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□ 本刊記者 李小曉 文《徵信業管理條例》 （下稱《條例》 ）自今年3月15日實施，徵信市場有法可依，且有望向民間借貸開放。

2月18日，央行副行長潘功勝在全國徵信工作電視電話會議上指出，今年要加快制定《條例》相關配套制度，逐步形成比較完善的徵信管理制度體系；要做好小額貸款公司和融資性擔保公司的徵信服務，將符合條件的上述兩類機構有序接入徵信系統，提供徵信服務。

目前徵信系統的主要使

用者是商業銀行。一方面，商業銀行向企業和個人徵信系統報送數據；另一方面，商業銀行根據有關規定，向企業和個人徵信系統實時查詢企業和個人信用報告。然而，小額貸款公司、融資性擔保公司 以 及 P2P（Peer to Peer）小額貸款網絡平台等民間借貸機構，均未被納入接入徵信系統的範圍。

不被納入徵信系統造成

的結果是，民間借貸公司無法對接央行的徵信系統，既不能直接進入徵信系統查詢借款人的信用記錄，也不能將借款人的信用記錄納入徵信系統。

“拍拍貸” 總裁張俊表示：“我們一直爭取進入國家的徵信系統，為徵信系統貢獻一些數據。但央行徵信數據目前只對商業銀行開放，P2P 網貸公司連查詢的權利都沒有。 ”

華峰 小 額貸款公司某

負責人表示，未來若能將小貸公司接入徵信系統，全國6000多家小貸公司以及5000 多億元資金都將獲得更好的監控。對小貸公司而言，查詢企業貸款信息就更加方便。

有小貸公司人士認為，接入徵信系統有如下作用：加強銀行和小貸公司信用體系的及時聯繫，達到信用信息共聯共享；防止債務人利用小貸公司信用體系的孤島性質，游離于社會信用體系之外，規避徵信系統的及時監督；有利於各銀行、小貸公司對有不良信用記錄的債務人統一進行信用監督和制裁。

但也有小貸公司的人士

擔憂，如果接入徵信系統，會影響小貸公司生意，因為小貸公司的客戶都是小微企業，企業質量也比銀行的客戶較差，過去徵信都不是很透明，一旦他們在小貸公司的資金往來要被監控，可能會產生畏懼感。

宜信公司總裁唐寧表示，監管層之前也提出過類似意見，說要把小貸公司逐漸接進徵信系統。因此，這並不是一個新方案，而是意味著監管層有決心要把這個事情繼續推動下去。

央行徵信系統將不是惟一的個人徵信渠道，其自身也在從收費模式、機制保障、接納新成員等方面做出改變◎ 財新記者 李小曉 文lixiaoxiao.blog.caixin.com 按照2013年3月國務院下發《徵信業管理條例》 （下稱《條例》 ）和2013年12月央行出台的《徵信機構管理辦法》 （下稱《辦法》 ） ，中國將允許開設市場化個人徵信機構。財新記者獲悉，央行各地分行從4月起接受個人徵信牌照申請，5月中旬已經結束申請工作，之後各分行會將申請彙總到央行總行進行受理。

目前全國共有20家企業申請，其中北京有8家。業內人士預計首批牌照只有四五個。

有權威業內人士表示，一旦個人徵信牌照下發，中國的徵信格局將發生里程碑式的改變。央行徵信系統將成為金融信用信息基礎數據庫，市場化徵信機構將百花齊放，成為市場有力的補充。

截至目前，和歐洲類似，中國仍然是央行徵信系統一家獨大的格局。美國徵信體系基本由Equifax、Experian 和Trans Union 三家徵信公司形成的「三足鼎立」模式。相對美國模式，前述業內人士認為，未來中國的市場化徵信機構將術業有專攻，在徵信產業鏈上分別扮演不同角色，各自尋找自己擅長的生存之道。

收費獲批

5月27日，央行徵信中心宣佈，將從6月3日起對個人查詢本人信用報告收費。

按照《條例》和《國家發展改革委關於中國人民銀行徵信中心服務收費等有關問題的批覆》 （發改價格[2014]135 號）規定，央行徵信中心自2014年6月3日開始對個人查詢本人信用報告實施收費，個人每年查詢第三次及以上的，每次收取服務費25元，個人查詢本人信用報告每年前兩次免費。

目前發達國家的徵信體系主要分三種類型，分別以美國、歐洲和日本為代表，收費模式也各有不同。

央行徵信中心副主任王曉蕾表示，中心不以盈利為目的，但由於財政不撥款，維護徵信系統需要一定成本，因此向國家發改委提出收費申請，目前已經得到批准。

「其他國家的個人信用報告很多一開始都是收費的，後來為了確保百姓對個人信用報告的知情權，有的國家立法強制要求提供一定次數的信用報告。央行這次收費也是為了維持徵信體系框架穩定的必要措施。 」王曉蕾表示。

