京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
如何让大数据更懂金融?征信公司都拼了
强烈的市场需求,不足的市场供给,已经迅速点燃我国征信行业。对金融机构而言,征信将完善对风险的评估和管理,有利于加快授信过程,分级定价,降低优质借款人借贷成本,大幅提高信贷效率。对商业机构而言,征信逐渐被作为经济运行和社会管理的标准,以此撬动的商业模式创新迅速拓展至酒店、租房、招聘、旅游等行业。
据中国企业联合会数据显示,中国市场每年因为诚信缺失造成的经济损失约为5,000多亿元。对比美国征信行业的发展,中国征信业还处在初级阶段,既蕴含巨大市场空间,更需要众多参与者不断探索。
个人征信行业竞争激烈 "三驾马车"雏形初现
2015年1月,腾讯征信、芝麻信用、前海征信等八家机构获准开展个人征信业务,这让业内着实沸腾,很多人都在欢呼个人征信市场的春天已经到来。然而时至今日,八家机构苦等19个月仍然未盼到牌照。好在,个人征信市场的发展,并没有因为牌照迟迟不发而停滞不前。经过一年多的运营,一些领军企业已取得不错的进展。
比如,芝麻信用称,目前有接近60家数据合作伙伴,各场景的合作伙伴已超过200家。腾讯征信表示,已经与浦发银行、广发银行的信用卡业务展开了合作,另有多家合作方进入产品调试、试用阶段。
相比于上述两位BAT中的大拿,具有金融血统的前海征信明显在公关上低调很多。但根据近期《经济观察报》的一则报道披露,目前前海征信已为近1500家机构提供征信服务,覆盖银行、P2P、小贷、消费金融等信贷机构,其中银行客户达115家。
前海征信背靠中国经营最好的全牌照综合金融集团——平安集团,意味着坐拥近亿相对高净值金融客户数据。平安又是金融集团中互联网业务布局最早、最广的,拥有2亿互联网用户,这对前海征信而言又是一笔宝贵的资产。此外,前海征信还与政府机构、外部数据合作伙伴等合作,并加入新型互联网行为数据,在人脸识别、大数据挖掘技术上重点突破,在一年多时间内推出覆盖贷前、贷中、贷后的多款征信产品,在B端市场优势明显。
其他拥有个人征信业务准入资质的五家企业,无论在规模上还是在数据来源上都无法与腾讯征信、芝麻信用、前海征信这三家相比肩。因此,有业内人士将这三家称之为征信领域的"三驾马车"。此外,京东金融、百度金融、小米、宜信等30多家企业也有意申请第二批个人征信牌照。
个人征信公司各自为战 "数据孤岛"如何破解?
源源不断的后来者,在不停地为这个行业的竞争加码。然而各家机构跑马圈地,攻城略地之时,难掩个人征信当下面临"数据孤岛"带来的最大挑战。
个人征信行业所需的三大类数据——金融数据、政府公共服务数据、生活数据分别散落在各主体机构中。大量民间借贷、互联网金融数据未能实现统一的征集和标准化处理。政府公共服务数据则是由公检法、税务、教育及其他企事业单位分别披露。生活类数据分散在各类场景中,线上线下数据混杂。
以芝麻信用和腾讯征信为例,芝麻分自称考虑了个人用户的信用历史、行为偏好、履约能力、身份特质、人脉关系五个维度的信息,其中来自淘宝、支付宝等"阿里系"的数据占 30-40%。
而腾讯征信主要是基于社交网络,利用其大数据平台 TDBank,重点采集并处理包括即时通信、 SNS、电商交易、虚拟消费、关系链、游戏行为、媒体行为和基础画像等数据,并利用统计学、传统机器学习的方法,得出用户信用得分,为用户建立基于互联网信息的个人征信报告。
在BAT几大互联网巨头剧烈竞争割据的当下,很难想象芝麻信用和腾讯征信会互享数据。而电商数据、社交数据在个人征信中如何应用,也备受争议。
一个简单的例子,"买包烟借钱和你开个烟店借钱,完全是两码事";而一个负债创办企业的年轻创业者,可能将房子抵押;可能会通过社交媒体工具向亲友求援;也许会减少开支网购,也许会买东西减压;为了在客户免签撑场面,也可能买来新车壮声势。
这样的多元场景,果真能通过互联网的网购数据,或者通过社交媒体,如微博的发言,去判断他的信用状况吗?
