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百行征信获牌 其他大数据公司还有多少活路?

2020-03-25 14:20:34

近日,央行网站公示了百行征信(即信联)经营个人征信业务的许可信息,从放出信息到正式获牌,前后不足半年时间,相比芝麻信用、腾讯征信等8家机构,2014年内测上线、2015年获准试点、2017年4月被告知暂时未达要求,信联牌照批复的效率之高,令人叹服。

在网联切断支付机构银行的直接联系之前,信用社收到个人信用信息试点组织后,无论是清算还是征信,作为行业基础设施,似乎只有整个行业才能参与这条道路的选择。目前,向社会机构开放个人信贷许可证的问题已经解决。

支付行业网络联盟的建立,是一个重大的变化,改变了行业的格局;信贷业务中的信社的建立也是一个重大的变化,它将如何受到影响?换句话说,其他大数据信贷机构,如芝麻信贷、腾讯信贷等是否可能?

为何是信联?

2017年4月,在“个人信息保护和信用管理”国际研讨会上,信用报告局长万存之先生作了明确声明:

"8家进行个人资信调查和开业准备的机构目前尚不合格,没有监督标准的,不予颁发。"。

8家机构暂时不具备资格,才有了信联的诞生。

在征信领域,只有信息充分共享,才有效率。人民银行征信中心副主任王晓蕾曾指出,“征信系统要强调两个原则,第一是互惠原则,第二是全面共享原则”,基于银行借贷信息建立起来的个人征信中心,其初衷便是建立一个“放贷人之间的信息共享数据库”,原则上由放贷人上传所有借贷人的真实信用信息,共享的基础上实现互惠。

2015年1月5日,央行发布《关于做好个人征信业务准备工作的通知》,要求8家机构做好个人征信业务的准备工作,本质上,也是希望通过引入社会化机构,建立起覆盖互联网机构的金融信息和商业信息共享的平台。

央行副行长潘功胜曾于2015年5月表示:

“除金融领域之外的商业信用信息数量已经成为另一类重要的信用信息来源,在中国征信体系建设中,应充分认识这一趋势,鼓励此类信息通过共享、核查等方式,在依法前提下对外应用,帮助一些没有金融信用信息的信息主体开展信用活动,进入正规金融体系”。

在此基础上,实现央行征信与社会化征信机构的互补发展,共同推动征信体系的进一步完善。而从试点过程来看,社会化征信机构在信息共享与互惠上,却遭遇到了瓶颈,并衍生出一些问题。

首先,共享做的不好,信息孤岛广泛存在。央行征信中心的成功,在于所有受认可的放贷机构需强制上传信息,这样才能建立起统一的共享数据库。而对试点机构而言,缺乏这样的行政权力,只能做到谁使用谁上传,且使用多少上传多少。举个简单的例子,假设1个月内,全部互联网金融机构发生信贷记录1万笔,但只有100笔使用了试点机构征信产品,结果便是只有100笔记录进入到试点机构的数据库,1%的覆盖率,难言做到了充分共享。

信贷信息覆盖率低,商业信息的跨主体共享就更难了。举例来说,腾讯的社交信息不会共享给阿里的芝麻信用,同样,阿里的电商数据也不会向腾讯的征信产品开放。虽然一些机构通过引入不可逆加密技术试图从技术上解决共享问题,但效果非常有限。从结果上看,便是信息孤岛广泛存在,这与建立社会化征信机构的初衷相违背。

第二,数据不能通过共享获取,从而导致数据的非法收集、过度收集和非法交易等问题。数据的多寡是征信系统的核心竞争力,既然做不到自愿基础上的共享,那么只好“主动”采集。在数据的源头,既有各类APP和网站正大光明地搜集留存用户信息,更有黑客拖库、木马钓鱼、内鬼泄露等黑产人士登场,这些来源不一的数据,层层转手,流入到各类机构手中,被用于从欺诈到风控的方方面面,成为完整的产业链条。

用户一直处于“赤裸”状态,成为虚拟世界中的“透明人”,骚扰电话、网站广告、暴力收集等已成为常见事件,加剧了个人信息的保护问题。

最后,当数据的获取“各凭本事”时,信息共享更加遥遥无期。不难理解,数据“采集”的过程越曲折、复杂,共享的意愿就越低,反过来进一步加剧信息孤岛和非法采集的问题。

因此,八个机构中的每一个都很难充分分享信息,文联的诞生是自然的。

书信联合会的模式、边界和使命

十八届三中全会提出要“建立健全社会征信体系,褒扬诚信,惩戒失信”,国务院也发布了《社会信用体系建设规划纲要(2014-2020年)》,将社会信用体系建设上升到国家战略。个人征信作为社会信用体系建设的重要组成部分,不容有失。信联集各家之所长,又较好地弥补了各自为战的缺点,自然会被寄予厚望。

