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关注新蓝海:个人征信业务的背后发展

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最近,央行发布《关于做好个人征信业务准备工作的通知》,我国个人征信业务市场化迈出重要一步。1月28日,作为首批入围的八家试点机构之一,蚂蚁金融服务集团旗下“芝麻信用”正式进入公测阶段,目前部分支付宝用户已经可以查询自己的“芝麻分”。腾讯征信、前海征信、拉卡拉信用等其他个人征信机构也取得了重要进展。个人征信机构许可的放开,对我国征信体系的建设、互联网金融的发展具有标志性的重要意义,将给商业银行带来多方面的机遇和挑战。

一、个人征信业务的最新进展

八家获批试点机构中,包括背靠互联网企业的芝麻信用、腾讯征信,具有第三方支付背景的拉卡拉信用,以及平安集团旗下的前海征信和老牌征信公司鹏元征信、中诚信征信和中智诚征信等。目前各机构征信业务进展不一,已经进入公测阶段的芝麻信用最引人关注。

芝麻信用借鉴国际通用的信用分模式,将个人用户多维度的原始征信数据经过模型处理,计算得出芝麻信用分,来直观呈现用户的信用水平。信用评分方面,划分为五个等级,350分到550分为较差,550分到600分为中等,600分到650分为良好,650分到700分为优秀,700分到900分为极好。分数越高代表信用程度越好,违约可能性越低。数据来源方面,目前芝麻信用使用的原始征信数据,主要是来自用户网络上的留痕数据,包括阿里巴巴的电商数据、蚂蚁金服的交易数据和用户其他的网上行为数据;其次是接入的公共机构和外部合作机构的数据,如公安、学历学籍、工商、法院等政府部门的数据,还计划将水电煤气等公用事业单位征信数据纳入芝麻分评分系统;此外还有用户自主提交的信用数据。为体现数据来源的多样性,据蚂蚁金服介绍,来自阿里系数据仅占评分系统的30-40%。评分模型方面,参考美国FICO信用评分模型,综合考虑用户5个维度的信息:身份特质占15%、信用历史占35%、履约能力占20%、人脉关系占5%、行为偏好占25%。应用场景方面,公测阶段提供了出行、住宿、金融、购物、社交五个应用场景,后三个场景还未开放,目前能实现免租金入住酒店、免租金租车等功能。未来还将拓展至社交、婚恋、招聘等更多生活化场景。用户隐私保护方面,阿里并非向芝麻信用主动提供数据,而是在用户授权之后,芝麻信用才会从淘宝等平台提取用户数据,继而进行综合评分。芝麻信用最终以产品形式呈现,地址等隐私信息不会呈现给商户,商户只能在得到用户授权后,才能看到芝麻分。

继芝麻信用之后,拉卡拉信用也将在拉卡拉APP6.0推出“考拉信用分”,主要利用拉卡拉掌握的大量跨行转账数据、公用事业缴费数据和信用卡还款记录作为分析基础,用户输入身份证号就可以得到信用分以及可能得到的贷款额度。平安旗下的前海征信处于产品模型研发阶段,目前主要立足集团内部需求进行内部测试,主要利用的是平安集团网贷业务等类金融机构的借款信息、银行的贷款记录以及车险违章等非金融信息,定位是成为一家专业化、独立的第三方征信机构。而腾讯早在2014年博鳌论坛上就高调宣布要做征信业务。虽然目前还没有传出公测消息,但其坐拥8.2亿QQ用户、4.68亿微信用户社交数据和财付通3亿支付账户信息,旗下前海微众银行已经开业并发放贷款,腾讯征信未来的发展潜力不容小觑。

总体而言,八家试点征信机构特点都比较鲜明,在数据来源、模型算法和产品应用方面,都有独特的竞争优势。尤其是以芝麻信用为代表的互联网征信企业,具有大数据级的网络行为信息和金融级的云计算能力,广泛接入的应用场景和合作机构,也可为其提供后续信息反馈,形成完整的征信生态闭环。互联网征信的引入,将深刻改变传统征信市场的格局,需要引起高度关注。

二、个人征信市场发展趋势判断

互联网金融的蓬勃发展和信用生活方式的日渐兴盛,正在唤醒个人征信市场的巨大潜在需求。未来会有更多的征信机构获得征信牌照,个人征信业务市场化的趋势会加速推进,成为征信业务新的蓝海市场。

一是将形成政府主导和市场化相结合的征信模式。从发达国家实践来看,征信行业主要有市场主导、政府主导和行业协会主导三种模式。市场主导模式以美国为代表,特点是以大公司为主体的征信体系向全社会提供服务。政府主导模式以欧洲国家为代表,由政府建立公共征信机构。日本采用以会员制征信机构为主体的行业协会主导模式。我国原有的征信体系是建立在政府主导的央行征信中心的基础上,随着民营征信机构牌照的放开,将会形成政府主导、市场化为补充的多层次的征信市场格局。

