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“三驾马车”拉动大数据征信,“数据—信用—财富”闭环初现

[日期:2016-04-20] 来源:蓝鲸财经记者工作平台  作者: [字体: ]

  2016年,科技领域里的谷歌机器人4:1战胜李世石,商业领域里阿里巴巴超越沃尔玛,可以算是人类历史上划时代的两件大事。大数据、云计算正推动互联网与传统行业的结合向纵深发展。

大数据

  所有互联网影响比较大的行业必然容易数据化,正发展如火如荼的行业包括金融、医疗、零售等行业。对于所有的互联网金融相关方来说,征信就像水电煤一样,是互联网金融基础配置,而征信体系是风险管控的核心内容。

  2016年大数据征信对金融行业的创新颠覆,最重要的一点将是:令金融行业的客户监测实现了动态风控。传统的评估、交易形态正在被数据化的网络技术全速颠覆,数据成为了一切的信用的基础,现在我们已经可以看到未来20年的趋势:一切能被数据化的皆可成为信用,数据即信用,而信用就是财富。

  重构互联网时代信用体系、用新技术解决从前无解的谜题,令大数据征信成为互联网金融“隐形的翅膀”。

  未来征信,三驾马车分天下

大数据

  伴随着大数据时代的到来,未来大数据个人征信竞争焦点将不再是其拥有数据的规模是否足够大,而是企业对于数据的收集、运用之有效性。

  目前,芝麻信用、腾讯征信、前海征信、鹏元征信、中诚信征信、中智诚征信、考拉征信、华道征信这8家民营征信机构正在为获牌积极准备。其中,以马云、马化腾、马明哲旗下的“三驾马车”最受外界瞩目:芝麻信用携淘宝八百万商户闭环数据;腾讯手握8亿社交用户朝夕不断的社交数据;中国平安旗下的前海征信,拥有多年沉淀的个人金融及相关数据,据推测,可覆盖3亿金融用户。

  可以说,他们分别执中国电商数据、社交数据、金融借贷数据之牛耳。

  过去中国商业征信体系影响力比较弱,关键原因之一就是民营机构没有独立、稳定的数据来源,“三驾马车”正如征信市场中的鲶鱼,通过大数据所产生的电子商务、社交、金融理财等场景信息,从多角度对征信对象进行更精准画像。

征信

  芝麻侧重电商消费数据,腾讯侧重社交数据,前海征信则注重金融数据。论布局和专业,马明哲出手最早,牵手P2P机构也最快最多。论电商消费数据,马云对个人用户市场教育最早。而论社交闭环,马化腾在中国再无敌手。“三驾马车”三分天下,逐鹿中国的个人征信市场,雏形初现。

  但是在应用方面,我们可以看到“三驾马车”的方向互为补充,各有所长。腾讯征信优势在于社交数据,来源于QQ浏览器、手机终端等互联网大数据,能根据用户的守约、安全、消费、财富四个维度进行用户画像。根据媒体报道,目前主要是浦发、广发的信用卡,以及达飞金融的消费金融服务与腾讯征信展开了合作。他们以使用腾讯征信信用评分、反欺诈等征信产品为主,为它们消费金融业务的开展提供更高效率的支持和保障。

  阿里系的芝麻信用,其数据来源于支付宝,目前支付宝的实名用户超过了3亿,其中包含了用户网购、还款、转账以及个人信息等方方面面数据。此前阿里已经在小贷市场尝试了征信数据的应用。2015年,芝麻信用除了与P2P、银行信用卡等展开合作之外,还与包括神州租车、脉脉社交等产品展开了合作。也就是说,它的应用除了针对反欺诈、个人信用评估之外,还增加了很多生活场景服务,比如免押金租车、租房、入住酒店;免签证旅游,免费使用机场贵宾通道等创新的生活场景服务。不过免签证旅游目前成功个案不多,而它的多场景营销一直在外界富于争议。

征信之战

  在三家大型征信公司中,前海征信更多地是面向传统金融机构及互联网金融机构推出征信产品及服务,毕竟它背靠金融属性更强的平安集团,有着天然的优势。作为一家全牌照的金融机构,平安旗下的前海征信强项在于理解和满足金融领域的风控需求,这一点,和腾讯征信和芝麻信用有着本质的区别。

  前海征信的数据来源包括平安系的大量金融数据、与政府部门,如深圳市住建局、交警局等第三方权威机构的合作取得的数据,以及电信等运营商、银联等几十家外部数据提供机构合作,互联网和新型数据等。长期累积的金融行业数据库和专门针对互联网金融机构的建模能力,令它不是简单地通过一个信用评分系统去解决互联网金融所遇到的种种问题,而是围绕金融领域最为普遍的借贷场景,依据贷前、贷中、贷后的逻辑,推出了一系列B端产品,充分发挥其风控优势。据透露,目前前海征信的合作伙伴数量已达800多家,B端市场优势明显。

  相对于金融领域,似乎腾讯征信和芝麻信用更看重信用在生活场景上的应用,比如通过累积足够的信用分,可以在快速办理签证,医疗挂号,入住酒店等等。

征信战斗

  四大方面影响征信之战

  从相对成熟的美国市场来看,征信市场规模目前约为700亿—800亿元。反观征信行业发展滞后的中国,其广阔的前景已成为了行业共识。之于征信市场的竞争,以下四大方面会对未来市场格局产生重要影响:

  一是数据源方面,行业巨头在头部数据资源库方面占据先天优势,其他中小征信企业只能通过自爬、合作、购买等方式整合大量长尾数据。

  二是征信算法方面,大数据征信模型和算法尚未成熟,需要在大量实践中不断优化和调整,这一点即使是三大征信公司也需要兢兢业业。

  三是个人征信牌照将具备无可置疑的稀缺性,试点期已过去1年多,央行在个人征信牌照的发放方面十分谨慎。在未来估计也不会像P2P牌照那样泛滥。

  四是应用场景的争夺,场景决定了征信企业的现金流、模型的优化和更大市场空间的占领。这将是竞争最为激烈的一部分,而在垂直市场有优势的征信企业能笑到最后。

  对于一个新兴产业来说,在探索业务运作模式的同时,对业务边界的思考也是非常必要的。尽管从现在的8家拥有准入资格的征信机构的布局来看,征信行业的触角很广泛,但从全球经验看,很难有单一机构能把征信业务的所有方面都做完。中国的征信模式更可能倾向于政府主导和市场化相结合的模式,形成全方位、多层次和互补的一个征信业务格局。即使是三家手握海量数据资源的征信巨头,也不约而同地一直强调:他们会作为人民银行征信系统的重要补充,对互联网金融发展起大力支持作用。

  当然,在未来由于个人征信系统的完成,将带来整个中国社会与互联网关系的转变,让人们使用网络消费的方式发生根本性的变革,也会再造网络的商业环境,由此带来的价值何止千亿万亿。

  不用掏卡,“刷脸”即可消费;没有密码,行为就是账户;淘汰现金,一切皆可交易……

  这些都不是科幻电影里作者的构想,不远的将来,我们的生活里,以上将都是日常皆可出现的情景。互联网正在极速改变我们的金融形态。

  信用需要被大众了解,信用需要被大众接受,消费金融的火爆竞争与增长,正在倒推整个金融市场变革,令个人征信业务成为下一个十年内爆发的需求,这不止是商业行为,更重要的是带来社会观念的转变。当数据成为了一切的信用的基础,一切能被数据化的皆可为信用,数据即信用,信用即货币,货币即财富。





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