蓝海开闸打响抢位战

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  与企业征信采取的备案制不同,个人征信业务需要由央行发放牌照方可运营。然而自今年1月5日,央行发布通知要求8家机构做好个人征信业务的准备工作后,牌照迟迟未能落地,这反映出央行对个人征信业务的谨慎态度和对民营企业商业模式的斟酌。
  但是牌照未落地并不影响市场高涨的热情。百度、京东金融等巨头蛰伏待机,宜信、拍拍贷、快钱等互联网金融平也不甘落后,竞相争取获得第二批个人征信牌照。“百家争鸣”背后马上面临短兵相接,征信蓝海抢位战已经开始……
  8家机构不容小觑
  据了解,对于征信牌照的发放,央行着重考察企业多方面的实力,即制度合规性、流程合理性、信息系统安全性、法人框架、有价值的信用数据和可行的商业模式。首批获准的8家机构从30多家申请机构中脱颖而出,这背后自然有它们各自的优势。
  以“三马”为代表的商业巨头拔得头筹。芝麻信用是阿里巴巴蚂蚁金服旗下的子品牌。阿里巴巴旗下的数据也仅仅是芝麻信用的一小部分,其数据源覆盖远超4亿实名用户。更为突出的是,芝麻信用的数据和技术人员占其员工总数的2/3,其中还有来自FICO(美国个人消费信用评估公司)的首席科学家。
  腾讯征信发展势头同样迅猛,其数据来源包括腾讯用户的基本信息、基于社交的互联网行为数据以及其他第三方数据等。庞大的用户群体及海量的社交信息,使其在8家中独树一帜。
  深圳前海征信作为平安集团下属一家全牌照金融企业,60%的数据源为平安集团旗下的金融数据。
  这三家巨头各占领一方市场,所拥有的真实身份信息,涵盖的消费场景十分广阔,会变成未来互联网征信领域的宝贵经验。
  除“三马”外,其余入列机构亦非等闲之辈。鹏元、中诚信是传统老牌资信企业。鹏元征信是中国最早成立的商业征信机构之一,其最早建设的“深圳市个人信用征信系统”在个人征信业务上位居全国前列。中诚信征信隶属于中国诚信信用管理集团,该集团前身是经中国人民银行总行批准设立的中国诚信证券评估有限公司,也是中国第一家全国性的从事信用评级、金融证券咨询和信息服务等业务的股份制非银行金融机构。
  更值得一提的是以“黑名单”为业务特色的中智诚征信有限公司,董事长盛希泰先后培育了中联重科、大族激光、蓝色光标等数十家行业领先的上市公司。作为反欺诈征信的倡导者,其数据多源自于P2P网贷和互联网金融机构专门研发的反欺诈云平台。
  考拉征信背后则是第三方支付业界龙头之一的拉卡拉,拉卡拉拥有十年积累起来的便民、电商、金融及近亿级个人用户和百万线下商户日常经营的相关数据。
  北京华道征信有限公司,其大股东银之杰公司是在中国创业板第一家上市的银行信息化领域的软件公司,华道征信收集的数据主要来源于银行信贷数据、公安司法数据、运营商数据、公共事业数据、网络痕迹等方面。
  目前,8家个人征信机构能否最终拿到牌照还留有悬念。有业内人士表示,央行在个人征信方面也将采取“成熟一家,批准一家”的做法。
  首批征信牌照发放还未落地,业内布局第二批牌照的准备工作已经启动。征信牌照的争夺战还将持续上演。争取第二批牌照的征信企业,不乏巨头身影。
  BAT三大互联网巨头中,阿里巴巴和腾讯已经赫然在列。据悉,另一巨头百度也已经向央行提交了运营个人征信业务牌照的申请。百度金融事业部总经理杨进曾公开表示,百度新的战略已从“连接人与信息”向“连接人与服务”转变,将探索打造多维度的个人征信产品。记者电话联系百度方面相关负责人,其表示,目前还不方便透露具体的申请信息。
  除了百度,互联网电商巨头京东也公开透露有计划申请运营个人征信牌照。
  一位已提交申请的征信机构相关负责人表示,目前正在申请的机构已经超过了30家。兴业银行首席经济学家鲁政委对《经济》记者表示,如果所有的企业都愿意介入,那对征信系统的完善来说是好事。
  整合场景数据,凸显竞争优势
  市场膨胀的热情让各家征信机构资本加速发力,而暴风前的平静会伴随着牌照的正式下放而消失。什么样的机构才符合征信市场的发展趋势,这才是它们最应该考虑的问题。
  中国建设银行首席经济学家黄志凌对《经济》记者表示,问题的关键在于,企业有什么,能做什么,做得怎么样。征信行业是基于大数据的行业,除了资本的硬需求外,丰富全面的数据基础、大数据技术应用能力、专业的大数据处理人才、强大的信息系统支撑能力,以及征信产品研发能力等,都是提升竞争力的必要条件。
  国泰君安首席经济学家林采宜也对《经济》表示,首先,各家征信机构如果在数据源上没有优势就等于无米之炊;其次,专业能力是成为合格的专业征信机构去拓展市场的一个很重要的基础。
  新华征信有限公司负责人也同样认为,征信企业的核心竞争力就是企业数据库,简单来说可视为电子化的文件柜,它储存了政府职能部门、金融机构、媒体、社会组织、消费者等对所有企业依法公开的评价信息,是覆盖了全国跨区域、跨部门、跨行业标准统一的大数据库。“短期内,个人征信行业核心竞争力是数据搜集能力;中期来看核心竞争力是对信用主体的建模、数据挖掘及风险评级能力;长期来看,核心竞争力则迁移至对产品、服务的创新能力,那推进信用服务产品创新。”