美國徵信體系最大的特點是市場化。在美國有1000多家當地信用局為消費者服務，基本都隸屬於前述三大徵信公司。這三家徵信公司分別擁有覆蓋全美的數據庫，包含超過1.7億消費者的信用記錄，在市場中可謂勢均力敵。

在三大徵信公司收集了海量個人徵信數據後，還須經過複雜的模型計算才能形成徵信產品。這三家徵信公司目前使用的計算方法模型都來自同一家公司，即被稱為「幕後大佬」的 FICO。

經過三大徵信公司的整理和 FICO 的計算評分，海量的徵信數據就變成了一份份整齊美觀的報告和325-900分值區間的評分，用戶可以只買報告，也可以報告+評分打包購買。

歐洲徵信體系最大的特點是由政府主導。包括德國、法國、意大利、西班牙等在內的歐盟成員國，均採用以央行建立的中央信貸登記系統為主體的社會信用管理模式。和中國類似，銀行依法強制向央行信用信息局提供徵信數據，所有銀行統一接口，由央行搭建全國數據庫。

日本徵信體系最大的特點是會員制。包括銀行、信用卡公司、金融機構、企業、商店等機構都是信用信息中心的會員，通過內部共享機制實現中心和會員之間的徵信信息互換。會員有義務向中心提供客戶個人徵信數據，中心也僅限於向會員提供徵信查詢服務。目前日本共有三大信用信息中心，查詢收成本費，不以盈利為目的。

技術保障

王曉蕾表示，目前個人徵信信息查詢主要面臨兩大技術困境，分別為：如何防止他人冒名查詢？如何讓報告安全抵達本人手中？對此，央行徵信系統對個人通過互聯網查詢本人信用報告提供兩種身份驗證方式 ：私密性問題驗證方式和數字證書驗證方式，個人可以選擇其中一種方式進行身份驗證。

私密性問題是基於個人在銀行辦理信貸業務過程中形成的身份信息和信貸交易信息，例如「你在招商銀行信用卡的額度是多少」等。但如果個人從未在銀行辦理過貸款，也沒有使用過信用卡，就無法使用該方式確認身份。同時，如果個人對自己的信用交易狀況不熟悉，也無法回答所提問題。據統計，目前身份驗證平均通過率為77%左右。

數字證書驗證即個人辦理網銀業務時使用的密鑰（U-Key，俗稱 U 盾） ，目前支持與中國金融認證中心（CFCA）合作的銀行或機構發放的數字證書，例如中信銀行、興業銀行、民生銀行、華夏銀行等。

目前，商業銀行使用的數字證書分為兩類 ：一類是使用CFCA發放的數字證書，目前大多數中小銀行都使用此類證書 ；另一類是自行開發的數字證書，主要在工農中建交五大行以及股份制銀行中使用。

「很多國家只有一種數字證書，但中國的銀行所用的數字證書並未標準化。因此，我們需要和每個銀行重新統一接口。2013年以來先試點解決小銀行的統一問題，在此基礎上和大銀行逐家談、逐家改。 」王曉蕾表示。

關於如何確保銀行積極向央行提供數據的問題，王曉蕾告訴財新記者，徵信中心建立了數據質量的考核機制，設定了參數衡量，從系統建成到現在，考核指標已經從最初的80多分提高到現在的99分，說明各金融機構的報數工作做得很好。

空間巨大

目前的央行徵信系統依然單薄。按照央行最新數據，目前徵信系統共有8.4億人，其中有信貸數據的只有3億多人。

也就是說，全國13億人口，有5億人在徵信系統中只是一個身份證號碼，還有5億人完全不在系統內。

從數據的維度來說，央行個人徵信報告以銀行信貸信息為核心，還包括社保、公積金、環保、欠稅、民事裁決與執行等少量公共信息。

王曉蕾表示，對於一個徵信系統而言，除了信貸信息，還應該有其他能夠幫助衡量借款人風險的信息，例如其他國家徵信系統中涵蓋水電、燃氣、手機話費等眾多公共信息。

2005年以來，央行花了很大力氣獲取這些公共信息，目前可以獲取公安部的身份證信息和質檢總局的組織機構代碼信息。此外，個人參保繳費信息、個人公積金信息、環保部門處罰信息也都納入了央行徵信系統。目前，法院的失信黑名單也正在和央行徵信系統對接。

「然而，還有很多公共信息，由於沒有明確的法律規定哪些信息可以公開，所以缺乏固定的披露制度和長期穩定的數據來源，這導致很多重要信息無法納入徵信系統。 」王曉蕾呼籲，希望未來加強政府信息公開和披露的法律法規，讓更多公共數據為徵信所用。