其实,不论是电商机构,金融机构还是其他信息机构,所掌握的数据都是完善的征信服务中的一角,如果站在严谨的大数据的全面信用审核来看,理论上是应该从这些个平台中依次获得个人消费领域,金融领域,安全领域等方面的数据,然后进行交叉比对和分析,并与央行个人征信数据进行一定的结合,才能得出效率最高的,覆盖面最广的征信服务。
让大数据更懂金融,这样的个人征信公司更有优势
数据孤岛难破,而在各大征信机构的竞争中,如何获取和解读基础征信数据亦成为挑战。在这些基础征信数据,除了身份记录和信贷记录之外,可能还必须纳入影子银行、互联网金融甚至民间金融等多样化的金融投资数据。
而在数据类型中,强变量是指信贷、信用卡、外汇、民间借贷等金融交易数据,往往掌握在传统金融机构手中;中变量是商品生产、销售、流通、消费等环节的交易数据,主要来自各类电商平台;弱变量则是社交、游戏等数据,大多源于互联网平台。
由此可见,金融属性的数据是最强相关的数据,而这类数据往往在传统金融机构手中。大多数个人征信机构能够获取的,是社交记录、个人消费记录等相对弱相关的数据,但却难以获取最为重要的金融数据,导致有效数据比较有限。
在传统金融体系中,这些数据是相对割裂和分散的,尤其是对亲属和社交网络的数据监测可能是一个难点,要突破这一难点,更多的需要激活传统金融体系的创新能力,这一工作,需要传统金融企业,尤其是拥有全牌照金融能力的企业做出创新,前海征信或许正是最有潜力的一家。
目前,前海征信的合作机构数近1500家,以银行、P2P平台和小贷公司、消费金融为主。从前海征信的业务布局来看,其产品体系以贷前、贷中、贷后来布局,包括欺诈类,信用类等几十款征信产品,为金融机构提供全流程的风控解决方案。而且,前海征信尤其重视互联网金融领域,针对中国互联网金融发展现况,定制了灵活、完整的产品体系,能满足互联网金融机构和传统金融机构各种不同的风控需求。
然而,创新并不容易。因为银行业内的征信和风控体系是以大额资产和应收债权为核心的,互联网领域的征信分析目前更多聚焦在相对小额的消费贷款业务。如何能真正融合二者,还有待破题。
互联网金融倒逼大数据征信迎头赶上
中国的大数据征信,被远远甩在国外同行身后,这也是央行开始要逐步开放个人征信业务的准入资质的动力。
数据显示,截至2015年末,央行征信中心有效覆盖8.8亿人信息,其中仅有3.8亿人有信贷记录。波士顿咨询近期报告显示,央行个人征信记录覆盖率为35%,即使考虑到中国55%的城镇化率,城镇人口个人征信覆盖率仅61%,远低于美国92%的覆盖率。
此外,近年中国互联网金融的发展速度惊人。遍地开花的网络支付,一夜之间兴起的P2P,如火如荼的消费金融,带来机遇与危机共存的复杂局面。一方面,央行征信中心覆盖率不足,且收录的以传统银行提供的借贷信息为主;另一方面,网贷领域在经历开天辟地的发展和变化,互联网征信,尤其是大数据征信的发展成为了当务之急。
当前,个人征信时代不断更替,随着央行征信管理局向各大征信机构下发了《征信业务管理办法(草稿)》(以下简称《草稿》),对信息采集、信用使用以及征信产品进行了规范。难怪有评论认为,个人征信牌照只差临门一脚。
一旦牌照正式发布,以内外部大数据和互联网新技术为依托的个人征信,不仅能进一步深化了金融机构风险管理的内涵,也有望使我国个人征信迎来再一次创新和飞跃,不仅能促进个人征信业务进一步市场化发展,更使信用应用场景从金融服务延伸到生活服务,让每一个诚信、守信的人,都能享受到拥有好信用带来的实惠和便利。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在问卷调研的数据分析流程中,“先检验信效度,再开展进阶统计分析”是通用的规范逻辑。很多从业者会听到“问卷效度高,后续可以 ...
2026-07-30【核心关键词】大数据、统计学、专业、毕业生、论文、课程、计算机、建模、知识、数据分析、机器学习、数据科学、大数据技术、 ...
2026-07-30 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-07-30在业务数据分析中,按天拆分统计夜间时段的数据是高频需求——比如电商夜间订单监测、平台夜间用户活跃度分析、运维系统夜间异常 ...
2026-07-29在机器学习建模与特征工程实践中,判断不同特征对模型预测效果的贡献度,是特征筛选、模型解释、业务归因的核心环节。特征置换重 ...
2026-07-29 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-07-29【核心关键词】岗位、数字化、经验、课程、方法论、决策、企业、大方向、数据分析、销售管理、理论知识、思维方式、分析销售、 ...
2026-07-28在问卷调研、用户分群、效果对比等业务数据分析中,分类变量的关联性与差异性验证是高频需求。卡方检验作为针对离散分类数据的经 ...
2026-07-28 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-07-28在Excel数据分析与报表制作中,数据透视表是快速完成多维度汇总、分组统计的核心工具。很多从业者在得到透视表汇总结果后,为了 ...
2026-07-27 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-07-27当下,我们已然步入数据要素价值全面释放的智能时代。数据不再只是零散的数字记录,更是驱动新质生产力运转的核心动能、滋养人工 ...
2026-07-27【核心关键词】客户、数据分析、指标体系、数据采集、数据指标、业务数据、分析思路、业务需求、分析方法 【专访摘要】本次 CDA ...
2026-07-24在数据分析、业务建模与数字化运营体系中,原始业务数据普遍存在缺失、重复、异常、口径不一致等质量问题,直接用于分析与建模会 ...
2026-07-24 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-07-24在数据驱动的精细化运营体系中,指标是业务判断、效果复盘、策略优化的核心依据。随着企业数据化程度提升,指标数量持续膨胀,但 ...
2026-07-23在用户运营与产品增长体系中,留存是衡量产品真实价值与用户粘性的核心标尺,也是决定用户生命周期价值、获客投产比的底层因素。 ...
2026-07-23 很多数据分析师精通Excel、SQL、Python等工具,但当被问到“面对一个具体的业务问题,该用什么分析方法”“描述性分析和诊断 ...
2026-07-23【核心关键词】埋点、产品、互联网、数据库、决策、数据分析、产品经理、商业模式、移动互联网、指标体系、运营模块、大数据平 ...
2026-07-22在高并发、大数据量的业务系统中,单表数据量达到千万级甚至亿级后,会出现查询性能骤降、索引维护成本飙升、存储扩容困难等问题 ...
2026-07-22