【行业分析】个人征信模式研究

2018 年 2 月 7 日 互联网金融

近年来，随着普惠金融的迅速发展，尤其是网贷、消费金融等行业的发展，使个人征信行业蕴藏了无限的需求和潜力，也成为了信用行业关注的焦点。

简单来说，征信就是获得主体的信用信息活动，当前我国获取主体信用信息的模式有数据中心模式、第三方征信模式、共享查询模式三类。除了获取主体信用模式外，行业内还有些数据公司在现有数据基础上进行深度挖掘，重构征信行业的商业模式。

数据中心模式

数据中心模式下，业务机构产生的主体信用信息主动报送数据中心，中心对数据合并整理后，对外统一提供数据服务。数据中心模式主要有以下三个特点：1）业务机构主动上报提交数据；2）业务机构收集的是标准化、相对单一的主体信用数据；3）数据中心一般是行政化运作，市场监管的产物。采用数据中心模式主要是央行征信中心、央行下属子公司上海资信、中国支付清算协会的支付清算共享系统以及中国互联网金融行业协会主导的“信联”。

图 1 数据中心模式

来源：嘉银新金融研究院整理

人民银行征信中心（央行征信中心）于2006年3月经中编办批准成立，作为央行直属事业单位专门负责企业和个人征信系统的建设、运行和维护。根据前海征信联合新华社瞭望智库发布的《中国社会信用体系发展报告2017》显示，截止2017年央行征信系统累计接入机构达到2900多个。截止2016年底，央行征信中心收录自然人9.1亿，基本上实现了全覆盖，是全球规模最大的征信系统。

图 2 征信中心系统

来源：《征信系统建设运行报告（2004-2014）》

央行征信中心采集的信息覆盖个人贷款、信用卡、担保等信贷信息，以及个人住房公积金缴存信息、社会保险缴存和发放信息、车辆交易和抵押信息、法院判决和执行信息、税务信息、电信信息、个人低保救助信息、职业资格和奖惩信息共8类公共信息，涉及数据超过80项。

央行征信中心提供个人信用报告、个人信用提示和个人信用概要为核心的基础产品体系；以个人业务重要信息提示和个人信用报告数字解读为代表的增值产品体系。人行每年提供两次免费查询信用报告的机会，超过两次，每次查询费10元。

表 1 个人征信产品及服务内容（央行个人征信系统）

产品体系	产品名称	主要内容
基础产品体系	个人信用报告	基本信息、信息概要、信贷交易信息、公共信息、声明信息、查询记录和报告说明等
	个人信息提示	是否存在最近5年的逾期记录
	个人信用信息概要	面向个人信息主体服务。信贷记录、公共记录和最近2年内查询记录的汇总统计信息
增值产品体系	个人业务重要信息提示	面向授信机构用户服务。用户的“新增逾期61-90天/90天以上”、贷款五级分类“新增不良”、信用卡状态“新增呆账”、贷款或信用“新增账户”、“新增失信被执行人”等提示信息
增值产品体系	个人信用报告数字解读	0-1000分，分值对应一定违约率，分值越高信用风险越小

来源：《征信系统建设运行报告（2004-2014）》，嘉银新金融研究院整理

数据中心是一种行政化的征信模式，获取的数据具有纯粹、完整、及时、权威等特点，是我国当前主要的征信模式。但这种初级采集方式无法形成良性竞争和数据价值最大化，不利于扩大市场和应用场景。同时，参与机构是被动参与，积极性不高。

第三方征信模式

第三方征信机构利用自身系统或技术优势，对主体的信息进行采集、加工和整理，使用特定的模型得出主体信用，然后向授信机构提供服务。

图 3 第三方征信模式

来源：嘉银新金融研究院整理

该模式下，第三方征信机构运用技术手段，通过各种途径，采集多类数据，并对数据进行加工后对外提供服务。目前，国内采用第三方征信模式的主要是2015年批筹的8家个人征信公司。

2015年1月，中国人民银行下发《关于做好个人征信业务准备工作的通知》，允许8家公司开展个人征信业务试点。这8家个人征信机构背景有互联网公司、老牌征信公司，数据来源也各有不同。