從涵蓋的機構來說，目前央行徵信系統也只和正規金融機構有聯繫，包括商業銀行、農村信用社、信託公司、財務公司等。

2013年2月18日，央行副行長潘功勝在全國徵信工作電視電話會議上指出，要做好小額貸款公司和融資性擔保公司的徵信服務，將符合條件的上述兩類機構有序地接入徵信系統，提供徵信服務。

華峰小額貸款公司一位負責人表示，將小貸公司接入徵信系統後，全國6000多家小貸公司以及5000多億元資金都將獲得更好的監控。對小貸公司而言，查詢企業貸款信息就更加方便。

有小貸公司人士認為，接入徵信系統有如下作用 ：加強銀行和小貸公司信用體系的及時聯繫，達到信用信息共聯共享 ；防止債務人利用小貸公司信用體系的孤島性質，游離於社會信用體系之外，規避徵信系統的及時監督；有利於各銀行、小貸公司對有不良信用記錄的債務人統一進行信用監督和制裁。

但也有小貸公司的人士對此表示擔憂，如果接入徵信系統，會影響小貸公司生意，因為小貸公司的客戶都是小微企業，企業質量也比銀行的客戶差，過去徵信都不是很透明，一旦他們在小貸公司的資金往來要被監控，可能會產生畏懼感。

對此，王曉蕾坦言，小貸公司一方面有強烈的需求，一方面的確也有顧慮，擔心信息透明會影響客戶借款。 「小貸公司對接入徵信系統的表現沒有以前積極。 」「過去通過讓借款人自己查詢，小貸公司其實已經實現了在央行查詢個人徵信，但一直沒有貢獻數據。對央行徵信中心來說，要盡最大努力把他們接進來，一方面我們研發了針對小型金融機構的簡易版接口規範，另一方面也研發了小型金融機構通過互聯網接入央行徵信中心的方法，讓小貸公司的接入更簡便易行。 」王曉蕾告訴財新記者，截至4月底，小貸公司接入企業徵信系統和個人徵信系統分別達255家和156家。央行還專門給小貸公司提供了簡化版的接口規範。

關於 P2P 公司接入央行徵信系統的爭論也為時已久。

拍拍貸總裁張俊表示： 「我們一直爭取進入國家的徵信系統，為徵信系統貢獻一些數據。但央行徵信數據目前只對商業銀行開放，P2P 網貸公司連查詢的權利都沒有。 」雲投網負責人王來表示： 「目前我們 P2P 平台為保證發佈投資人的信息準確可靠，迫切希望能在央行徵信系統查詢資料，同時也希望把個別借款人的不良記錄送給徵信系統，讓其他機構保持警惕。 」關於 P2P 接入央行徵信系統的爭論，王曉蕾表示， 《條例》規定，從事信貸業務的機構，都應該接入央行徵信系統。

但問題是，現在還沒有明確認定P2P 是從事信貸業務的機構。 「只要確認是從事信貸業務的機構，我們未來都會努力接進來。 」王曉蕾說。

市場化大門將開

隨著個人徵信牌照即將下發，央行徵信系統的「惟一性」很快將被打破。

2013年3月，國務院下發《條例》 ，明確了央行為徵信業監管部門，並規定經營個人徵信業務的徵信機構，需經過央行批准，取得個人徵信業務經營許可證。2013年12月20日，央行出台《辦法》 ，明確了設立個人徵信機構的條件和流程。

按照《辦法》規定，設立經營個人徵信業務的徵信機構，持股5% 以上股東最近三年無重大違法違規記錄 ；註冊資本不少於5000萬元；個人信用信息系統符合國家信息安全保護等級二級或二級以上標準等。

符合規定條件的機構，可以向地方央行遞交申請表、徵信業務可行性研究報告、內控制度說明、具有國家信息安全等級保護測評資質的機構出具的個人信用信息系統安全測評報告等材料進行申請。

