这就是征信领域的特点:集中比分散好。
也许只有一个解释,在市场看来1>100,上百家大数据公司的效果可能都抵不上这一家。
只是,8家机构相互竞争,注定解决不了信息孤岛问题,8不如1,这才有了信联的诞生。
2015年,央行曾推出8家个人征信试点机构。这8家机构很快成为个人征信领域的领跑者,在推动互金行业发展上发挥了积极作用。
市场对信联的最大期待,就是解决信息孤岛问题,真正实现信用信息的共享共用,进而根本上缓解一系列更为直接的隐患和问题。
比如多头借贷。贷款额度对应借款人的还款能力,贷款金额低于还款能力才是安全的,而若借贷信息没有实现充分共享,借款人就可以在多家平台借钱,单一放贷机构的额度控制就失去了意义。
其后果,便是不时发生的因多头借贷产生的不良危机。2017年12月以来,现金贷行业遭遇了大规模的不良危机,多家上市平台的财报数据都出现了巨额拨备,就是多头借贷链条断裂后的负面效应。
为防止类似的情况再次发生,市场期待信联来发挥作用。
再比如数据乱象。数据的多寡是征信系统的核心竞争力,市场竞争下,尽可能多地获取数据成为征信机构的最大动力,诱发了一系列的数据乱象,如过度采集、非法采集、非法交易、数据滥用等等。用户成为虚拟世界中的“透明人”,电信欺诈、骚扰电话、暴力催收等屡禁不止。
与此同时,数据“采集”的过程越曲折、代价越高,机构共享数据的意愿就越低,反过来也会进一步加剧信息孤岛效应。
在此背景下,市场期待信联成为互联网信贷数据的统一采集和供应方,从根本上解决数据领域的乱象。
百行征信的数据共享之路
万众期待下,百行征信会如何开启其数据共享之路呢?
百行征信定位于市场化机构,数据采集上只能是市场化玩法,这一点与央行征信中心不可比。
央行征信中心被定位为金融信用信息基础数据库,由国家设立,不以盈利为目的,不需要申请征信牌照,其数据采集由《征信业管理条例》(下称《条例》)予以保障——《条例》第29条明确规定“从事信贷业务的机构应当按照规定向金融信用信息基础数据库提供信贷信息”。
而百行征信动了别人家的奶酪,还要别人共享数据,难度应该很大吧。
其实,不必纠结于此。
作为个人征信领域唯一的持牌机构,百行征信在基础数据采集上,天然就有优势。
《条例》第7条明确规定,“未经国务院征信业监督管理部门批准,任何单位和个人不得经营个人征信业务。”而本条例所称征信业务,“是指对企业、事业单位等组织(以下统称企业)的信用信息和个人的信用信息进行采集、整理、保存、加工,并向信息使用者提供的活动。”
当前,个人信息保护日益受到重视,百行征信在基础信用信息采集上没有障碍,而其他机构有没有征信信息采集资格仍有待商榷。
所以,既便得不到大数据公司的鼎力支持,凭借政策合规上的优势,百行也可以一家一家接入互联网放贷机构,从头开始。只要给足时间,发展壮大不是问题。
更何况,强监管下,拿不到个人征信牌照,与唯一的持牌机构合作,成为其数据提供方,或许是大数据公司继续间接参与个人征信市场的唯一出路。
对持牌征信机构而言,数据多多益善,本身也有极强的动力与其他机构进行数据合作。
以央行征信中心为例,不仅包括信贷数据,还有社保、公积金、环保、欠税、民事裁决与执行等公共信息;以个人征信巨头环联为例,不仅有金融数据、信用数据,还包括各类可替代数据(电信预付费、电商、社交网络、心理数据等)、身份数据、破产数据、抵押物数据、法院判决数据、保单数据、汽车数据以及从近90000个数据源抽取的其它数据等。
多维度的数据采集,自然要借助各方力量参与。美国三大个人征信机构下面,还有400多家专业性或区域性机构提供基础数据,于百行征信而言,与其他大数据机构紧密合作,或许也会成为其叱咤个人征信市场的重要依仗。
征信很重要,征信也没那么重要
远水不解近渴,也许有一天百行征信能为行业带来显著的改变,但现在还不行。
信息采集是个长期和持续的过程,对百行征信而言,需要两条腿走路:一方面理清信息采集的边界和流程,建立与其他大数据公司信息共享的利益分配机制等;另一方面应基于现阶段的数据基础,同步开发个人征信服务产品,并在市场推广使用中迭代更新。
信息采集是百行发挥作用的逻辑起点。
征信机构的价值,终究要在征信服务和产品上体现出来。但好在,征信很重要,征信也没那么重要。
征信是对历史数据的记录,而借款人的信用状况却是实时变动的。利用滞后数据的评估结果来管理信用风险,本身就容易产生结构性风险问题。
对放贷机构而言,征信数据只能是风控的起点,自身要做的还有很多,也依然需要第三方机构的支持与合作。
对市场而言,当前个人征信领域存在的一系列问题,既有信息孤岛问题,还涉及到信息保护立法、居民信用意识提升等更高层面的问题,百行征信只是一个起点,很多问题的解决还需等待政策组合拳。
对个人而言,百行征信的出现进一步提升了信用的价值。信用无处不在,用户既会谨慎对待自己的百行征信分,也依然会为芝麻信用分的升降操心不已。
很多时候也是如此,我们期待毕其功于一役,却总发现终极方案并不存在。