中美征信体系对比:人口红利让中国大数据征信弯道超车
【摘要】网络事件的爆发,让征信成为关注焦点,媒体、互金从业者纷纷发表观点,议论多聚焦于乱用征信场景,让人们对国内的大数据征信产生了质疑甚至批判的态度。
网络事件的爆发,让征信成为关注焦点,媒体、互金从业者纷纷发表观点,议论多聚焦于乱用征信场景,让人们对国内的大数据征信产生了质疑甚至批判的态度。中国的征信行业到底怎么样,大数据征信有发展前景吗,通过对比中美两国征信行业,或许可以得到一些答案和启示。
市场主导vs政府主导
从征信体系的模式来看,世界各国主要有两种模式:一是以美国为代表的市场主导型的征信体系,征信机构基本都是以盈利为目的的企业,政府只是负责信用管理立法,监督信用管理法律的贯彻与执行。二是政府主导的征信体系,以中国为例,央行主导的征信中心是国内最大的信用基础数据库,而民间的78家企业征信机构和8家个人征信机构是完善、补充央行征信中心的重要组成部分。
传统征信覆盖率:95%vs35%
目前征信行业存在传统征信与大数据征信之分,以个人征信为例,可以将美国三大征信局和中国央行征信中心定义为传统征信机构。在大数据征信兴起之前,传统征信在中美两国的覆盖率差距很大,美国的FICO是传统的征信评分模型,数据显示,目前95%以上的美国个人使用了FICO评分。反观中国的某征信系统,虽然收录8亿自然人,但其中有征信记录的仅3亿,另外5 亿人在系统中只有基本信息,传统征信覆盖的人数仅35%,远低于美国。
传统征信vs大数据征信
通过总结,发现传统征信有三个特征:一是从金融机构、公共部门等处采集借款人信息,二是征信数据采集限于金融属性信息,三是独立第三方原则,大数据征信与传统征信的不同也主要体现在这三个方面:一是采集数据的范畴已经突破了“金融属性”;二是征信机构“独立第三方”的边界被模糊;三是目前主要服务传统征信没有覆盖的人群。
总结
国内的大数据征信,无论是阿里还是腾讯都符合上述三个特征,比如阿里以自己的电商数据,支付宝数据为基础,进行征信产品开发(芝麻分等),然后又可以使用于自己系统内的产品,如借呗、花呗等。其实,当芝麻信用提供给客户使用时,是征信,但是如果同时对内使用的话,其实就是风控,像拍拍贷,你我金融等自建大数据风控的借贷平台也是这种情况,只不过它们没有将自己的风控系统和成果对外有偿出售而已。
团贷网副总裁兼你我金融CEO廖红梅女士曾指出:中国互联网金融的崛起,实际上缩短了中美在金融领域的差距,对比中美的征信体系,其实也存在这种情况。虽然中美的大数据征信都是面向传统征信没有覆盖的人群,但是中国的人数要远远多于美国,应用场景更有想象力,参与方的技术实力也更强。尽管目前国内存在一些问题,但是大数据征信的后来居上,确实缩短了中美之间的差距。
来源: 每日经济新闻
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