央行自受理申請之日起60日內對申請進行審查，並作出批准或者不予批准的決定。決定批准的，依法頒發個人徵信業務經營許可證。

個人徵信業務經營許可證有效期為三年。在此期間，個人徵信機構每年要向央行報告上一年業務情況。如果個人徵信機構系統安全等級不達標，央行可以責令整頓或吊銷牌照。

「截至目前，個人徵信業務還處於初期發展階段，但一旦頒發第一批牌照，未來不拿牌照經營個人徵信就屬於違法了。 」安融惠眾CEO常勝表示。

申請徵信牌照的企業已從產業鏈上做大做全階段，逐漸發展為傳統徵信、數據驗證、技術後盾、應用於自身上下游企業四類模式◎ 財新記者 李小曉 文lixiaoxiao.blog.caixin.com 目前申請徵信牌照的20家候選企業主要分四類，按其發展的模式，未來或將演變成四種不同的企業職能 ：第一類是傳統徵信公司，包含數據的收集、整理加工、做產品和評分，包括上海資信、深圳鵬元、安融惠眾等均屬該方向，此類企業或將按地區或行業細分市場； 第二種是數據驗證，以國政通等公司為代表，利用和各部委、企業的合作網絡，提供個人身份和公眾信息的查詢驗真服務，可謂徵信行業的「基礎設施」 ；第三類是像美國FICO一樣專門做評分算法的公司，其算法可以應用於其他徵信公司，可謂是徵信行業的「技術後盾」 ； 第四類是剛剛註冊成立、有意願從事徵信業的新公司。如阿里巴巴、京東、人人貸等和互聯網金融相關的企業，在之前業務中自身積累了一些有價值的客戶徵信數據。

「在徵信行業的發展中，一開始各家都希望在產業鏈上做大做全，但事實上市場將自然形成細分，專注於產業鏈的某一段。 」人人貸COO顧崇倫表示。

傳統型

20世紀90年代末，隨著央行企業信息諮詢系統建成，中國社會對建立社會信用體系的呼聲越來越高。各地政府紛紛成立地方性徵信公司。

如今那些地方政府背景的徵信公司大多消失或者專注於企業徵信，只有兩家公司依舊在從事個人徵信業務，即上海資信和深圳鵬元。

上海資信成立於1999年7月，並於2009年4月成為央行徵信中心控股的子公司，可謂是央行嫡系的「小徵信中心」 。由於其特殊的身份背景，業內普遍認為它是這次個人徵信牌照的「頭號種子選手」 。

上海資信副總裁牛路辰認為，傳統個人徵信業務是以個人借貸歷史為核心，此領域中，央行徵信系統的地位不可撼動。目前基於大數據與徵信結合的一些前沿理念觀點很流行，個人徵信牌照的頒發，對於一些本身擁有大量個人記錄的機構，會帶來業務上的想像空間。

「我們認為，未來在局部市場和一些細分領域如電子商務領域、物流領域等，或會產生一些創新的個人徵信模式。 」在個人徵信業務方面，上海資信從事個人徵信數據收集和整理評分工作，和央行徵信中心的區別在於，它在上海地區數據挖掘更專業，其所承建的上海市個人信用聯合徵信系統已擁有超過1109萬人的信用信息， 涵蓋維度非常廣，除信貸記錄外，還包括移動通信協議用戶的繳費記錄、公用事業費的繳費記錄、上海市高院經濟糾紛判決記錄、交通違法處罰記錄以及執業註冊會計師和保險營銷代理人的執業操守記錄等。此外，它也從事全國性個人徵信業務，並搭建了全國性的P2P徵信平台。

央行徵信中心副主任王曉蕾表示，目前央行通過控股上海資信搭建了 P2P 公司之間的共享平台，在搭建過程中，很大程度採用了央行徵信系統的接口規範。下一步能否整體接入央行徵信系統，還要取決於對P2P行業性質認定。

和上海資信類似，深圳鵬元和安融惠眾也從事個人徵信數據收集和整理評分工作。不同之處在於，深圳鵬元是當地政府背景，安融惠眾純是「個體戶」 。

安融惠眾的 CEO 常勝之前在大公國際資信評估有限公司和東方金誠國際信用評估有限公司做債券評級工作及信用風險管理諮詢，2014年以5000萬元註冊資金成立了安融惠眾。

和日本的徵信模式類似，安融惠眾走的是「會員制」路線，會員企業一方面須貢獻數據，一方面只有成為會員才能享用報告。目前安融惠眾共有220家會員機構，其中九成以上為 P2P企業。

常勝認為，今後中國的個人徵信企業難以從事大而全的徵信業務，作為央行徵信中心的有效補充，一定是術業有專攻，專業服務於特定的市場與領域。

「安融惠眾希望成為專注於小微信貸領 域的徵信公司。 」「個人徵信業務不好做，一定要有長期的規劃和信念，否則很難堅持。 」常勝說，目前安融惠眾的報告都是免費查閱，現階段資金全靠「吃老本」 。他們下半年計劃對非會員共享的、從外部引入的一些包括公共信息等數據進行增值收費服務。

驗真型

除了上述三家企業，國政通也是從事和個人徵信有關的工作，但走的完全是另一個路子。

上述三家企業這種將所有數據都納入囊中進行歸納整理評分的方式可稱為 「傳統徵信」 ，而國政通則信仰「中國式徵信」 ，即首先需要比對核驗個人的基本信息是否真實，核驗通過與政府權威數據資源進行比對完成，只核驗不留存的「驗真」功能。

