大数据征信,是伪命题还是金融行业的救世主
佚名
2016年，互联网金融圈遭遇冰火两重天：一边是P2P的倒闭潮，一边是，新模式的全面崛起。进入涅槃期的P2P，为新崛起的互联网金融圈，上了最为昂贵的一课：风控之痛，恐怕是扼住互联网金融咽喉的那只手。没有征信体系的中国，互联网金融的发展，就如沙漠中迷途的旅人，饥渴难耐，却又茫然无措。政府也意识到这个问题，在万众期待中，八家征信机构拿着央行的“介绍信”，开始蹒跚学步。不管是阿里的“芝麻信用”，还是腾讯的社交数据，这些所谓的“大数据征信”，真的能够成为中国互联网金融的救世主吗？
风控之痛
“中国的互联网金融产业发展慢，成本高，很重要的原因，是因为中国没有自己的征信体系，导致每个互联网金融公司，都得自建风控系统。”某业内专家指出。
一家P2P平台的老总沉吟：“现在是在刀尖上跳舞啊，我明天就可能要在被围堵和跑路之间做选择。我宁愿一下砸几个亿下去，把风控做起来。”而“风控专家”，也是互联网金融圈的香饽饽，国内主要的招聘网站上，这个方面的职位大多都是50万以上的年薪，风控之痛，每个互联网金融从业者都感同身受。
目前，市场上有近百家公司从事个人征信业务，主要玩法是黑名单识别，灰名单识别，以及客户征信评分。一些大数据风控公司，号称拥有将近1000万的黑名单。
黑名单来源于民间借贷、线上P2P、信用卡公司、小额借贷等公司的历史违约用户，其中很大一部分不再有借贷行为。另一个主要来源是催收公司，“黑户”的催收成功率一般小于30%。也就是说，目前只有200万左右的黑户仍旧活跃。基数有点小，对于互联网金融平台来说，只是杯水车薪而已。
所谓的“灰名单识别”，是逾期低于3个月、但还没有达到违约的客户，灰名单通常意味申请人在多个贷款平台进行借贷，总借款数目远超过其还款能力。
从征信公司来说，每家拥有的名单相比市场总量都是沧海一粟。按照道理来说，如果互联网金融公司抱团，数据互通有无，也可以大幅度降低风控成本。但互联网金融平台都不太愿意贡献自家的名单，一来自己真金白银换的教训不甘心拿去“资敌”，二来名单太长影响公司声誉，降低公司估值。这就形成了第三条路——客户征信评分。玩法就是，公司们把用户数据统一交给第三方征信机构，第三方机构建立统计模型，代入数据，最终得出信用评分。
但由于每家机构聚集的用户基数不大，评分的可信多高，也有待商榷。黑灰名单作车轮，一份评分作车架，互联网金融公司如此抖抖擞擞上路。“互联网金融公司的数据现状就是没有好的征信机构，也没用好的数据源，相当于既没有发动机，也没用柴油”，业内专家称这也导致了互联网金融行业一个不可言说的秘密——坏账率已高达12%。
巨头的掣肘
2015年，央行发布《关于做好个人征信业务准备工作的通知》，要求8家市场化机构做好个人征信业务的准备工作。其中三家仍以信贷数据为重点，前海征信、芝麻信用、腾讯征信等五家则另辟蹊径，根据各自的数据优势，探索新的征信评价体系。布局最早的，无疑是阿里系统的芝麻信用。
“阿里巴巴并非是一家互联网公司，本质上是一家数据公司。”马云从一开始就定下基调，信用卡还款、网购、转账、理财、水电煤缴费、租房信息、住址搬迁历史、社交关系……阿里在每个布局都做数据沉淀。
去年1月央行上述通知下发后仅仅23天，芝麻信用上线测试，阿里不过是拿出了一个早有准备的成品罢了。芝麻信用分考虑用户的信用历史、行为偏好、履约能力、身份特质、人脉关系五个维度的信息。
