、小米、快錢、宜信等均有意競(jìng)逐第二批牌照。

雖然目前征信業(yè)務(wù)商業(yè)模式與收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)還在摸索之中，但參照央行以及國(guó)外征信市場(chǎng)的收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)，中國(guó)國(guó)內(nèi)個(gè)人每年有三次在央行征信系統(tǒng)免費(fèi)查詢自己征信信息的機(jī)會(huì)。銀行向央行征信系統(tǒng)查詢個(gè)人信息為8元/筆，企業(yè)信息為100元/筆。而英國(guó)征信市場(chǎng)，查詢信息的費(fèi)用則基本在3元/筆左右。

可以說(shuō)，“信息孤島”與“放貸機(jī)構(gòu)混營(yíng)征信業(yè)務(wù)”是國(guó)內(nèi)征信市場(chǎng)最大的特點(diǎn)。對(duì)于如何共享數(shù)據(jù)，宜信首席科學(xué)家鄭茂林指出，美國(guó)各個(gè)銀行、各個(gè)信用卡公司會(huì)給FICO自動(dòng)提供信息，這樣才有了FICO評(píng)分。在中國(guó)，如何協(xié)調(diào)各方利益是最大難題，此外數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)和維度也需要在未來(lái)進(jìn)行統(tǒng)一。

中國(guó)的個(gè)人征信，一切還在路上……

表 8家個(gè)人征信準(zhǔn)牌照機(jī)構(gòu)資源分析簡(jiǎn)表

The Credit Transition in the Tail Wind

When it comes to the word of “credit” , you may contact it with the hottest “risk control” in the current and they are a pair of twins who can not be left alone. To separate, the core issues of personal credit actually include three aspects: personal credit information collection and registration, personal credit data processing and credit evaluation as well as sales of personal credit products, all of which can be interpreted as “data, scoring structure and business model”.