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研究結(jié)論：

1. 央行的征信中心仍未向非信貸機(jī)構(gòu)開放，因此行業(yè)缺少一個(gè)強(qiáng)大的數(shù)據(jù)中心形成征信信息閉環(huán)，數(shù)據(jù)整合是個(gè)人征信業(yè)務(wù)發(fā)展的關(guān)鍵。

2. 垂直領(lǐng)域征信服務(wù)的需求差異不容忽視。搶牌照、搶數(shù)據(jù)的環(huán)境下，征信機(jī)構(gòu)結(jié)合自身資源做好差異化定位將會(huì)成為下一輪競(jìng)爭成敗的關(guān)鍵。

3. 雖然現(xiàn)階段國內(nèi)征信產(chǎn)品主要集中在P2P和消費(fèi)信貸領(lǐng)域，但除此之外，征信公司在營銷、管理咨詢等領(lǐng)域同樣有著很好的發(fā)展前景。新的應(yīng)用場(chǎng)景開發(fā)同樣是差異化競(jìng)爭的可取方式。

序：成熟的征信業(yè)務(wù)鏈

按照征信業(yè)務(wù)的定義，很容易把征信服務(wù)分為三步：數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)產(chǎn)品服務(wù)。從這三個(gè)環(huán)節(jié)來看，發(fā)達(dá)國家成熟的征信產(chǎn)業(yè)鏈具備一些基本的特征。

圖：美國個(gè)人征信業(yè)務(wù)鏈

一是數(shù)據(jù)收集和使用形成了一個(gè)完整的閉環(huán)。意味著基于征信數(shù)據(jù)達(dá)成的交易記錄又會(huì)進(jìn)入信貸體系，成為下一輪交易的基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化程度高，采集渠道多樣，基礎(chǔ)完備。

二是數(shù)據(jù)分析方面，傳統(tǒng)FICO評(píng)分覆蓋了85%的個(gè)人用戶，基于大數(shù)據(jù)技術(shù)誕生的大數(shù)據(jù)信審模型和產(chǎn)品定位于剩余的15%消費(fèi)者和FICO評(píng)分有問題的用戶，目前市場(chǎng)體系較完整。

三是產(chǎn)品和服務(wù)的應(yīng)用場(chǎng)景開發(fā)完善。

年初央行宣布啟動(dòng)個(gè)人征信牌照準(zhǔn)備工作以來，我國的征信產(chǎn)品和服務(wù)經(jīng)歷了快速的發(fā)展。在這期間，牌照門檻和數(shù)據(jù)基礎(chǔ)成了各方關(guān)注的核心領(lǐng)域。我們簡單分析國內(nèi)征信產(chǎn)品集中的消費(fèi)信貸和P2P貸款兩個(gè)領(lǐng)域，從中看到了一些值得關(guān)注的點(diǎn)。

1. 消費(fèi)信貸：體驗(yàn)提升，打破數(shù)據(jù)孤島

網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)領(lǐng)域，通過網(wǎng)絡(luò)信用審核模式已經(jīng)廣泛覆蓋各類市場(chǎng)。從使用體驗(yàn)上看（見下表），各家征信機(jī)構(gòu)的模型已經(jīng)經(jīng)過幾輪修正。體現(xiàn)在授信速度和額度在最近半年中已經(jīng)有了明顯提升。除了淘寶和京東等大平臺(tái)之外，一般的公司即使需要人工介入，授信審核和放款已經(jīng)從兩三天縮短到一天內(nèi)可以完成，額度從千元級(jí)擴(kuò)展到了萬元級(jí)。

表：消費(fèi)信用貸款場(chǎng)景下部分征信產(chǎn)品特征對(duì)比

比較不同的借貸工具可見，各款信用產(chǎn)品采集的外部數(shù)據(jù)大同小異。主要是用戶提供的身份（職業(yè)、學(xué)信）、金融賬戶（銀行卡、信用卡）和消費(fèi)賬戶（淘寶、京東）信息，只有少數(shù)平臺(tái)會(huì)采集社交信息。