数据来源呈三足鼎立，其中来自淘宝、天猫、蚂蚁金服等电商和互联网金融平台的数据占一半以上，公安、工商、税务、电信等政府部门的数据和金融机构、同业征信数据完成补全。
据了解，去年某银行信用卡中心与芝麻信用开展合作，将信用卡审批通过率提高2%-3%。能反哺传统金融机构，芝麻信用的实用性初步证实。然后芝麻信用分就一定公正吗？不是，甚至可以刷。
在网络上，刷芝麻信用分已形成一个产业链条。相互转账可以提升分数，因此，在网上形成一些QQ群，专门操作转款业务，相互打款，然后原封不动转回；同时，还可以找开店的卖家虚假购买，刷单来积累交易数据等。与之相比，腾讯征信的数据来源则更边缘化。
社交是腾讯的立身之本，腾讯的数据更多使用社交信息完成用户画像。支付、手机QQ支付和中内嵌的理财服务也是数据来源。但首先腾讯系支付产品大多用于小额结算，互联网金融中的借贷通常是大额的，场景并不匹配。
其次腾讯金融体量无疑远远低于阿里系，纵向来比，沉淀不够，横向来比，数据量小。“社交信息有多大作用，这还是一个未知说”，业内专家称，人都具有多面性，社交时通常都带着面具，就算是一个老赖也有自己完整的生活，很难从平时社交实践中鉴别。
至于支付，几乎都是小额场景，一个用户每天在便利店消费10块钱，连续一年的数据，远没有一张1万元的车险保单数据有价值。
社交和支付，腾讯征信的两门大炮，似乎都很难打响。芝麻信用扩展到有网购记录的人；腾讯征信则进一步扩展到有网络社交的人，大家各自在自己的一亩三分地上耕耘，对自身数据进行挖掘，就如一个个数据孤岛，各有掣肘。
征信体系之难
“解决数据孤岛问题，政府是唯一正解”，金电联行CEO范晓忻称，政府的数据维度最高，税收、社保、水电、民政等，几乎涵盖了生活的方方面面。因此，第一步，是先公开政府的数据。
“因为数据庞大，如果政府不是用出洪荒之力的话，数据推进会很慢，”范晓忻称，从2014年开始，政府在不停推进政府数据的开放。但根据区域的不同，进程也不同。在今年，江苏省就公开表示，将在2020年前，将政府的数据对公众开放。
政府数据的基础上，范晓忻认为第二步，是需要第三方公司介入，对数据进行分析处理。“政府是管理部门，不能让他做技术的事情，所谓术业有专攻”，范晓忻称，现在大家都翘首以盼，政府可以推进发行“数据处理牌照”，“相当于，政府搭建一个数据生态，类似政府开发一个苹果系统，制定选择谁可以开发APP的规则”。如此，中国大数据的征信系统，才可呈现雏形。但一些核心的交易数据，还是会处在孤岛里。范晓忻认为，企业的数据孤岛很难打破，“让BAT去贡献数据，可能性都不大，因为这是他们的核心资源”。大数据征信，我们已经迈出了第一步。但我们离西方的信用体系，还有一个漫长的旅程。
“西方几百年经济发展的历程，我们只走了几十年。信用这个事，时间是刚性的，需要慢慢积累”，范晓忻称，除了时间上对数据积累，还有一个至关重要的原因，是西方的违约成本太高。他举例称，你开一家公司，如果欠了银行20万美元，那以后你就坐不了飞机、出不了国，几乎被驱逐了金融圈，寸步难行。
“西方的征信体系，除了个人信用、商业信用，更重要的，是背后的社会信用和司法信用”，范晓忻称。所谓社会信用，就是政府眼中的信用值，司法信用，就是制度和法律的约束力。为了20万，你可能要付出200万的代价，这个时候，才能治标治本。大数据征信，确实能缓解中国互联网金融的风控之痛，但却不是这个行业的救世主。
恐怕不能把所有的希望，都寄托在技术上。建立完整的信用体系，除了刚性的时间，还需制度的推力。
