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中国征信数据市场化
信用是现代商业社会存在的重要基础，对中国目前的征信市场发展状况，FICO中国区总裁陈建表示，中国的数据市场化程度有待进一步提高，一些机构拥有较好的数据，但不那么市场化，市场化机构的数据很有特色但又不够充分。
面对这种窘境，体量越来越大的P2P行业出现了不同的声音，一种声音强调央行等征信系统的权威性，希望行业能够被这些系统接纳；另一种声音则强调要有自己的征信体系，在央行逐步放开个人征信的背景下，越来越多的平台开始自建征信系统。到底孰是孰非？《每日经济新闻》记者对此展开了走访调查。
FICO公司（美国个人消费信用评估公司，中文译名费埃哲）被国人熟知，源于近年来互联网金融的蓬勃发展。其推出的FICO评分模型被世界上绝大多数金融机构认可，在美国，99.9%以上的个人用户会使用FICO评分。
“全球约有500家领先的银行、金融机构、设备制造商、零售商及数千家小规模机构已采用费埃哲的信贷审批解决方案。通常，这些机构可提升50%~100%的申请处理量，降低25％~50%的人工审批工作，减少15％~25%的违约及坏账。中国、美国及其他国家的一些领先P2P公司已成功部署费埃哲解决方案，以提升其竞争力。”FICO中国区总裁陈建在接受《每日经济新闻》记者独家采访时表示。
虽然有券商预测，未来发展成熟的中国个人征信市场空间很可能达到1000亿元的规模。但陈建指出，目前“有数据的不够市场化，市场化的数据相关性不强”也是必须要面对的问题。当下，围绕打造中国的信用体系，中国的信用机构和金融机构还有很长的路要走，尤其是大数据征信领域。
FICO关注哪些数据？
在陈建看来，FICO目前取得的成功，得益于独特的技术和长期积累的经验，“FICO拥有很多专利，并通过征信展现了价值，FICO公司（每）2~3年（就会）推出新的FICO评分（模型），每一个（新）评分（模型）代表着新的专利技术；征信信用评分模式也是FICO首先推出的，对这个领域很熟悉，FICO的品牌认可度也很高。”陈建表示。
资料显示，美国采用的是市场化征信模式，通过商业运作形成征信体系，向全社会提供全面的征信服务。征信机构自主收集、整理、加工信用信息及数据，提供信用报告。在个人征信业务上，美国三家机构几乎垄断了全美个人征信数据。征信机构采集数据后一般都采用FICO评分模型对数据进行处理以获得用户的信用等级。FICO评分模型中所关注的主要因素有五类，分别是客户的偿还历史 （35%）、信用账户数（30%）、使用信用的年限（15%）、正在使用的信用类型（10%）、新开立的信用账户（10%）。
“在美国，99.9%的（个人）用户用FICO查询房贷、车贷和个人信用记录，获取FICO评分。此外，FICO也针对没有信用记录或者记录比较少的人制定了非传统的数据拓展评分模型。”陈建告诉记者。
FICO内部人士表示，公司每年可在全球售出100亿份费埃哲评分，同时公司也针对大数据征信领域普遍出现的欺诈行为推出了反欺诈系统，目前全球有21亿张信用卡采用这个系统。在持卡人用信用卡消费的瞬间，该系统能够将其历史上的交易行为在零点零几毫秒之间 （进行）归纳，提供实时欺诈防范措施。在美国，很多客户在使用系统之后，减少了50%的欺诈损失。
央行和市场化机构应是互补关系
对于中国目前的征信市场发展状况，陈建表示，“数据的市场化程度有待进一步提高，比如央行征信中心拥有较好的数据，却不那么市场化。市场化意味着围绕着市场提高多样的产品和服务，新兴的获得征信牌照的机构，会（进行）市场化操作，数据很有特色但不够充分。”
对于拿到个人征信牌照的机构，陈建认为，（它们）应该是对主流征信体系的一种补充，如果能把央行征信系统和市场化征信机构的特点结合，通过有效的手段把数据的价值挖掘出来，中国征信市场会发展很快。
“央行征信系统和市场化征信机构应该是互补关系，央行的信用数据来自于银行和金融机构的信贷记录，阿里和腾讯等的数据不在央行收集之列。而对于市场化征信机构来说，也需要传统银行的信贷记录，信贷记录的预测和信贷表现相关性强，其他补充性数据不能取代，他们（市场化征信机构）的数据和央行（可以）形成互补。”陈建称。
对于如何共享数据，宜信公司首席科学家郑茂林指出，美国各个银行、各个信用卡公司会给FICO自动提供信息，这样才有了FICO评分。在中国，如何协调各方利益是最大难题，此外数据的标准和维度也需要统一。
百度内部人士就曾向《每日经济新闻》记者表示，在和机构对接的时候，会出现很多应用上的问题，标准不统一，数据不统一或者是说不规范的问题。
除了现有的征信数据，数据库也需要不断更新。郑茂林表示，即便在美国（数据库）也会补充一些数据，有些公司自己的评分都会把自己的一些数据加进去，包括通讯信息和租赁信息等。
陈建表示，中国打造比较健全的征信体系需要4~5年时间。不过，新成立的征信公司并不是从零开始，他们有相当规模的大数据，通过合理挖掘数据价值，能很快为市场提供服务。
业内：市场化机构缺乏关键数据
如果京东、阿里巴巴借鉴个人征信信息、网上商城信息、内部资金流动信息以及物流和第三方信息制作出一个信用评估分，用这个分值决定客户的授信额度和利率水平，是否能够得到市场认可呢？
对此，业内存在一定的忧虑。
信而富CEO王征宇此前向《每日经济新闻》记者表示，市场化机构的大数据和银行等的信贷数据的区别在于回答的问题是不同的，银行的信贷数据回答的，或者说央行征信中心可以回答的是三个问题——你的还款意愿、还款能力和稳定性。这三个问题是信贷授信过程中最重要的。可是市场化机构的大数据却回答不了这三个问题，因为不知道借钱给你会怎么样，比如说社交网络数据，定期账单支付数据，都不足以回答我把钱借给你会怎么样。
陈建也指出，以芝麻信用为例，它所拥有的数据，主要是各种各样的交易数据和消费者的行为数据，“做一个消费者的信用评分，需要两方面的数据，一种是已知的信息，我们叫历史信息或行为信息，另一种是信贷表现数据或风险表现数据，而这恰恰是这类机构所欠缺的。从这个角度来说，它们要积累这些风险表现数据还有漫漫长路要走。”
陈建进一步表示，腾讯也有它的优势，它有社交数据，如QQ、微信，但腾讯面临的问题跟阿里一样，它没有表现数据，尤其缺乏信贷方面的数据；再比如拉卡拉，它可能有很多交易流水数据，但其实它也没有多少表现数据。
本文来源：每日经济新闻 作者：史青伟 感谢原创，欢迎投稿
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