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国内外个人征信市场浅析

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从产品服务和数据获取两个主要特征将目前征信市场上的主要企业区分为传统征信机构和新兴互联网(征信)企业两大阵营;两者依靠各自特点相互补充、相互促进为社会提供征信服务。

传统征信机构:以金融机构、法院、电信、教育、地方征信所等为主要的信息来源,成本高,信息相关度大,价值密度高,但时间价值弱;随着互联网的发展,传统征信机构在数据获取方面有所优化,逐渐以开放的态度接入大型互联网公司,开展量化模型将社交数据量化;

新兴征信机构:立足于互联网大背景,拥有先进的互联网数据挖掘能力,拥抱互联网时代一切数据源,挖掘可用信息;数据多,非结构化,数据价值密度低,但时间价值明显;随着有用价值信息的集聚,信用评估模型逐步精确,数据处理能力高,能够实施完成评估工作。

随着社会的发展征信产品也随之发生变化,尤其是互联网的冲击,可将目前的征信产品分为三类或三个阶段。

以《个人征信报告》为主的传统征信服务机构,通过向《报告》需求方有偿提供个人相关信息评估分析,满足客户对雇员调查、保险反欺诈、授信评估等的需求;

信用社会的发展使人类的社会活动需要并反向影响着个人信用报告,时刻掌握自己的信用变化催生了征信机构面向个人开发的定制化、私人月报或其他增值服务;同时《个人征信报告》由服务金融领域,逐渐衍生到了租房、公共服务、医疗等更加广泛的行业空间,相比1.0是从点到面的一个水平发展;

互联网使征信评估所以来的数据采取方式有了提升,数据采集口径也有了巨大变化,社交、网购等泛金融数据被纳入征信评估的体系当中;此阶段的和服务主要以《报告》免费为主要特点,已提供征信上下游服务,例如:金融产品推荐、商业决策解决方案、在线实时授信等。是征信行业中征信技术和征信产品的双重垂直发展。

差异形成原因:

产生时期不同使数据获取方式不同:传统征信企业是随着信用消费而展开的,创立之初限制了数据来源,进而影响了评估模型的建立;新兴机构处在互联网的大背景下,数据的广泛沉淀和集聚为企业开展大数据分析和应用提供了可能何必要保障;

数据的不同和发展阶段不同限制了企业的信用评估模型:新兴征信企业虽然坐拥丰富的数据,较强的大数据处理能力,但成立时间短,对信用评估的经验和检验并没有积累;相比而言传统征信机构则拥有丰富的评估经验和长久的模型调优积累;同时丰富的传统金融数据并不能提供新兴信用评估模型所以来的全部数据,也使得传统机构和新型模式存在一定的交流障碍;

产品服务导向不同和企业背景决定了新兴企业将会提供更加互联网化产品:分析可知当前的新兴征信机构并不简简单单是金融服务的附属品,从设立之初就面向电商、社交、娱乐和互联网金融等多重领域;同时诸多公司源于互联网企业,都已具备某一领域(腾讯的社交、谷歌的搜索、阿里的电商)的广大数据,可见新兴互联网企业发展发展征信的原始动力并非发展传统金融服务。

代表企业和产品:

蚂蚁金服:蚂蚁微贷和芝麻信用,花呗“自主授信”【阿里】

Traity:消灭互联网上的一切骗子(涉及金融、刷钻、专业差评等数据清洗,同时进行个人信用评估)

CreditKarma:免费个人征信报告实时查询

ZestFinance:大数据技术重塑审贷过程【谷歌CIO设立】

腾讯征信:运用社交网络上海量信息,比如在线、财产、消费、社交等情况,为用户建立基于互联网信息的征信报告。

华道征信:征信报告、租房报告、3s报告等

鹏远征信:征信报告、数据清洗、解决方案、数据挖掘等

云征信:整合优质的行业征信数据,云征信是国内首个脱离中央数据库,实行用户自行管理自有数据,系统仅负责通讯、对接,不存储任何数据的分布式征信系统。盈灿集团(网贷之家)

本文系未央网专栏作者韩 海庭发表,属作者个人观点,不代表网站观点,未经许可严禁转载,违者必究!

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韩 海庭未央青年

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现任某智库研究院研究员,历任互金行业研究、大数据咨询公司高...

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