實(shí)際上，大多數(shù)平臺(tái)還只是利用了基本的消費(fèi)和金融數(shù)據(jù)來評(píng)估借款人的還款意愿和能力，同時(shí)會(huì)結(jié)合身份照片等防欺詐手段。國外征信局多用的能源、稅收等公共信息，則因?yàn)闆]有統(tǒng)一數(shù)據(jù)接口，數(shù)據(jù)分散在各地而難以在實(shí)踐中采用。部分地區(qū)已經(jīng)開始探索公共服務(wù)機(jī)構(gòu)打通信息接口的可行性。比如電力系統(tǒng)的用電記錄可能給稅務(wù)部門提供稅收核實(shí)的依據(jù)。

數(shù)據(jù)整合依然是個(gè)人征信業(yè)務(wù)的難點(diǎn)。央行的征信中心尚未向非信貸機(jī)構(gòu)開放。螞蟻金服、京東和陸金所等公司通過旗下小貸公司繞道獲取征信數(shù)據(jù)。其他公司如果需要征信數(shù)據(jù)，只能靠用戶提供賬戶信息。

這導(dǎo)致央行個(gè)人征信數(shù)據(jù)只出不進(jìn)。因?yàn)闆]有提供數(shù)據(jù)接口，這些消費(fèi)信貸產(chǎn)品積累的用戶借貸信息無法回流到央行征信中心。也就意味著，如果信用卡違約，在央行的信貸記錄上會(huì)有不良記錄。但在使用這些消費(fèi)信貸產(chǎn)品時(shí)違約，不良記錄僅存在這家公司，并不會(huì)反映到個(gè)人在央行的征信報(bào)告中。

此外，從授信模型的優(yōu)化過程來看，除了淘寶、京東等自有數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)明顯的公司外，從事信用審核的公司早期大多依托合作渠道獲得訓(xùn)練模型的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。比如閃錢包最初是與去哪兒網(wǎng)合作，基于用戶在去哪兒的消費(fèi)信息建立信用審核模型。初期授信額度小，然后通過不斷累積授信數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)模型迭代。量化派依靠與宜信等金融機(jī)構(gòu)的合作，Wecash依托玖富用戶，也是類似路徑。數(shù)據(jù)仍然是關(guān)聯(lián)方范圍內(nèi)的孤島數(shù)據(jù)。

2. P2P貸款：垂直領(lǐng)域征信服務(wù)重視場(chǎng)景化差異

P2P是首批8家開展征信牌照準(zhǔn)備工作的公司的業(yè)務(wù)重點(diǎn)領(lǐng)域。傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)有一整套運(yùn)行多年的信用評(píng)價(jià)規(guī)則。新的征信模型在獲得大規(guī)模的數(shù)據(jù)驗(yàn)證前，很難在短期內(nèi)大范圍向銀行、保險(xiǎn)等機(jī)構(gòu)滲透。P2P則不然，市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)特征使它對(duì)征信工具存在強(qiáng)烈需求。而大市場(chǎng)的存在也是新興征信工具訓(xùn)練模型獲得數(shù)據(jù)的機(jī)會(huì)所在。

8家征信機(jī)構(gòu)中，接入平臺(tái)較多的是平安背景的前海征信。陸金所轉(zhuǎn)型后，與前海征信聯(lián)合打造P2P開放平臺(tái)“人民公社”，為接入該平臺(tái)的P2P企業(yè)提供獲客、增信、產(chǎn)品設(shè)計(jì)、征信、系統(tǒng)平臺(tái)、催收等六項(xiàng)服務(wù)。依托陸金所資源，基于垂直交易場(chǎng)景下的交易積累和協(xié)同優(yōu)勢(shì)，前海征信已經(jīng)接入了過百家P2P平臺(tái)。

央行提供的網(wǎng)絡(luò)金融征信系統(tǒng)也已經(jīng)先行一步。與消費(fèi)信貸相比，央行對(duì)P2P行業(yè)信息整合相對(duì)更快。2014年7月，央行征信中心啟用NFCS。P2P平臺(tái)可以申請(qǐng)加入，NFCS會(huì)收集整理P2P平臺(tái)借貸兩端客戶的個(gè)人基本信息、貸款申請(qǐng)信息、貸款開立信息、貸款還款信息和特殊交易信息。截至2015年6月，加入NFCS的機(jī)構(gòu)已有644家。入庫借款人數(shù)103萬，貸款總額超過574億元，累計(jì)查詢請(qǐng)求已經(jīng)有217萬筆。

