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大数据征信缩短了中美之间的差距

2016-12-26

大数据征信缩短了中美之间的差距

网络事件的爆发，让征信成为关注焦点，媒体、互金从业者纷纷发表观点，议论多聚焦于乱用征信场景，让人们对国内的大数据征信产生了质疑甚至批判的态度。中国的征信行业到底怎么样，大数据征信有发展前景吗，通过对比中美两国征信行业，或许可以得到一些答案和启示。

市场主导vs政府主导

从征信体系的模式来看，世界各国主要有两种模式：一是以美国为代表的市场主导型的征信体系，征信机构基本都是以盈利为目的的企业，政府只是负责信用管理立法，监督信用管理法律的贯彻与执行。二是政府主导的征信体系，以中国为例，央行主导的征信中心是国内最大的信用基础数据库，而民间的78家企业征信机构和8家个人征信机构是完善、补充央行征信中心的重要组成部分。

传统征信覆盖率：95%vs35%

目前征信行业存在传统征信与大数据征信之分，以个人征信为例，可以将美国三大征信局和中国央行征信中心定义为传统征信机构。在大数据征信兴起之前，传统征信在中美两国的覆盖率差距很大，美国的FICO是传统的征信评分模型，数据显示，目前95%以上的美国个人使用了FICO评分。反观中国的某征信系统，虽然收录8亿自然人，但其中有征信记录的仅3亿，另外5 亿人在系统中只有基本信息，传统征信覆盖的人数仅35%，远低于美国。

传统征信vs大数据征信

通过总结，发现传统征信有三个特征：一是从金融机构、公共部门等处采集借款人信息，二是征信数据采集限于金融属性信息，三是独立第三方原则，大数据征信与传统征信的不同也主要体现在这三个方面：一是采集数据的范畴已经突破了“金融属性”；二是征信机构“独立第三方”的边界被模糊；三是目前主要服务传统征信没有覆盖的人群。

总结

国内的大数据征信，无论是阿里还是腾讯都符合上述三个特征，比如阿里以自己的电商数据，支付宝数据为基础，进行征信产品开发（芝麻分等），然后又可以使用于自己系统内的产品，如借呗、花呗等。其实，当芝麻信用提供给客户使用时，是征信，但是如果同时对内使用的话，其实就是风控，像拍拍贷，你我金融等自建大数据风控的借贷平台也是这种情况，只不过它们没有将自己的风控系统和成果对外有偿出售而已。

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