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  • 中國(南京)國際軟件產品和信息服務交易博覽會

    行業動態>除了牌照和數據,互聯網征信還缺什么?


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        研究結論:

      1.央行的征信中心仍未向非信貸機構開放,因此行業缺少一個強大的數據中心形成征信信息閉環,數據整合是個人征信業務發展的關鍵。

      2.垂直領域征信服務的需求差異不容忽視。搶牌照、搶數據的環境下,征信機構結合自身資源做好差異化定位將會成為下一輪競爭成敗的關鍵。

      3.雖然現階段國內征信產品主要集中在P2P和消費信貸領域,但除此之外,征信公司在營銷、管理咨詢等領域同樣有著很好的發展前景。新的應用場景開發同樣是差異化競爭的可取方式。

      序:成熟的征信業務鏈

      按照征信業務的定義,很容易把征信服務分為三步:數據收集、數據分析和數據產品服務。從這三個環節來看,發達國家成熟的征信產業鏈具備一些基本的特征。

      除了牌照和數據,互聯網征信還缺什么?

      一是數據收集和使用形成了一個完整的閉環。意味著基于征信數據達成的交易記錄又會進入信貸體系,成為下一輪交易的基礎。數據標準化程度高,采集渠道多樣,基礎完備。

      二是數據分析方面,傳統FICO評分覆蓋了85%的個人用戶,基于大數據技術誕生的大數據信審模型和產品定位于剩余的15%消費者和FICO評分有問題的用戶,目前市場體系較完整。

      三是產品和服務的應用場景開發完善。

      年初央行宣布啟動個人征信牌照準備工作以來,我國的征信產品和服務經歷了快速的發展。在這期間,牌照門檻和數據基礎成了各方關注的核心領域。我們簡單分析國內征信產品集中的消費信貸和P2P貸款兩個領域,從中看到了一些值得關注的點。

      1.消費信貸:體驗提升,打破數據孤島

      網絡消費領域,通過網絡信用審核模式已經廣泛覆蓋各類市場。從使用體驗上看(見下表),各家征信機構的模型已經經過幾輪修正。體現在授信速度和額度在最近半年中已經有了明顯提升。除了淘寶和京東等大平臺之外,一般的公司即使需要人工介入,授信審核和放款已經從兩三天縮短到一天內可以完成,額度從千元級擴展到了萬元級。

      除了牌照和數據,互聯網征信還缺什么?

      比較不同的借貸工具可見,各款信用產品采集的外部數據大同小異。主要是用戶提供的身份(職業、學信)、金融賬戶(銀行卡、信用卡)和消費賬戶(淘寶、京東)信息,只有少數平臺會采集社交信息。

      實際上,大多數平臺還只是利用了基本的消費和金融數據來評估借款人的還款意愿和能力,同時會結合身份照片等防欺詐手段。國外征信局多用的能源、稅收等公共信息,則因為沒有統一數據接口,數據分散在各地而難以在實踐中采用。部分地區已經開始探索公共服務機構打通信息接口的可行性。比如電力系統的用電記錄可能給稅務部門提供稅收核實的依據。

      數據整合依然是個人征信業務的難點。央行的征信中心尚未向非信貸機構開放。螞蟻金服、京東和陸金所等公司通過旗下小貸公司繞道獲取征信數據。其他公司如果需要征信數據,只能靠用戶提供賬戶信息。

      這導致央行個人征信數據只出不進。因為沒有提供數據接口,這些消費信貸產品積累的用戶借貸信息無法回流到央行征信中心。也就意味著,如果信用卡違約,在央行的信貸記錄上會有不良記錄。但在使用這些消費信貸產品時違約,不良記錄僅存在這家公司,并不會反映到個人在央行的征信報告中。

      此外,從授信模型的優化過程來看,除了淘寶、京東等自有數據優勢明顯的公司外,從事信用審核的公司早期大多依托合作渠道獲得訓練模型的基礎數據。比如閃錢包最初是與去哪兒網合作,基于用戶在去哪兒的消費信息建立信用審核模型。初期授信額度小,然后通過不斷累積授信數據實現模型迭代。量化派依靠與宜信等金融機構的合作,Wecash依托玖富用戶,也是類似路徑。數據仍然是關聯方范圍內的孤島數據。

