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大数据时代,新国都向征信及大数据业务迈进

2017.07.05
随着经济的发展和国家信用体系建设的加快,企业和个人信用已经成为经济体系运转不可或缺的重要组成部分。

2015年7月,央行结束对八家个人征信机构的验收,2015年10月结束第二次验收工作。只是直到2016年1月,正式发牌结果仍未公布。然而,这只未落地的靴子,却让征信从2015年“火”到2016年。不少业内人士甚至将2015年称为“大数据征信发展元年”。

那到底什么是征信呢?从专业层面上来讲,征信就是依法收集、整理、保存、加工自然人、法人及其他组织的信用信息,并对外提供信用报告、信用评估、信用信息咨询等服务,帮助客户判断、控制信用风险,进行信用管理的活动。

有业内人士解释道:“通俗一点说征信就是帮你了解合作方的信用状况,帮你打听消息的。借贷双方、买卖双方、交易双方,彼此不了解,委托一个第三方机构,给你做一个信用调查报告或一个信用评分,帮助你作决策,就是征信。”

国内征信市场空间可达千亿规模,国内征信大数据行业发展加快,对比海外成熟市场,我国征信业在数据采集、覆盖范围、产品种类和法律监管等多个方面具有较大的提升空间,高成长性凸显。从需求、技术、政策三个角度来看,征信业的黄金时代已来临,未来发展前景不可小觑。

按照艾瑞咨询估计,2015年,中国个人征信行业潜在市场规模为 1623.6 亿元,实际市场规模为 113.4 亿元, 市场渗透率 9%左右。 随着征信行业发展和市场渗透率的提高,预计 2020 年将达到千亿左右规模。现存的征信行业将迎来黄金发展的5年,未来也将会有更多家公司分批次进入征信行业,分食征信业千亿蛋糕。

企业征信方面,经济增长驱动企业融资规模扩大,进而引发征信需求,因此企业征信规模应与经济总量成正比。2014年美国GDP为17.35万亿美元,企业征信规模约占GDP比重的1%,照此比例计算中国2014年企业征信的潜在规模约12亿元。考虑中国6000万家中小微企业的数量,未来5-10年内企业征信市场也将发展到和个人征信相似的地位。

随着国家推动社会信用体系建设的步伐不断加快,大数据征信的概念得到广泛传播,已被越来越多的公众所认知。那么大数据到底给征信行业带来了哪些影响呢?

一、大数据时代造就新的征信模式

在传统模式下,小微企业和个人都缺乏有效的征信体系,主要是因为:第一,信息不对称,中小企业普遍规模较小,因经营不规范等原因导致信息披露质量不高;第二,规模不经济,小企业和个人的资金需求量小,加之信息获取渠道较少,成本较高,金融机构没有动力做尽职调查去评定其信用质量。

而随着互联网行业进入移动互联网时代,实现了点对点的联系和对应关系,从信息获取到通讯联络,到电子商务,再到整体生活方式的线上化,线上交易量剧增,就意味着数据量的巨量扩张,大数据给征信带来了主体信息源广泛、内容多维度和信息的高时效性,摆脱了传统渠道对于单一数据来源的高度依赖性和用户覆盖率低的特点。

互联网、数据分析技术的进步,使得征信机构对于巨量信息进行处理成为可能,为小微企业、个人征信提供了有效的解决方案。而且互联网的应用逐步深入,让征信的应用场景和商业模式也不断拓展,例如针对小微企业和个人的贷款、税收、就业、租房、医疗等等应用场景。所以现在社会对于企业和个人的信用评价体系关注度空前提高。


新的征信模式,或者说互联网大数据征信模式不再是传统征信的简单升级,而且是互联网与金融、IT技术服务跨界融合创新而成,是以大数据为核心的互联网征信。

二、大数据为征信业的发展提供了技术支撑
征信本质上是对企业和个人行为的记录,通过模型去预测其未来的信用情况,过去,征信机构对于企业和个人信息的搜集比较困难,数据搜集数量也比较有限。而随着信息技术的发展,尤其是随着互联网和大数据的普及,征信行业正式迈入全面量化分析阶段,征信数据和征信模型都将出现质的飞跃,大数据技术推动数据统计模型不断完善,多层次的数据都可以用来进行挖掘分析,尤其是人工智能模型可以更好的预测未来,有助于更加科学、真实的反映用户的信用状况。

三、大数据推动了征信行业的发展
2015 年以来,大数据相关政策密集出台,国务院于2015年9月推出的《促进大数据发展的行动纲要》,提出大数据产业的发展应以企业为主体、以市场为导向,同时加大政策支持,着力营造宽松公平的环境,建立市场化应用机制,深化大数据在各行业创新应用,催生新业态和新模式,形成与需求紧密结合的大数据产品体系,使开放的大数据成为促进创业、创新的新动力。同时《行动纲要》指出要加快整合各类政府信息平台,消除信息孤岛,逐步推动政府信息和公共数据共享机制,从而有效促进征信行业的快速发展。

从上述内容可以看出,大数据对征信行业的发展起着越来越重要的作用,那么未来的大数据征信会朝着哪些方向发展呢?


一、数据源更加多样化
除了传统金融机构、政府部门等数据之外,大数据征信的数据来源十分多样化。大量的非传统数据,比如借款人的网购数据、 社交数据、房租缴纳记录、典当行记录、用户申请信息等均作为信用评价的考量因素,这类非结构数据是公司区别于传统征信方法的主要特点,公司认为非常规数据可以更加真实的反映借款人的状态和社会网络映射。在充分考察借款人借款行为背后的线索及线索间的关联性,就可以提供深度、有效的数据分析服务,降低贷款违约率。

二、数据处理模型刻画能力更强
大数据征信在多源数据的基础上进行客户信用水平评估,一方面继承了传统征信体系的决策变量,重视深度挖掘授信对象的信贷历史;另一方面,将能够影响用户信贷水平的其他因素也考虑在内,如社交网络信息、用户申请信息等,从而实现了深度和广度的高度融合。

三、数据应用场景更加丰富
相对于传统征信主要用于企业和个人的信贷领域,大数据征信由于数据来源更加多样,对于主体的信用特征描述更加全面,尤其是适应于某些特殊场景的征信模型的开发,大大拓宽了征信的应用场景。

新国都战略版图向征信及大数据业务迈进,此次新国都收购公信诚丰,是对新国都主营业务的补充和延伸,是新国都将征信业务作为战略版图中非常重要一块的体现。新国都主营的电子支付行业信息化、IT化程度很高,自然会形成海量数据,拥有征信业务所需大数据的这一天然条件。新国都通过这一天然资源的优势,针对电子支付行业产业服务链的需求,将征信业务纳入战略发展布局,这些布局包括征信牌照的申请、公信诚丰的收购等。

通过成立信联征信子公司和完成对公信诚丰的收购,新国都成功地实现了在征信领域的战略扩张,有力地推动了公司征信业务板块的快速落地,同时征信服务是新国都在打造线上线下支付、金融服务体系不可或缺的风控基础,是电子支付行业爆发性增长下必然的需求。在电子支付行业,特约商户主体信息的审查属于企业征信服务的重要范围,这次收购是新国都为促进电子支付行业长远健康发展的重要步骤。
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