「中國式徵信」是建立在中國各政府部門信息割裂的背景下。目前不論是對於央行徵信中心還是市場化徵信機構，政府公共信息都成了一塊垂涎三尺卻遙不可及的「甜葡萄」 。這些信息包括個人身份、婚姻狀況、社保、交通違章、房屋產權、教育學歷等等。儘管在近年來的政府信息化工程下，大多數政府部門的數據從技術上已經可以歸納到統一數據庫，但由於缺乏法律對隱私和機密的界定，同時缺乏信息披露的原動力，因此大多數政府部門掌握的珍貴數 據始終無法對外界開放。

「現階段，讓各部委把手裡的公共數據直接給我們是不現實的，但不給不代表不能進行核驗。例如我提交一個人的婚姻狀況，民政部門可以回答是或否。 」國政通副總裁付春表示，國政通從2005年開始就與多個政府部門和公共服務機構合作，在客戶有基本信息驗證 需求時，國政通向這些部門提出驗證請 求，然後這些部門將結果回複給國政通，國政通再將該結果返回給客戶。在此過程中，國政通僅扮演服務中介的角色。

付春認為，現階段從事數據整理和評分由於數據維度太少而很難得出準確判斷，對於風控需求而言，確保一個人的基本信息真實無誤更加重要。

對此，顧崇倫也表示認可。 「業內常說 Garbage in， Garbage out （垃圾進，垃圾出） ，如果最初的信息真實性都無法保證的話，後面的評分和貸款審批就無據可依。 」隨著社會對「實名制」的需求日益強烈，無論是百合網、新浪網在內的社交網站，還是中國移動、中國電信、中國聯通等電信運營商，都是國政通的客戶。連建設銀行、交通銀行、招商銀行等所有股份制銀行，都利用國政通的服務核實個人基本信息，在此基礎上通過央行徵信數據進行信用卡和貸款審批。

然而， 隨著個人基本驗真需求增加，也有越來越多公司希望「分羹」 。包括深圳鵬元在內的諸多公司也都在和這些政府部門交涉，試圖擴充這塊業務。

FICO型

美國 FICO 公司設計的信用評分模型，至今是美國信用模型體系的標準，儘管很多公司都對模型變量和維度增量進行了修改，但核心指標仍然來自 FICO。

目前，幾家公司都對財新記者表達了想做中國 FICO 的願望，人人貸也是其中一家。

業內一些 P2P 公司對財新記者表示，對人人貸申請個人徵信牌照一事表示不解。 「大家都是同行，誰會把數據貢獻給它呢？萬一它把我們的客戶資料拿去後，自己發展客戶搶生意怎麼辦？」對此，顧崇倫表示，人人貸目前還在摸索「適合成為徵信產業鏈上的哪一環」 ，但目前傾向於做類似 FICO 的算法工作。

「在數據變成產品的過程中，離不開背後的模型算法。人人貸在做P2P 過 程中，在算法上積累了一些經驗。 」顧崇倫說。

其他徵信企業也都在研究自己的模型算法。付春告訴財新記者，國政通聘請了 FICO 的專家，研究開發完成自主知識產權的核心算法，並已經在一些大型機構進行應用。

但在基礎數據尚不充足的情況下，有業內人士認為現在研究算法還太早。

「不能迷信所謂大數據。 」人人聚財CEO 許建文表示，目前很多 P2P 公司都有線上風控模型，但真正敢於電子化批貸的還寥寥無幾。大多數依然靠線下收集資料和線下審批。 「目前來看，線下人工審批的成功率比線上電子化審批要高得多。 」

阿里型

徵信行業有個不成文的規定，即「數據來源第三方，為第三方所用」 。而阿里和京東也試圖角逐個人徵信牌照，這讓 人充滿猜想。

阿里並未對財新記者明確承認申請牌照一事，但業內人士普遍稱，阿里和京東申請牌照已是業內人盡皆知。

阿里巴巴多年前就對外宣稱，自己的未來並非電子商務公司，而是一個大數據公司。簡單想像一下當前的淘寶——集納數億消費者，一年實現交易流水超過10萬億元……這無疑是一個數據的海洋。

2012年7月，阿里巴巴的數據分享平台戰略啟動，陸兆禧擔任集團首席數據官。繼而在2013年1月實施的組織架構調整中，數據平台事業部成為25個事業部之一正式組建。目前阿里專職數據分析的團隊已達800人，其中只有一部分屬於數據共享事業部，更多的人以業務分析師身份滲透於其他24個事業部。

