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金融科技驱动的个人征信“只争朝夕”

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牌照欲来风满楼

端午节前夕,金融大数据领域又曝新动态,监管层开始清理数据乱象,数据堂等15家大数据公司划入调查名单。不过,相比上个月央行征信局局长万存知“8家个人征信准备机构无一家合格”的批评之语,这次监管动作似乎更有实质意义。

牌照欲来风满楼,国内历次含金量高的牌照的发放似乎都是如此。某互联网大数据公司负责人向亿欧表示,当前已是谈征信“色变”,敏感时期,相关的各家公司都经不起任何风吹草动。

另一业内人士指出,个人征信市场化探索的路径在2015年初就已经定下,欧美成熟的市场化商业模式也提供了准确的参考,因此,确定高度监管的市场化主体,已然势在必行。而肃清行业乱象,是第一步。

行业共同的期待

据了解,近年来的市场化探索过程中,除了8家准备机构,更有互联网金融公司、大数据公司等多个环节参与其中。这就导致行业标准不统一、数据安全问题频现、第三方独立性难以保障等核心问题,甚至以数据倒买倒卖、黑名单白名单交易随处可见。

宜信致诚信用总经理赵卉在亿欧此前的采访中指出,多头负债现象严重、有组织的欺诈风险高、用于信审风控用途的第三方数据成本高等问题已经成为金融信贷行业发展的顽疾,推出致诚阿福共享平台的原因也正在于此。

而另一征信准备机构负责人指出,“多而分散”的共享平台形成各自独有的圈子,如果相互之间不能有效打通,就形成了另一种形式上的数据孤岛。征信行业最适合由政府“主导”的大型征信机构,或政府“引导”的具备社会公信力的民营征信公司,来进行市场化探索和应用。

因此,肃清行业乱象、统一行业标准,似乎是行业各个主体的共同期待,而监管层主导的“牌照制”的职责也正在于此。

赵卉曾表示,不论是央行个人征信中心,还是出现另外一个新的社会性个人信用大数据平台,那么致诚信用愿意贡献出自己的数据,倡导共同建立一个良性的发展格局。

某金融研究机构副研究员刘新海在《征信与大数据》一书中指出,处于起步阶段的国内征信业充斥着基本概念混乱和偏重资本运作等问题;因此行业发展需要更好的基础设施,建立市场化、专业化、符合现状和未来发展的征信环境非常迫切。

“世界最佳的征信模式”做参考

反观欧美国家的个人征信发展历程,在市场化运营机制下,目前已经形成了从数据提供商、征信机构、决策分析公司到征信服务代理机构的分工明确的征信产业链。其中,市场化程度最高的美国已经成为“世界最佳的征信模式”,是我国市场化道路很好的参考。

金融大数据综合服务商百融金服创始人张韶峰此前表示,美国3大征信巨头Experian、Equifax、TransUnion难以被撼动,下面是2000多家小型垂直数据公司。而3家巨头会与小型数据商合作,打造出综合能力强的服务和产品来供给银行,从而形成良性分工。

刘新海指出,最早美国在建立征信机构之前,个人信用信息通过商人自建的网络流传或在其内部小圈子传播,而且极少有人试图从中牟利。随后全国性批发商集团作为第三方信息提供者,通过将信息加工为商品,才出现真正意义上的征信机构,一定程度上解决商业信息共享问题。这是美国个人征信史的第一个阶段,发生在18世纪30-60年代,商业需求推动了地方性征信机构的产生,其线下信息采集的工作方式仍值得我们借鉴。

100年太久,金融科技“只争朝夕”

张韶峰表示,美国征信格局的形成用了100多年的时间,而这一过程在国内则会被极度压缩。原因在于金融科技的快速迭代,尤其是近两年大数据首先取得了突破——足够多的数据,让人工智能、机器学习获得了最重要的基础。

《征信与大数据》中指出,20世纪60年代计算机技术的出现才加速了征信机构的整合,而90年代的数据库技术才真正推动行业的“集中”,诱发21世纪初3大征信巨头的垄断格局。也是在这时,征信开始用于房贷、车贷和各种消费贷款的自动审批过程中。

刘新海在书中认为,得益于大数据、移动互联、与计算等信息技术的进步,我国可以发挥后发优势,直接采用成熟的征信信息技术,如利用大数据进行海量数据的采集和存储,利用机器学习和人工智能进行深入的征信数据挖掘和风险分析,借助局云计算和移动互联来提高服务的便捷性。

此外,除了近几年爆发性增长的互联网金融的强烈市场需求,我国个人征信业的发展与整个社会的信用体系建设“不谋而合”,具有政策优势;并且,近两年个人征信牌照也被资本市场的专业人士视为重中之重,不仅从非专业的角度设置标的股票,还给出了个人征信市场千亿的估值空间。


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