盡管芝麻信用和其他的征信機(jī)構(gòu)也在開拓P2P市場(chǎng)，但垂直領(lǐng)域征信服務(wù)的場(chǎng)景化差異卻不容忽視。

P2P行業(yè)除了對(duì)個(gè)人的貸款以外，還衍生了P2B，供應(yīng)鏈貸款等模式。征信公司一旦服務(wù)于這個(gè)市場(chǎng)，難免需要向平臺(tái)提供完整的授信服務(wù)。與消費(fèi)信貸不同，這些交易場(chǎng)景非標(biāo)準(zhǔn)化程度高，授信額度也高于消費(fèi)場(chǎng)景，很難以信用分這類工具作為審核依據(jù)。需要征信機(jī)構(gòu)在不同領(lǐng)域，甚至針對(duì)金融產(chǎn)品所在的某一產(chǎn)業(yè)提供信審方案。就目前各家征信公司積累的數(shù)據(jù)經(jīng)驗(yàn)來看，前海征信和同樣在申請(qǐng)征信牌照的宜信等機(jī)構(gòu)可能會(huì)具備先發(fā)優(yōu)勢(shì)。

從美國、英國等征信市場(chǎng)較為發(fā)達(dá)的國家實(shí)踐來看，盡管在綜合信貸領(lǐng)域會(huì)出現(xiàn)幾家龍頭企業(yè)。但他們的業(yè)務(wù)通常集中在幾個(gè)領(lǐng)域。比如Experian和Equifax的客戶主要集中在金融、零售、電信、汽車企業(yè)，這些行業(yè)收入占他們總收入的比例都在50%以上。但在一些產(chǎn)品和服務(wù)非標(biāo)準(zhǔn)化程度高的垂直場(chǎng)景下，仍然存在很多具備專業(yè)優(yōu)勢(shì)的公司。如醫(yī)療健康行業(yè)的Emdeon、保險(xiǎn)的Solera、反欺詐的LifeLock。

在國內(nèi)征信數(shù)據(jù)基礎(chǔ)較差的背景下，目前大多數(shù)企業(yè)熱衷于先搶牌照和數(shù)據(jù)資源。但自有數(shù)據(jù)缺乏優(yōu)勢(shì)的征信服務(wù)提供商（除了芝麻信用和騰訊征信，可能這是行業(yè)共性）更應(yīng)該結(jié)合自身能力特征，尋找差異化定位的機(jī)會(huì)。

3. 金融之外的想象力

現(xiàn)階段國內(nèi)征信產(chǎn)品的主要應(yīng)用場(chǎng)景集中在P2P和消費(fèi)信貸領(lǐng)域。但征信產(chǎn)品本身的想象空間卻不止如此。

互聯(lián)網(wǎng)征信產(chǎn)品的基本邏輯是“海量數(shù)據(jù)——信用信息提取——場(chǎng)景應(yīng)用”。做一個(gè)簡單的變換就成了“海量數(shù)據(jù)——有效信息提取——場(chǎng)景應(yīng)用”。是否覺得眼熟？過去企業(yè)可以挖掘自己的業(yè)務(wù)（生態(tài)系統(tǒng)）中的數(shù)據(jù)。未來，征信公司，特別是具備自有數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)的公司，可以開發(fā)更多維度的數(shù)據(jù)。

在美國征信行業(yè)，以Experian為例，2014財(cái)年來自營銷業(yè)務(wù)和管理咨詢的收入占總收入的比例超過30%，其中營銷業(yè)務(wù)占比接近20%。TransUnion的營銷業(yè)務(wù)和管理咨詢收入占比是33.3%。而他們主要采用的僅僅是傳統(tǒng)的征信數(shù)據(jù)，還沒有包含用戶的社交信息、網(wǎng)絡(luò)瀏覽行為信息。如果加入更多維度的數(shù)據(jù)，不同的數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)中可能衍生出更多的應(yīng)用場(chǎng)景。

對(duì)于處于轉(zhuǎn)型焦慮期中的咨詢公司來說，這可能是一個(gè)不錯(cuò)的方向。此外，新的征信業(yè)格局或許會(huì)給廣告營銷市場(chǎng)帶來一些變化。去年藍(lán)色光標(biāo)已經(jīng)在拉卡拉占了位?？梢韵胂笠幌?，未來騰訊的廣告收入占比或許會(huì)增長；阿里巴巴的數(shù)據(jù)想象力似乎又大了些；那么，百度呢？