  对此,中央财经大学中国银行业研究中心主任郭田勇对《经济》表示,征信企业能为使用征信信息的客户带来有价值的信息,才具有生存的空间,基于征信在互联网市场的空白,依靠消费、借贷等其他综合网络信息数据才能得出更加准确、全面的个人信用情况,这是征信非常有价值的一部分,但前提是取得征信资源手段的合法性。
  林采宜解释称,因为数据源是征信行业最为重要的基础,取得数据源的合规性尤为重要。
  中国人民大学金融与证券研究所副所长赵锡军对此也表示赞同,“征信要符合国家目前在信用管理方面的相关规定以及监管部门的要求,才可以去提供服务”。   “一些企业的数据质量不高,在未来会带来很多纠纷,譬如说因为数据的疏漏,错误地改变了一个人在诚信方面的记录。所以征信数据能控制信用主体的风险才有意义,如果由于错误导致了公民贷款时有不良记录被拒绝,甚至打官司,就适得其反了”。所以,如何确保数据本身的质量是一大挑战。
  对于数据真正的使用方而言,打破数据孤岛的需求更加迫切。由于各家征信机构各自为战,一个客户可能会在不同征信机构得到完全不同的信用分。
  融360CEO叶大清对《经济》表示,目前所有的征信机构还没有很成熟的商业模式和盈利模式,团队也在建设中,数据不是快餐,它的积累应用和价值体现需要时间,“各家征信机构的数据是相互补充的关系,没有可替代性,单靠某一方面的数据就会出现偏颇,只有相互印证才有价值”。
  叶大清表示,在征信市场处在早期的阶段,各家机构想要突出优势,就要找到一个很好的商业模式,想清楚到底带给用户、金融机构哪些价值。
  巨头并非完美细分领域仍待布局
  各家征信机构已然做好了持久战的准备,巨头们大刀阔斧、挥舞长矛,但征信市场的容量是有限的,这是否代表市场先机被抢占后,其中的逐利空间也随之缩小?中小征信机构面对层层绞杀,想要进入征信市场,应从哪些方面突围?
  美国花费数十年时间打造了一个全国性的征信市场,中国征信市场虽然起步较晚,但是得到了政策部门的支持和关注,在保护用户隐私的前提下,市场逐利空间依然广阔。
  叶大清对此表示,在市场发育初期,无论是第几批进场,都为时不晚,后发企业也可能先占领市场。
  不论是“三马”还是BAT,对于中小征信机构来说,都是不可躲避的竞争对手,拍拍贷相关负责人对《经济》记者表示,对于BAT来说,它们的竞争是全面的,并且涉及全领域。但具体到征信来说,它们都有各自的优势,但目前还没有看到哪家机构能够完整地反应一个人金融和消费行为的数据。“BAT各家各有所长,它们的共同优势在于拥有庞大的数据量,所以牌照对于它们来说,只是用来占位的,具体的业务如何去开展,数据如何去运用,都还没有太明确的想法。”
  在金融数据中,贷后的回款、逾期率是企业的核心关注点,但是这些数据在BAT的征信数据上反映得不够明显。所以未来,中小征信机构会更注重一个人完整的数据表现。毕竟,看懂、看透一个用户比仅仅拥有批量用户更为重要。
  民营巨头闯入征信行业无非倚仗其坐拥庞大的“社交数据”、“电商数据”以及其他场景数据,希望利用过去累积的海量数据形成可靠的个人征信评级系统。但这些数据在金融风控中是否有效还需验证。
  征信市场是一个依靠数据密集、智慧密集与技术密集建立起来的特殊服务市场,因而征信机构也是特殊金融服务性企业,所以该市场的进入、退出,都必须有一定的门槛。“民间征信机构能否在竞争中获得生存空间,取决于企业拥有的资金、数据、技术、人才等多方面因素,对于中小征信机构而言,如果能够在某一细分领域做得足够好,并与已有的征信体系形成互补,就可能存活并站稳脚跟。”黄志凌表示。
  对此,林采宜认为,征信是规模效应很强的行业,数据源对市场需求方的满足程度尤为重要。“中小征信机构的竞争力,主要看征信企业的数据对市场需求方是强相关性,还是弱相关性。个人行为的数据里面,大多数是弱相关性数据,想要依据这些数据做出强大的模型很难。这导致征信企业的对外说服力不足。”
  由此可见,中小征信机构与巨头之间的竞争不是单维的数据竞争,而是基于金融场景以用户为中心的多维PK。征信机构实力越强,其边际成本就越低,按照这样的趋势,征信市场最终会形成几家鼎立的格局,数据同质性强的企业会被合并、收购。
  当然越来越多的企业介入将使征信这张大网拉得更为广阔。“即便是巨头,也无法让征信延展到社会的每一个角落,中小征信机构能将数据链条的末梢覆盖得更好,但问题是要确保数据的严肃准确。
  既然民营征信巨头的发展道路并非坚不可摧,那中小征信企业想要绝地反击,就要充分发挥各自优势,坚持独立性的同时,高度专注并聚焦于细分市场,在差异化应用与扩展中与巨头错位竞争,并不断创新征信模式,努力成为细分领域的领导企业,如此才能与巨头并肩驰骋蓝海。
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