女大学生裸条借贷背后：个人征信牌照未至

本篇文章4106字，读完约10分钟

不久前，7月18日，百度宣布投资美国金融技术公司zestfinance。去年6月初，zestfinance还从京东集团获得了1.5亿美元的投资。它同时受到中国两大互联网巨头的青睐，而zestfinance最应该关注的是其互联网金融个人信用信息系统。

另一方面，阿里的子公司芝麻信用已经在这一领域拓展了自己的地盘，腾讯微信也开始借助社交平台上积累的大量个人用户的基础数据，在这一领域发挥自己的实力。作为互联网金融发展的重要基础，成熟的大数据信用信息系统将发布巨大的金融衍生场景，这必将成为巨头们争夺的新战场。

不久前，媒体曝光了一些平台向女大学生提供裸贷的问题，引起了社会的广泛关注。在这些事件的背后，除了犯罪活动之外，也反映了中国这样一个巨大的消费信贷市场缺乏商业信用信息的事实。

据《国家商报》记者采访调查，自2015年1月5日央行发布《关于做好个人信用信息业务准备的通知》以来，已经一年多了，首批8家个人信用信息企业的准备时间远远超过了当时预计的6个月。虽然没有发放许可证的时间表，但信贷信息系统是中国未来信贷消费市场的巨大支撑。目前，全国已有100多家机构开始开展商业信用报告活动，阿里部和腾讯部也开始在大数据的逻辑下展开对抗。

●需求:15万亿消费信贷催生了一个巨大的信贷信息市场

“中国的消费信贷余额已经达到15万亿元，并保持了20%左右的高增长率，这在未来几年内不会放缓。对于消费信贷而言，消费信贷评估和风险控制是保证资金安全的核心要素和关键因素。中国巨大且快速增长的消费信贷市场没有相应的消费信贷信息系统。现在传统的信用信息系统还不完善，发展还很不成熟，这实际上给各种金融融资企业带来了巨大的风险。这也是各种非银行融资渠道坏账居高不下的主要原因。”中投卓志咨询公司执行董事汪文华在接受《全国商报》采访时表示，从信用信息系统供应商的角度来看，政府主导的社会信用信息系统数据源单一，共享门槛高，没有任何企业平台能够获取该系统中的信息和数据。信用信息供应商缺乏实时有效和准确的信息来源也是信用信息许可证流行的原因。

另一方面，企业和个人信用信息系统的覆盖率普遍较低。目前，中央银行金融信用信息基础数据库是我国最重要的信用信息系统。截至2014年底，全国共有自然人8.57亿人，企业和其他组织1969万人，覆盖率分别为62.6%和28.4%，未来仍有较大增长。

汪文华认为，社会信用信息系统在市场需求、供给水平和政策导向方面亟待发展，这也为更多的企业提供了巨大的市场空空间，这也是许多企业积极部署的原因。

信用报告作为互联网金融发展的重要基础，正成为金融界的一个新热点。当各大巨头在互联网金融领域做出巨大努力时，他们在大数据信用报告方面的布局正在悄然升温。

但是，这一业务领域大部分属于互联网金融的“基础设施”建设，投资周期长，但收益不会马上体现在这一业务本身。然而，商业大数据信用报告呈上升趋势，可以有效补充央行信用报告记录的不足，成熟的信用报告系统将发布巨大的金融衍生工具情景。当互联网巨头在金融领域努力时，信用报告必然会成为战场。

●为前线而战:阿里和腾讯立足于“山”

最近，芝麻信贷宣布通过企业信用信息业务备案，正式推出小微企业信用洞察“灵芝”系统，包括企业信用报告、风险云图、信用评分和指标、关注列表、风险监控和预警五大产品，希望能更好地将小微企业与银行联系起来，解决小微企业长期存在的信息不透明问题。

芝麻信贷首席数据科学家于表示，“灵芝”系统已经连接到工商、司法、海关、纳税、运营商和业务运营等丰富的数据源，实现了小微企业信贷数据的一站式获取。特别是天猫、淘宝和支付宝覆盖了近1000万商户的交易、物流、海关进出口数据，为小微企业的信用评估提供了有力支持。通过“灵芝”系统，可以将这些多维数据转化为对小微企业信用状况的细致评估，描绘出小微企业信用状况的全息肖像。

腾讯信用一直被业界视为芝麻信用的最大竞争对手，也是腾讯移动支付快速发展的基本保证。它基于用户在互联网上的社会行为所产生的海量数据，通过大数据收集和信息挖掘，利用自主开发的评估模型为亿万用户构建画像，帮助商业组织提高风险防范能力，挖掘有价值的用户。腾讯的实名认证产品和face核心应用是大数据信用报告的登陆应用。

据悉，面子核体技术已被专门用于手机qq支付、李财通、伟众银行、微信支付、qq安全中心、微证券等产品场景。另一个主要产品——信用评分产品，借鉴成熟的国际信用评估经验，运用大数据、机器学习等技术手段，自主开发国际领先的信用评分模型，综合评估信用风险水平，帮助金融机构有效评估风险，降低信用风险。

