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大數據征信縮短了中美之間的差距
2016-12-26
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大數據征信縮短了中美之間的差距

網絡事件的爆發,讓征信成為關注焦點,媒體、互金從業者紛紛發表觀點,議論多聚焦于亂用征信場景,讓人們對國內的大數據征信產生了質疑甚至批判的態度。中國的征信行業到底怎么樣,大數據征信有發展前景嗎,通過對比中美兩國征信行業,或許可以得到一些答案和啟示。

市場主導vs政府主導

從征信體系的模式來看,世界各國主要有兩種模式:一是以美國為代表的市場主導型的征信體系,征信機構基本都是以盈利為目的的企業,政府只是負責信用管理立法,監督信用管理法律的貫徹與執行。二是政府主導的征信體系,以中國為例,央行主導的征信中心是國內最大的信用基礎數據庫,而民間的78家企業征信機構和8家個人征信機構是完善、補充央行征信中心的重要組成部分。

傳統征信覆蓋率:95%vs35%

目前征信行業存在傳統征信與大數據征信之分,以個人征信為例,可以將美國三大征信局和中國央行征信中心定義為傳統征信機構。在大數據征信興起之前,傳統征信在中美兩國的覆蓋率差距很大,美國的FICO是傳統的征信評分模型,數據顯示,目前95%以上的美國個人使用了FICO評分。反觀中國的某征信系統,雖然收錄8億自然人,但其中有征信記錄的僅3億,另外5 億人在系統中只有基本信息,傳統征信覆蓋的人數僅35%,遠低于美國。

傳統征信vs大數據征信

通過總結,發現傳統征信有三個特征:一是從金融機構、公共部門等處采集借款人信息,二是征信數據采集限于金融屬性信息,三是獨立第三方原則,大數據征信與傳統征信的不同也主要體現在這三個方面:一是采集數據的范疇已經突破了“金融屬性”;二是征信機構“獨立第三方”的邊界被模糊;三是目前主要服務傳統征信沒有覆蓋的人群。

總結

國內的大數據征信,無論是阿里還是騰訊都符合上述三個特征,比如阿里以自己的電商數據,支付寶數據為基礎,進行征信產品開發(芝麻分等),然后又可以使用于自己系統內的產品,如借唄、花唄等。其實,當芝麻信用提供給客戶使用時,是征信,但是如果同時對內使用的話,其實就是風控,像拍拍貸,你我金融等自建大數據風控的借貸平臺也是這種情況,只不過它們沒有將自己的風控系統和成果對外有償出售而已。


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