阿里巴巴首席商業智能分析師車品覺曾對財新記者表示，阿里比較滿意的數據產品叫「黃金策」 ，它針對單一消費者加入了六七百個變量數據參數。通過這款分析工具，阿里巴巴的數據分析師可以很快告訴你很多問題的答案，而這些答案的準確度可以通過輔助參數的調整不斷提高。比如，從曾購買過母嬰類產品的消費者中判斷有多少是自己有小孩的，準確率是62%，如果再加一個分析參數，如用戶所在城市位置所呈現的適婚年齡情況，判斷準確率就能升到83%，然後再看這個人有沒有汽車，那麼準確率還可以增加到86%。

未來，阿里數據服務最大的需求人群是成千上萬依附於電商平台的賣家。

此外，阿里更大的理想是建一個數據共享平台。業內人士猜測，這個共享平台可能用於阿里上下游企業，以及阿里投資的子公司企業。更大膽的猜測，也許有一天阿里會把數據做成產品，服務於更廣泛的社會各界。

未來格局

經過上述梳理，未來的「中國式徵信」體系已經初見端倪：不同於美國的純市場化體系，不同於歐洲的政府控制體系，也不同於日本的會員制體系，但似乎又集各家所長於一身。

未來的中國徵信格局，央行的基礎徵信數據庫地位自然不容動搖，但各種類型的市場化徵信機構，將成為市場有力的補充。同時，央行徵信中心和其他徵信公司一樣，也要自負盈虧，也同樣接受《條例》的各種監督處罰管理。

「未來市場化徵信機構和央行徵信中心之間是互補和合作的關係。央行徵信中心作為國家建立的數據庫，有我們的使命和指責，我們做的是單憑市場力量很難做的事情。但社會對信息的需求是多種多樣的，未來會從經濟系統整體運行效率的角度出發，我們也很願意看到市場化徵信機構的出現，也很願意和他們合作。 」王曉蕾對財新記者表示。

牛路辰說，上海資信個人徵信業務也會服從央行徵信中心整體戰略佈局，實現錯位補位發展，建設央行個人與企業徵信系統之下的業務子系統，服務對象主要為還未接入央行徵信系統的各類授信機構，如： P2P、融資租賃、商業保理等行業。

比如上海資信建立的 P2P 網貸徵信平台——NFCS 網絡金融徵信系統，截至當前，系統對外合作的網貸機構超過180家，72家機構開始向 NFCS 提供數據，系統收集網貸借款人23.22萬人的徵信記錄，黑名單人數5951人，系統目前向180家合作機構中的40家開放了查詢通道，日均查詢近3000筆。網絡金融徵信系統不僅僅服務於 P2P 機構，未來第三方支付、網絡購物等金融、經濟活動都是其服務對象；其數據來源也不僅限於貸款發放回收數據，範圍會更廣，數據種類會更多。

「未來市場化徵信機構重點就是要在央行徵信系統觸及不到的領域精耕細作。 」常勝表示，很多數據達不到接入央行徵信系統的層次，但同樣具有價值，市場化徵信機構就是要在這些數據上下工夫，尋找機會。

許建文表示，除了信貸數據和各類公共信息數據，目前包括網絡社交數據等「邊緣數據」也是市場化徵信機構角逐的「藍海」 ，其中包括社交、言論、粉絲等。 「只要對衡量一個人約束力有幫助，就可以作為徵信數據參考。目前我們評判借款人的標準，包括身份、資產、負債等硬指標，也包括學歷、社會關係、人品等軟指標。 」目前看來，第一批個人徵信牌照的數量不會很多，業內猜測只有四五家。

關於未來市場化徵信機構的數量，業內也眾說紛紜。顧崇倫表示，中國人口眾多，個人徵信市場的前景非常大，但最終市場需要的公司數量不會多。因此要早介入，有合理的發展渠道，並能夠達到一定規模。上海聯合金融董事總經理郭傑群則認為，美國大的徵信公司有三家，但地域性的有幾百上千家。中國徵信市場廣大，不是幾家就可以覆蓋的。

總體上，發放個人徵信業務許可證，法律上明確授予企業開展個人徵信業務，對中國徵信體系具有里程碑式意義。

付春指出，一方面行業會重新洗牌，門檻提高，規避徵信機構良莠不齊的現狀，在業務操作上會更加規範，保障公民隱私不被洩露。另一方面，獲得許可的徵信機構必然會推出豐富的、個性化的、創新型的個人徵信業務來應對市場競爭，對於提升中國徵信業的服務質量和效率有積極的作用。

「現在拿牌照主要就是佔位。 」拍拍貸CEO 張俊表示，過去30年經濟快速增長，資金都流向了高樓大廈等物理基礎設施。如今隨著市場化效率有待提高，徵信體系將成為無形的基礎設施，而這項基礎設施的建設才剛剛開始。