二是征信市场将逐渐走向开放和融合。随着未来更多牌照的发放,征信行业的竞争将会不断加剧,有望打破现有的公共部门和私营部门信息相互割裂的局面,数据共享和对外公开使用将成为可能。民营征信机构之间的兼并重组也不可避免,未来我国征信市场上很有可能会出现类似美国的环联、益佰利、艾克菲等的民营征信巨头。

三是信用模型和信用应用将在循环迭代中不断丰富完善。我国个人征信刚刚起步,目前在数据来源、模型算法和场景应用方面还需进一步丰富完善。但在巨大潜在征信需求的推动下,数据、模型和应用之间正反馈效应的存在,将使这一进程大大缩短,民营征信机构的影响力、可信度和权威性将得到快速提高。甚至在不久的将来,可能会出现类似美国FICO的被普遍采信的评分模型。

三、个人征信市场化对商业银行的影响

信用是市场经济的基石,也是金融业赖以生存发展的基础。个人征信市场的放开,尤其是互联网征信的引入,将极大地丰富个人征信场景,有利于培育社会的诚信意识,总体而言对商业银行有着正向的外部效应。

一是有利于普惠金融的发展。当前央行个人征信系统中收录有信贷记录的自然人约3.2亿,覆盖率不足人口总数的25%。征信信息缺失,信用生态不佳,是商业银行面向广大小微业主、贫困地区和“三农”客户提供普惠金融服务的主要障碍。个人征信机构的发展,征信信息覆盖面的扩大,能够有效破解商业银行对“草根阶层”难以采信导致的金融服务不足问题,从而为商业银行开展普惠金融服务创新提供重要的信息支持。

二是有利于提升商业银行信用评估技术。商业银行传统的信用评价体系主要侧重于客户的基本信息和财务信息,均属于静态数据,对于判断客户动态信用状况比较关键的交易和行为“活数据”方面有缺失。互联网企业海量多维度的用户网络数据和基于大数据技术的信用评价模型,可成为银行提升信用评估技术的有益补充和借鉴。商业银行可以利用互联网征信体系,建立更加立体完整的客户信用信息视图,为准确判断客户信用风险状况,科学准入、授信、定价和进行贷后管理、防范外部欺诈提供依据。

三是有利于推动商业银行互联网金融创新。个人征信市场放开以后,在政策法规引导下,未来有望形成独立于互联网巨头和商业银行的个人征信信息共享平台,从而将改善目前商业银行因受制于自身网络平台不开放、互联网公司数据屏蔽,导致的互联网金融业务无平台、缺数据、难创新的问题。此外,网络征信数据的丰富,也有利于商业银行把互联网金融思维融入传统业务流程,进一步提升客户服务的体验和效率。根据美国消费银行协会的资料,使用FICO等信用评分体系后,银行小额消费信贷的审批从12小时缩短到15分钟,60%的汽车贷款审批可以在1小时内完成,信用卡的审批只要1-2分钟,20%-80%的抵押贷款可以在2天之内批复。

四、商业银行应对建议

步入信用生态体系开放的时代,共建诚信社会是大势所趋。商业银行应积极参与个人征信生态体系的建设,按照互利共赢原则加强与民营征信机构的合作,促进个人征信支持下的相关业务产品的创新。

一是建立与民营征信机构的合作机制。在尊重和保护客户隐私的前提下,搭建与民营征信机构收益共享、风险共担的合作平台,积极探索数据互换、评级模型采信、以资金换数据等多种合作方式。

二是完善风险评分模型。将客户基本信息、财务信息与民营征信机构提供的交易信息、行为信息和非金融交易信息相结合,建设客户征信信息全景视图。利用大数据技术,开发覆盖多维度信息的信用评价模型,更加动态、精准地判断客户信用状况。在此基础上,积极开展以客户行为分析预测为基础的智能化欺诈侦测和贷后管理,推进与风险水平挂钩的差异化自动定价。

三是加快网贷产品创新。基于征信技术的改进,按照数据分析、网上申请、远程调查、自动决策、数字签约、自动放款、智能催收等互联网信贷特征的流程,优化现有个人贷款产品,不断丰富网络信贷产品线,包括网商流水贷、网络消费贷和信用支付产品等。

四是稳妥拓展草根金融服务。与民营征信机构合作,收集线上线下多维度信息,构建小微业主和涉农客户的征信数据库和信用评估模型。建立信用模型和征信结果采信的反馈校验机制,稳步拓展传统金融服务较难覆盖的“草根阶层”的资金融通服务。

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