個人徵信牌照為何「難產」

徵信在金融科技行業里一直是一個敏感的話題。它看起來有著巨大的市場空間和無限的市場潛力，甚至被譽為是一項改變金融基礎設施的偉大工程。但由於我國徵信業起步較晚，人們對自身信用缺乏重視，再加上數據源不足、信息得不到充分共享、信用評分產品單一等，這也就導致個人徵信牌照在歷經為期兩年的試點后，出現了難產的局面。

4月21日，北京召開的「個人信息保護與徵信管理國際研討會」上，中國人民銀行徵信管理局局長萬存知表示，目前開展個人徵信業務的8家機構沒有一家是合格的，「在達不到監管標準情況下不能把牌照發出去」。這8家沒被翻牌的機構就包括大家熟知的芝麻信用管理有限公司、騰訊徵信有限公司。

在8家個人徵信試點機構出現之前，我國的徵信系統是以央行徵信為代表的傳統徵信為主。傳統徵信是由專業機構通過固定的模型定向採集財務和金融交易信息並對信息進行加工、處理、報告的專業化信用管理服務。傳統徵信興起於國外，在美國，以1933年成立的鄧白氏公司為代表，是目前我國乃至全球範圍內普遍存在的徵信業態。

傳統徵信在方便個人信貸、輔助金融授信決策、防範信用風險和提升金融獲得性等方面發揮著關鍵作用。例如，對於銀行來說，影響信貸審批額度的主要因素包括客戶基本特徵(包括男女、年齡、教育程度等等)、客戶的風險暴露情況(社會收入、債務情況、還債能力綜合評估)、現有的社會表現(房貸還款情況、其他銀行信用卡使用情況等)。

但是，傳統徵信的局限性也不容忽視。一是全國還有5億左右人口沒有在持牌金融機構的信用活動，從而不被其所覆蓋。二是隨著「互聯網+」的發展，互聯網上產生、沉澱了大量與個人徵信相關的數據，目前還難以被其採用。

正是在這個背景下，央行在2015年開放個人徵信市場，並公布首批8家個人徵信試點機構。值得注意的是，在首批入圍個人徵信牌照的民營企業中，僅有3家為傳統的徵信機構，其餘5家都是互聯網企業參資設立或者集團旗下的子公司。究其原因，與傳統數據相比，互聯網徵信的數據涉及範圍更廣、種類更多，無論是在信息源和信息維度上都具有優勢，是對傳統徵信手段的有力補充。

具體而言，互聯網數據徵信，又稱大數據徵信是指通過對海量的、多樣化的、實時的、有價值的數據進行採集、整理、分析和挖掘，並運用大數據技術重新設計徵信評價模型演算法，多維度刻畫信用主體的「畫像」，向信息使用者呈現信用主體的違約率和信用狀況，由此帶來徵信成本的降低和徵信效率的提高。

但從數據範疇和內涵的效用性、徵信機構獨立性等方面看，大數據徵信仍存在諸多問題。

第一、數據採集和使用未遵循「獨立第三方」基本原則。傳統徵信堅持獨立第三方徵信原則，徵信機構是「市場中立」的——既不與信息提供者或信息使用者有直接的商業競爭關係，也不介入或影響信息提供者或信息使用者在各自細分市場的競爭。而大數據徵信突破「獨立第三方」的邊界，徵信機構數據的採集和使用多源於並應用於自身開展的業務，這樣徵信報告的有效性得不到保障，公信力備受質疑。

第二、信用評分產品單一，缺乏核心的評分模型、評分維度以及場景化的評分體系。由於各家機構的基因不同，因此在數據收集、評分體系方面也截然不同，例如，芝麻徵信主要依靠螞蟻金服實名用戶在淘寶、天貓的消費和支付數據，還包括投資、理財、生活、公益等其他數據，並引入合作商戶、最高人民法院等多方面的數據。騰訊徵信則有強大的QQ用戶、微信用戶數據，在門戶、娛樂等領域的用戶規模龐大。而前海徵信的來源以平安集團內部數據為主，並連接多家金融機構的數據、車險違章等非金融信息。

綜合以上分析，個人徵信牌照難產是基於種種現實情況，但是其作為我國徵信體系的一種完善和補充，還是有巨大的發展潛力和改良空間的。

中國傳統金融機構沒有服務到的人群，簡言之可以分為兩類：無信貸歷史記錄者和差信貸歷史記錄者。

首先，對於第一類人群，在央行沒有徵信報告，幾乎沒有過往金融服務記錄，照搬傳統金融的風險審核會出現水土不服的狀況，而通過大數據分析與機器演算法等技術手段，可以建立更具有適用性的評分模型、評分維度以及場景化的評分體系。

例如，傳統的線下小貸公司在放貸過程中，會有一些自己的經驗判斷，在面對一些特定行為特徵、生活習慣的客戶會首先有一個自己的直觀打分判斷。這部分客戶往往在央行沒有徵信報告，針對這類客戶的打分體系是小貸公司長期經驗累積的結果。現在一些大數據風控公司可以通過技術化的手段把這些變成輸入變數納入到風控審核當中去，作為民間借貸的風控經驗進行輸出。

其次，對於差信貸歷史記錄者，傳統金融機構往往將其直接納入到失信者名單(俗稱「黑名單」)，在獲取信貸等金融服務方面會受到各種制約。而依託大數據徵信的信用評估模型不僅關注信用主體信貸歷史信息的挖掘，更看重信用主體實時、動態、交互的信息，以信用主體行為軌跡的研究為基礎，在一定程度上可以精準預測其履約意願、履約能力和履約穩定性。

例如，現在一些大數據風控平台建立的「灰名單」制度，在評估信用主體時，不再局限於金融機構、政府機構以及電信提供的個人基本信息、賬單信息、信貸記錄、逾期記錄等，還引入互聯網行為軌跡記錄、社交和客戶評價等數據。這些數據在一定程度上可以反映信用主體的行為習慣、消費偏好以及社會關係。通過這套評分體系，可以將部分已經被納入到「黑名單」的人群，篩選到系統「灰名單」里，可以讓有良好履約意願的歷史失信人群享受到金融服務。

最後，針對徵信數據獨立性問題，現在主流的大數據風控平台都會接入多家機構的徵信數據，通過各種核心演算法刻畫信用主體的真實畫像，從而解決單一徵信平台信息封閉的問題。

綜上所述，基於大數據與機器演算法等最新科技手段，未來中國個人徵信的發展前景仍將是非常可觀的。