ZestFinance所擅長的，是在真真假假、或有或無的數據海洋里“做遊戲”，只要池子里的變量多到一定程度，模型給出的分數就會趨於穩定◎ 財新記者 李小曉 文

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作為“70後 ” ，ZestFinance 的 CEO 道格拉斯·梅里爾（Douglas Merill） 在 硅 穀 已 是“元老”級人物。他曾是 Google 公司的首席信息官，還曾在百代唱片集團任數字部總裁。2010年，他和來自金融圈的肖恩 · 布德（Shawn Budde）聯合創立了 ZestFinance（相關報道見本刊2014年第34期“傳統信用評分挑戰者” ） 。歐美傳統銀行通常採用對所有人都適用的線性回歸模型，其中包含性別、出生地等20個左右變量，對每個人都簡單化處理，以打分卡的形式評分。ZestFinance 採用的變量則多達7萬個，採用的算法也不是線性回歸模型，而是來自Google的大數據模型。梅里爾接受財新記者專訪時表示，當有一個20個變量的基礎模型時，如果這些數據都真實有效，那這個模型就很好用。但問題在於，變量往往有缺失，或不准確。此時，模型給出的分數就不準確了。 “美國之所以有25% 的人沒有徵信記錄，正是因為這些人數據不全。 ”目前，共有400萬美國人直接通過ZestFinance 申請信用評分，另外在銀行等金融機構通過 ZestFinance 模型獲得信用背書的人數則遠遠大於該數字。ZestFinance 還有另一個重要組成部分，即 ZestCash 貸款平台。ZestCash 類似一家小貸公司，直接給那些沒有銀行賬戶或者信用記錄不好的人提供小額貸款。目前，ZestCash 直接發放貸款的客戶數量約為10萬人。10個模型和7萬個變量ZestFinance 所擅長的，正是在真真假假、或有或無的數據海洋里“做遊戲” 。梅里爾相信，只要池子里的變量多到一定程度，模型給出的分數就會趨於穩定。“舉個簡單的例子，如果你僅買一隻股票，你的收入就全都取決于這只股票的漲跌 ；但如果你分散投資1000只股票，從統計學角度，即使其中一隻股票暴跌，也不會對你的整體資產走勢產生影響。 ”同理，當變量足夠多時，即使其中個別變量錯誤或缺失，也不會對最終結果產生實質影響。 “所以，只要數學邏輯正確，採用的變量越多，模型就越准確。 ”梅里爾表示。加拿大傳播學家麥克盧漢在《理解媒介》一書中提出了著名理論“媒介即是信息” ，在梅里爾眼中也有一條類似的理論， “數據缺失即是信息” 。在傳統模型中，數據缺失意味著盲區，意味著要用模擬數據去“填補” ，否則就無法建模。但在ZestFinance 的模型中，數據缺失本身就可以得出很多有用的結論。“數據缺失可能是真的缺失，也可能是故意缺失。 ”梅里爾生動地舉例解釋道，例如，假如在“月消費、壞賬、所用通信網絡”幾個選項中，如果全部數據缺失則是真的缺失 ；如果前兩項有數據，但通信網絡一欄為空白，說明是申請人故意隱匿信息，從而有欺詐的嫌疑。 “正常情況下，電信運營商應該可以查到一個人所用的通信網絡，如果查不到就有問題。 ”從模型數量而言，傳統徵信評分通常採用一個模型，而 ZestFinance 採用十個模型，從不同角度進行計算。“這十個模型從不同角度衡量申請人的分數，其中兩個是進行身份驗證防欺詐的，一個是預測提前還款概率的，其餘都是評判還款意願和能力的。最後我們還會用一個決策模型將十個模型的結果整合在一起，得到最終的結果。 ”梅里爾表示。在梅里爾看來，模型越多，準確率越高。梅里爾介紹他曾做過的實驗：有兩個模型，對利潤的提升分別是16.9%和9.4%，可能第二個模型往往會被棄用。但如果把這兩個模型放在一起使用，居然利潤提升了38.3%。 “如果市場競爭壓力不大，從節約成本的角度，用第一個模型足矣。但如果市場競爭激烈，兩個模型共用可以大大提高利潤。 ”這十個讓梅里爾引以為豪的模型也在不斷進行改進，每個模型平均半年就會誕生一個新版本，替代舊的版本。新版本通常會加入更多的變量和數據源。每個新版本模型都以開發者的名字命名，從而紀念付出勞動與智慧的工程師。尋找數據背後的關聯如今，大數據正成為熱門詞匯。關於大數據的定義，梅里爾也給出了自己的定義。 “不是數據多了就叫大數據，我認為大數據是指如何將碎片化的信息通過高科技整合應用。 ”梅里爾不斷強調，ZestFinance 最主要的工作就是尋找數據背後的關聯。在 ZestFinance 模型里，很重要的概念就是“信號” （Signal） 。