      2.P2P貸款:垂直領域征信服務重視場景化差異

      P2P是首批8家開展征信牌照準備工作的公司的業務重點領域。傳統金融機構有一整套運行多年的信用評價規則。新的征信模型在獲得大規模的數據驗證前,很難在短期內大范圍向銀行、保險等機構滲透。P2P則不然,市場風險特征使它對征信工具存在強烈需求。而大市場的存在也是新興征信工具訓練模型獲得數據的機會所在。

      8家征信機構中,接入平臺較多的是平安背景的前海征信。陸金所轉型后,與前海征信聯合打造P2P開放平臺“人民公社”,為接入該平臺的P2P企業提供獲客、增信、產品設計、征信、系統平臺、催收等六項服務。依托陸金所資源,基于垂直交易場景下的交易積累和協同優勢,前海征信已經接入了過百家P2P平臺。

      央行提供的網絡金融征信系統也已經先行一步。與消費信貸相比,央行對P2P行業信息整合相對更快。2014年7月,央行征信中心啟用NFCS。P2P平臺可以申請加入,NFCS會收集整理P2P平臺借貸兩端客戶的個人基本信息、貸款申請信息、貸款開立信息、貸款還款信息和特殊交易信息。截至2015年6月,加入NFCS的機構已有644家。入庫借款人數103萬,貸款總額超過574億元,累計查詢請求已經有217萬筆。

      盡管芝麻信用和其他的征信機構也在開拓P2P市場,但垂直領域征信服務的場景化差異卻不容忽視。

      P2P行業除了對個人的貸款以外,還衍生了P2B,供應鏈貸款等模式。征信公司一旦服務于這個市場,難免需要向平臺提供完整的授信服務。與消費信貸不同,這些交易場景非標準化程度高,授信額度也高于消費場景,很難以信用分這類工具作為審核依據。需要征信機構在不同領域,甚至針對金融產品所在的某一產業提供信審方案。就目前各家征信公司積累的數據經驗來看,前海征信和同樣在申請征信牌照的宜信等機構可能會具備先發優勢。

      從美國、英國等征信市場較為發達的國家實踐來看,盡管在綜合信貸領域會出現幾家龍頭企業。但他們的業務通常集中在幾個領域。比如Experian和Equifax的客戶主要集中在金融、零售、電信、汽車企業,這些行業收入占他們總收入的比例都在50%以上。但在一些產品和服務非標準化程度高的垂直場景下,仍然存在很多具備專業優勢的公司。如醫療健康行業的Emdeon、保險的Solera、反欺詐的LifeLock。

      在國內征信數據基礎較差的背景下,目前大多數企業熱衷于先搶牌照和數據資源。但自有數據缺乏優勢的征信服務提供商(比如芝麻信用和騰訊征信,可能這是行業共性)更應該結合自身能力特征,尋找差異化定位的機會。

      3.金融之外的想象力

      現階段國內征信產品的主要應用場景集中在P2P和消費信貸領域。但征信產品本身的想象空間卻不止如此。

      互聯網征信產品的基本邏輯是“海量數據——信用信息提取——場景應用”。做一個簡單的變換就成了“海量數據——有效信息提取——場景應用”。是否覺得眼熟?過去企業可以挖掘自己的業務(生態系統)中的數據。未來,征信公司,特別是具備自有數據優勢的公司,可以開發更多維度的數據。

      在美國征信行業,以Experian為例,2014財年來自營銷業務和管理咨詢的收入占總收入的比例超過30%,其中營銷業務占比接近20%。TransUnion的營銷業務和管理咨詢收入占比是33.3%。而他們主要采用的僅僅是傳統的征信數據,還沒有包含用戶的社交信息、網絡瀏覽行為信息。如果加入更多維度的數據,不同的數據生態系統中可能衍生出更多的應用場景。

      對于處于轉型焦慮期中的咨詢公司來說,這可能是一個不錯的方向。此外,新的征信業格局或許會給廣告營銷市場帶來一些變化。去年藍色光標已經在拉卡拉占了位??梢韵胂笠幌?,未來騰訊的廣告收入占比或許會增長;阿里巴巴的數據想象力似乎又大了些;那么,百度呢?

     

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