【专栏】大数据征信,是伪命题?还是金融行业的救世主?

一本财经 · 零壹财经 2016-09-19 阅读:785
2016年,互金圈遭遇冰火两重天: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,为新崛起的互金圈,上了最为昂贵的一课:风控之痛,恐怕是扼住互金咽喉的那只手。

没有征信体系的中国,互金的发展,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”,真的能成为中国互金的救世主吗?

1、风控之痛

“中国的互金产业发展慢,成本高,很重要的原因,是因为中国没有自己的征信体系,导致每个互金公司,都得自建风控系统”,某业内专家指出。

一家P2P平台的老总在同行间的饭局上醉后沉吟:“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”,也是互金圈的香馍馍。国内主要的招聘网站上,这个职位大多都是50万以上的年薪。

风控之痛,每个互金从业者都感同身受。

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,对于互金平台来说,只是杯水车薪。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,如果互金公司抱团,数据互通有无,也可以大幅度降低风控成本。但互金平台都不太愿意贡献自家的名单,一来自己真金baiyin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,互金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,互金公司如此抖抖霍霍上路。

“互金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,这也导致了互金行业一个不可言说的秘密——坏账率已高达12%。

2、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。微信支付、手机QQ支付和微信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,互金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,很难从平时社交中鉴别。

至于微信支付,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,对自身数据进行挖掘,就如一个个数据孤岛,各有掣肘。

3、征信体系之难

“解决数据孤岛问题,政府是唯一正解”,金电联行的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,进程速度也不同。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。

在政府数据的基础上,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20万美金,那以后你就坐不了飞机、出不了国,几乎驱逐了金融圈,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。

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