在汪文华看来，芝麻信用的原始信用数据主要依赖于其庞大的电子商务和生活场景布局，这源于用户网络上的追踪数据，包括阿里长期的电子商务数据积累和蚂蚁金服。支付宝的交易数据和其他用户在线行为数据；其次，包括公共机构和对外合作机构的数据，如公安、学历、工商等政府部门的数据；另外，与其他公司相比，由于阿里电子商务的垄断优势，由此衍生的生活场景的电子结算使得芝麻信用也可以将水、电、气等公用事业的数据纳入芝麻评分系统；此外，还有用户独立提交的信用数据。结合上述原始数据的长期积累和电子商务的垄断优势，芝麻信用从诞生之日起就具有天然优势。

汪文华还表示，腾讯的信用信息依赖于微信、qq游戏等腾讯产品的基础数据，还包括信用和财务信息以及从合作金融机构获得的外部数据。腾讯征信的最大优势是微信拥有近乎垄断的社会关系平台和强大的用户活动，并完成了生活场景的深度嵌入。虽然交易数据的积累没有阿里时期长，但其强大的爆发力和高度的活跃性，再加上微信支付，已经逐渐成为常用的支付方式之一，腾讯的交易数据价值得到了进一步提升，其未来潜力不容低估。

●暗战:百度和京东还是“借”进游戏

除了蚂蚁金服和腾讯，在线消费金融的重量级玩家还包括百度金融和京东金融。

最近，百度的两次海外投资引起了业界的关注。6月底，他投资了以数字现金闻名的互联网金融公司圈，并规划了区块链；7月18日，他投资了美国金融技术公司zestfinance，并提升了他的信用报告能力。对于百度金融来说，业界更关心的是，通过与zestfinance的联姻，百度金融的消费金融业务将获得相对较好的技术支持。

然而，就具体细节而言，百度对《国家商报》记者表示，“对此次收购没有回应，消息是由zest发布的。”至于现阶段的信用信息系统建设，可能是由于缺乏个人信用信息许可。百度表示:“目前不方便讨论信用信息的内容。”

京东金融也吸引了很多业内人士的关注，也投资了热情金融。据记者了解，虽然京东金融和百度金融都投资于zestfinance，但这两种想法并不完全相同。

京东金融表示，它不仅投资了zestfinance，还成立了一家合资公司(名称不是jd-zestfinancegaia，将很快披露)。京东金融自成立以来，一直选择数据技术作为其核心竞争力。京东金融已经投资了该行业的几家顶级大数据公司，包括数据库和聚合数据，所有这些都是为了培训和提高其大数据建模能力。

京东金融认为，目前京东金融本身已经是一个巨大的数据来源。结合京东商城的数据、一些大数据公司的投资和外部公共数据，京东金融以数据驱动为金融业务发展的前提，不断拓展数据来源。

“我相信许多公司都不同程度地掌握了大量的数据源，但拥有更多的数据和有用的数据是两码事。”有用的数据应该有三个属性:大、厚和动态。更重要的是，这些数据只是原材料，在应用于实践并形成一个完整的系统之前，需要建立各种模型。因此，我们需要一个高级别的‘厨师’团队，他们知道如何处理数据‘原材料’。”京东金融副总裁徐凌指出，经过两年多的时间，京东金融已经建立了一支专业的数据风险控制团队。

●路径:细分市场依靠垂直化建立信用信息系统

除了几家巨头之外，市场上还有大量的企业或机构，它们已经开始利用现有的数据和技术来拓展大数据信用报告业务。达鲁伊咨询公司创始人兼首席分析师马继华指出，未来一些专业公司将主要在垂直领域发挥作用，为特定行业提供服务。

“伟信金克自成立以来，一直专注于C端的个人信贷业务。虽然还没有正式推出个人信用信息业务，但它拥有基于个人的多维信息(人民银行信用信息、社保公积金、手机账单、互联网大数据等)。)评估个人信用信息的能力。”微信公众号创始人兼首席执行官廖在接受《国家商报》采访时表示，微信公众号构建了一个机器人借贷模型，依托自主研发的蜂鸟云风险控制系统(核心是数据采集、反欺诈、拦截、规则、评分、决策和机器学习等八大引擎)，实现对个人的智能信用评估和风险量化。

廖表示:“在数据保护方面，有一个大前提，即微信坚持合法合规的运营，任何数据源的使用都必须得到客户或合格第三方的授权。以微信与中国电信的合作为例。我们把一个包装好的黑匣子放在中国电信的端口上，得到一些参数。最后，当客户接受我们的信用并授权时，中国电信将接受这二三十个。重要参数在过滤后提供给我们。”

另一个值得一提的案例是奇乐汇，它专注于企业信用报告和欺诈预防。“一方面为集团内企业的商业贷款服务，另一方面提供非现场全面调整、信用数据、信用报告等信用信息服务。网上信用公示台涵盖了企业基本信息、信用展示、关联图、负面信息、企业活力等信用评价维度，方便用户及时了解目标企业的信用信息。此外，积极汇总企业肖像数据，结合大数据质证，从欺诈、还款意愿、还款能力等方面判断企业信用状况。”pintec集团金融大数据研究中心首席科学家张说。

对于业务发展过程中遇到的问题，廖表示，首先，由于数据相关性，大数据信用报告仍然存在一定的局限性，不能真正替代央行的信用报告。在这方面，微信旨在通过信用报告帮助空白用户建立小额信用，并逐步完善他们的信用行为数据；其次，由于消费金融服务业的特殊性(平均贷款期限一般为12个月至14个月)，数据模型更新需要较长的时间成本。微信一直在做一个智能信用系统，通过机器学习引擎使用一些领先指标来实现模型的实时自动变化；三是非央行个人信贷管理混乱，行业法规日臻完善。