表 2 批筹的个人征信机构简介

征信机构	主要股东及背景	数据来源	产品及服务	用户	应用
芝麻信用	蚂蚁金服	阿里电商、蚂蚁金服、用户上传、合作互联网平台、金融机构、公共机构	芝麻分信用报告反欺诈行业关注名单	C端	信用生活服务和金融服务两大类，合计80类服务生活服务：信用借还、出行金融服务：信用贷（借呗）、分期（花呗）、车贷（天猫开新车）
腾讯信用	腾讯	QQ和微信用户、财付通、用户上传、京东等第三方合作平台	腾讯信用分金融反欺诈信用报告人脸识别	C端	处于小范围公测阶段，2018年1月31日放开公测，当天却下线。未实质开展业务
中诚信征信	中诚信，老牌征信机构	银行、保险公司、合作的中小金融机构和企业平台	万象分信用体系建设信用报告信用信息验证	B端	银行、电商、P2P平台、小贷公司等
鹏元征信	鹏元，老牌征信机构	合作的金融机构各级政府公共事业单位	身份认证个人反欺诈分析贷中风险监控失联修复用户画像企业推送	B端、c端	银行、P2P、小贷、第三方支付、消费分期、电商等
中智诚	阿米巴资产管理、盛希泰	合作的P2P平台和其他第三方机构	个人征信评分反欺诈身份信息认证	B端	P2P、消费金融等，将会接入银行和汽车金融公司
考拉征信	拉卡拉、蓝色光标、51job等	拉卡拉集团支付、小贷、保理、网贷、社区电商、银行等合作机构和公共机构	考拉信用分考拉商户分	B端、C端	在合作商户及金融机构办理租车、住宿、信贷理财等产品；商户向拉卡拉小贷公司或其合作伙伴申请信用贷款
华道征信	银之杰、创恒鼎盛、清控三联、新奥资本	银之杰金融服务体系、亿美软通移动商务平台、燃气等公共机构	华道猪猪分反欺诈同业征信联盟华道信用评估模型个人征信报告	B端、C端	租房，未来向金融、租赁、婚恋、人力等领域
前海征信	平安集团	平安集团综合金融数据，银行、小贷、网贷、保险、投资、信用卡、财富网管理、众筹等2000家合作方	信用风险产品反欺诈解决方案人脸识别等高科技产品咨询服务	B端	信贷、租车、车贷等

来源：公司官网，嘉银新金融研究院整理

通过以上分析了解，第三方征信模式具有数据获取方式、数据维度多样的特点。但也存在一些问题：1）受外部采集的局限性，信息的完整性和及时性不足；2）信息维度虽多，混杂了无效信息，信用模型有待市场检验；3）同质化严重。公开数据易获取，非公开数据获取不足。

共享查询模式

在共享查询模式下，业务机构无需事先将数据上报给共享中心，数据由机构自行管理。当机构需要获取数据时，通过中心发送到其他机构，有数据的机构回应信息，返回查询机构。

国内该模式的代表企业包括91征信、华道征信等。

图 4共享查询模式

来源：嘉银新金融研究院整理

以91征信为例。该平台于2015年上线，其定位是“只做数据连接工具，不存储数据”。首先用标准化接口连接金融企业/P2P的服务器，组成一个网；一旦发起征信查询请求，其中一个服务器便在这个互联互通的网中查询该信息，查到该信息后从其所在的服务器调取数据返回查询端。目前，91征信与600家互联网金融公司、小贷公司、消费金融公司实现数据实时共享，每天平台调用查询信息人次超过50万。91征信在2016年四季度实现盈利。

这种方式的好处是，同业业务数直接交流，数据具有及时、高效、完整无重复、价值高的特点；各家数据自行保管，不会发生风险，机构参与性高；查询信息，只会单个调出，不会读取整个信息。但这种数据共享要求机构自行汇总信息，接入机构存在不应答的投机行为；也存在共享中心留存信息的风险，最终形成数据中心模式，机构数据价值下降。

基于大数据重构征信商业模式

大数据的出现深刻地改变着每一个领域，通过大数据进行业务决策分析的功能逐渐显现。如何在数据种类庞杂的情况下对数据进行探索，云计算和大数据分析技术将交易过程、产品使用和人类行为都数据化，然后进行深度数据挖掘，从而在某些情况下通过模型模拟来判断不同变量下何种方案投入回报最高。在实际应用中，可以帮助企业通过流程优化来提高盈利能力，或者通过预测市场环境变化来节省成本、提高效率等。具体包括：1）大数据能对客户群体进行细分；2）发掘新的需求和提高投入的回报率；3）原有数据整合分析应用，如欺诈检测，风险管理等；4）帮助企业精准营销。目前，该模式的企业主要是初创企业，如百融金服、同盾科技等。

根据官网介绍，成立于2014年3月的百融金服，目前已经积累了7亿实名用户，合作伙伴达3000余家。百融金服为信贷行业用户提供包括营销获客、贷前信审、贷中管控以及贷后管理在内的产品和服务；为保险行业用户提供精准营销、存量客户管理以及个性化产品定制等产品和服务。除此之外，百融金服还为银行业、小额贷款业、保险业提供行业解决方案。使用线上、线下融合的非金融与金融数据进行信用风险建模，通过风险模型识别欺诈风险和信用风险。目前，在信贷领域，百融金服为建行、招行、光大、广发、浦发、兴业等银行，捷信、中银消费、北银、马上等消费金融公司，以及小贷、网贷等1500余家企业提供获客、风控以及贷后不良资产管理等产品和服务。

总体来说，采用数据中心模式的主要是传统征信机构，传统征信数据也掌握在这些机构手中。出于对个人信息的保护，央行也会审慎从严下发个人征信牌照。因此，在个人征信行业中，新晋参与主体的采用模式主要是后两种。非持牌征信机构利用数据优势，切入征信产品或应用等环节。

来源：嘉银新金融研究院