千亿征信市场爆发 阿里腾讯竞相掘金

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1月5日，央行[微博]发布《关于做好个人信用信息业务准备的通知》，要求8家机构做好6个月的个人信用信息业务准备。这意味着以前由央行主导的个人信用信息系统将向市场化迈出重要一步。

要求开展个人信用准备工作的8家机构包括:芝麻信用管理有限公司、腾讯(120，6.50，5.73%，实时报价)信用信息有限公司、深圳前海信用信息中心有限公司、鹏远信用信息有限公司、中国程心信用信息有限公司、中国志诚信用信息有限公司、拉卡拉信用管理有限公司、北京华道信用信息有限公司..换句话说，这八家机构将成为中国第一家商业信用报告机构。

芝麻信贷和腾讯信贷等基于互联网的信用报告公司可以被视为对央行信用报告系统的补充。除了进一步改善人口范围和数据分析维度，他们还将提供更丰富的信贷申请场景。然而，一些业内人士指出，此类互联网征信公司的信用数据尚未得到充分验证，因此其模型的准确性需要时间来检验。

信用信息业务爆发

信用市场被认为是互联网的下一座金矿。据宏远证券(000562，Guba)分析师预测，中国个人信用信息市场空室规模为1030亿元，而目前个人信用信息和企业信用信息的总规模仅为20亿元。

据了解，目前中国唯一提供个人信用信息服务的“正规军”是中央银行信用信息中心及其下属的上海信用信息公司。其中，征信中心作为中央银行直属事业单位，专门负责中国企业和个人信用信息基础数据库的建设、运行和维护。截至2014年10月底，信用信息系统包括1963万企业和其他组织以及8.5亿自然人的信用信息。2014年前10个月，企业和个人信用信息系统查询次数分别达到8398万次和3.27亿次。

目前，芝麻信贷等八家机构正在按要求做准备，实际获得许可还需要一段时间。然而，不同的机构对未来个人信用信息业务有不同的侧重点。

据悉，作为蚂蚁金服的子品牌，芝麻信用系统将包括芝麻评分、芝麻认证、风险清单数据库、芝麻信用报告、芝麻评级等一系列信用产品。其背后是依靠阿里巴巴云的技术力量整合了3亿多实名个人和3700多万中小企业的数据。

具体来说，通过分析大量的电子商务交易和行为数据，芝麻信用评估用户的信用，判断用户的还款意愿和还款能力，进而为用户提供快速授信和现金分期付款服务。

蚂蚁金服告诉记者，芝麻信用的信用数据来源广泛，日数据处理能力超过30pb，相当于5000个国家图书馆的总数据，包括用户的网上购物、还款、转账和个人信息。

不久前，蚂蚁金服试运行的消费信贷产品“柏华”推出了信贷销售服务。有些用户可以申请几千个配额，有些用户可以申请几万个，有些用户不能申请。在此过程中，阿里通过大数据计算和分析直接完成了评估和授信流程，并确定了透支额度。

腾讯紧随其后。继伟忠银行之后，腾讯将很快推出互联网信用信息系统。据悉，财付通团队早在2年前就开始探索信用信息业务，帮助用户建立个人信用。该公司表示，腾讯信用信息将基于腾讯现有的qq和微信活跃用户，以及sns、门户、娱乐等诸多领域的群众基础，通过海量数据挖掘和分析技术预测其风险表现和信用价值，同时避免隐私，让用户树立“信用即财富”的理念。

财付通表示，腾讯的信用信息服务主要包括两类。首先，金融机构通过提供互联网信用信息服务来降低风险；第二是为普通用户服务，帮助他们以方便的方式获得信用记录，这反过来又能帮助他们获得更多的金融服务。

机遇和挑战

那么，蚂蚁和腾讯将如何在信用报告领域挖掘黄金呢？蚂蚁金服信贷业务开发负责人邓表示，公司对信贷应用场景做了很多假设和研究。

在他看来，利用信用记录申请贷款是一个非常重要的应用。“过去，不管谁借钱，利率都是一样的，但在互联网金融环境下，情况已经发生了变化。”邓益铭说:“现在，很多平台都有不同的借款利率，而识别利率的核心是信用。信用反映了你的融资能力和利率的优惠程度。这在未来肯定会有很大的机会。”

第二是无存款服务。例如，用户租车时需要预先授权，有些用户没有信用卡就不能租车。芝麻信用可以为汽车租赁公司提供信用记录，信用分数高的人可以避免存款，不需要刷预授权。

第三种情况是申请出国签证。目前，许多用户在国外旅行时需要在银行存一大笔钱。有了信用记录后，“那些消费记录，你的表现能力可以帮助你证明这一点。”

有招聘场景。当用户在找工作时，许多公司会对个人进行背景调查。此时，芝麻信用可以成为一个“信用中介”，帮助企业完成背景调查的过程。

在这些信贷情景中，“最重要的是分享经济。”邓指出，“pp租车、人人快递等模式都是共享经济的产物。目前，每个人都可以当快递员，一个人每天可以跑几个点来送快递，顺便赚点钱。这种模式越来越多，这种模式下的人与人之间的信任需要信用机制的介入。”在蚂蚁金服的理想状态下，信用体系将在未来进入金融生活和用户的方方面面，成为不可或缺的一部分。

除了服务于集团的整体战略，信贷信息系统还可以输出。排牌贷款首席执行官张军此前透露，芝麻信贷已前来洽谈征信合作事宜，芝麻信贷希望为排牌贷款提供征信输出服务，而相关用户向排牌贷款借款后，其还款情况需要反馈给芝麻信贷。但事实上，在对芝麻信贷模型进行验证后，排牌贷款发现其准确性不高。

张军向记者解释说，“由于芝麻信用的数据缺少用户的默认数据，即没有用户的真实贷款记录，其模型的准确率只有拍卖贷款的70%左右。”然而，记者仍然无法核实张军提到的70%的数据

张军表示，在拍卖贷款的风险控制模型中，用户的社会数据仅占权重的8%到9%左右，消费数据的权重不到10%。相比之下，用户的还款记录和还款行为占了50%到60%的权重。这类数据正是p2p公司的核心竞争力。从这个角度来看，p2p公司没有什么动机与互联网信用报告公司合作。

“那些过期和违约的数据可以说是p2p公司用血汗换来的，这是非常珍贵的数据。我们不会随便向其他机构提供这些数据。”张军说道。