定位:守住信贷征信边界

据公开信息,信联的数据来源于“200多家网贷公司、8000多家县域的小贷公司、消费金融公司等”,聚焦于互联网信贷数据,与侧重传统银行的央行征信中心形成差异化互补。由于并未接入社交、电商等商业化数据,信联的定位仍然是信贷征信。

数据采集模式:互惠与共享

同为央行下辖个人征信机构,在数据采集上,应该会与央行征信中心同出一辙,即坚持互惠与全面共享原则。申请使用信联数据的互联网信贷机构,需要承担向信联报送数据的义务,全面共享,按需查询。

互联网贷款机构长期缺乏统一的信贷信用数据,只需要信件联盟的诞生,分散的股权结构可以保证其中立性和客观性,可以消除报告机构对信息保密和安全的担忧,相关机构提交数据的热情并不担心。

使命:破除政务数据孤岛

据统计,社会上80%以上的信息掌握在各级政府部门手中,包括公安、学历、社会保障、公积金、税收等负面信息,以及司法规则等负面信息。此外,通讯、水电、金融等国有企业巨头也掌握着大量的信息.这些信息的收集和整合是社会诚信体系建设不可或缺的组成部分。

许多机构都在这样做,如许多大数据公司、互联网机构、商业银行等都与政府数据相关联,但个人信用许可的价值是公平和公平的。政府和CPE对数据隐私和保护的关注要低得多。

所以,破除政务数据信息孤岛,有没有可能成为信联下一步的使命呢?大概率是有的。

前景:成为巨人就在眼角附近。

征信服务的逻辑在于,接入的机构越多,数据质量越好,越能吸引潜在的机构接入,形成正向的循环。在互联网信贷征信领域,信联在可预见的未来仍缺乏有效的对手,数据的积累可以呈指数型增加,成长为巨头指日可待。

大数据公司的出路与前景

“九月八日秋天以后,我就把花给杀了。”在信贷领域,有一种自然的规模效应,强的一种,强的持续强的,在车牌下的联合将越来越强,信用联系越强,其他机构就越弱,不难预见到其他大数据公司在信贷领域的雄心基本上可以得到满足。

央行副行长潘功胜曾谈到,“无所不包的全面征信只是一个理想状态,而差异化发展的道路却是征信业发展的一种常态”,其他大数据公司的出路便在差异化上。

一方面,弱化信用风险,关注欺诈风险的布局。从获取数据来看,中信证券的业务边界非常明确,侧重于信用风险评估,欺诈风险基本上是空的。欺诈风险与信用风险具有相同的市场空间,如消费金融领域的贷款欺诈、支付领域的账户侵占、促销领域的经济欺诈、营销领域的流动欺诈等。

与信用风险相比,欺诈风险存在于业务流程的各个环节,对数据的需求正是大数据公司的强项。社会数据、电子商务数据等商业信息,信用风险评估的有效性是很有争议的,但在欺诈风险防范中,效果是显而易见的,这就是逻辑。

另一方面,加大在社会诚信领域布局。《社会信用体系建设规划纲要(2014-2020年)》曾指出了当前社会信用体系建设中存在的一些问题,如“重特大生产安全事故、食品药品安全事件时有发生,商业欺诈、制假售假、偷逃骗税、虚报冒领、学术不端”等,这些问题的缓解,需要社会各方力量共同参与,大数据公司有望在其中发挥重要作用。

以美国征信机构为例,其业务早已不局限于金融行业,通过向政府、教育、医疗、保险、电信等行业提供市场营销、决策分析、人力资源、商业信息平台等信用衍生服务,营收占比已经超过50%。

然而,要涉足社会诚信领域,就必须关注公平问题,牢记监管座右铭。信用商业活动要充分体现社会的公平正义,确保政治的正确性。不能用它来把人分成不同的阶层和群体。“在此基础上,我们不妨大胆创新,积极探索。”

最后,谈谈未来。无论是在欺诈风险领域还是在社会诚信领域,市场空间都是足够的。在信息保护到位的基础上,大数据公司不必担心生存,但如何生存仍然取决于自身的能力。在任何行业,差别都是永恒的。

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