也就是由不同的變量互相碰撞產生的邏輯信息。ZestFinance 模型中大部分信號都是通過機器學習找到的。例如，一個人在網上填表喜歡用大寫還是小寫就是一個信號。ZestFinance 模型發現，填表喜歡全部用大寫字母的人違約率更高。此 外，ZestFinance 通 過 機 器 學習發現，在月收入經過驗證的情況下（ZestFinance 有一些渠道可以大概獲知一個人的收入狀況） ，收入越高，違約率越低。然而，在月收入沒有經過驗證的情況下，自己填寫月收入7500美元的人違約率是最低的，填寫7500美元以上則數字越大違約率就更高。另一個例子，對於傳統金融機構而言，月收入可能是他們預測一個人還款的最重要因素。但梅里爾認為，其實收入高低並不說明問題，收入減去支出的淨收入加上地理因素，才能對還款產生預測能力。“有時候不同信號之間的互動可以產生非常有趣的結果，困難之處在於如何利用數學找到信號之間的關聯。 ”梅里爾表示。“不論收集數據還是提取信號，都是機器自動學習的過程，在三五秒內作出決定，沒有人工參與。 ”梅里爾說。盡管硅穀代表著創新，卻同時象徵著嚴謹。ZestFinance 亦如此。在基礎數據的搜集中，ZestFinance 並沒有將時尚的社交網絡視為數據寶藏，反而退避三舍，從未將社交網絡數據納入模型。“很多人將社交數據視為神器，但我不這麼看。我們主要還是採用結構化和類結構化的數據，例如交易信息、法律記錄、租賃信息等，來源主要是從數據代理商處購買。 ”梅里爾坦言，ZestFinance 的先進之處並非數據來源， “我們有的數據銀行都有” ，區別在於，銀行的人有數據卻不會用，就好比坐擁大量礦藏卻不會冶煉。相反，ZestFinance 最大的優勢就是“數據冶煉” ，同樣的數據到了梅里爾手中，就可以碰撞產生無數有價值的信號。從無賬戶人群到全民“我最初的靈感來自我的小姨子。 ”梅里爾向財新記者追憶道，當時他的小姨子要貸款換一副汽車輪胎，然而銀行因她沒有足夠信用記錄而拒絕。 “後來是我給她借了錢。如果我不借錢給她，她就只能去申請高利貸了。 ”“ZestFinance 的使命就是給這些無銀行賬戶或信用記錄不好的借款人創造透明公正的信用評分。 ”梅里爾表示。目前，ZestFinance 最主要的服務對象依然是無賬戶人群和信用記錄不好的人群。隨著 ZestFinance 名聲日漸顯赫，不斷有人問梅里爾， “ZestFinance 是否將成為 FICO 的挑戰者？”FICO 被譽為美國三大徵公司的“幕後大佬” ，三大徵信公司和主要金融機構採用的信用計算模型都來自FICO。對於此類問題，梅里爾的回答總是體現著他專注而謙遜的性格。“ZestFinance 和 FICO，就好比街邊的熱狗攤和麥當勞。 ”的確，當前 ZestFinance 與 FICO相比，不能同日而語。FICO 佔領著美國99% 的信用評分市場和絕大部分發達國家的信用評分市場，而 ZestFinance目前尚未走出美國，且主要服務于無賬戶和信用記錄不好的人群。ZestFinance 的模型天然就適用弱勢群體，因為這類人往往信用數據不足，在傳統的 FICO 模型中，他們會由於數據缺失而被拒之門外。但 ZestFinance的模型依靠“數據缺失即是信息”的理論，依然可給這類人群公正的信用評價。然而，ZestFinance 的確在蠶食著FICO 的疆土。根據惠譽評級公司的研究結果，FICO 分數的影響力正在下降。現在美國各個銀行都有自己的模型，他們會用自己的模型去跑徵信原始數據，FICO 評分只是其中一個參考變量。例如美聯銀行（Wachovia）對 FICO 評分的參考比重已經下降為零。與此同時，ZestFinance 在被越來越多的銀行採用，但梅里爾表示不便透露銀行名稱。據 投 行 Keefe，Bruyette & Woods的數據，截至2014年6月底，美國六家最大的商業銀行：富國銀行（Wells Fargo） 、美國銀行（Bank of America） 、摩 根 大 通 （JPMorgan Chase） 、 花旗（Citigroup） 、美國合衆銀行（US Bancorp） 、匹茲堡金融服務集團（PNC Financial Services）合計0.6% 壞賬率，較金融危機時期的3.3%大幅下降。業內人士質疑， “傳統金融機構的壞賬率已經很低，可改進空間很小。 ”對此，梅里爾表示，大數據模型可以有兩方面用途 ：可以在同樣通過率的情況下降低壞賬率，或在同樣壞賬率的情況下提高通過率。對於傳統機構而言，他們現在的壞賬率已經嚴格控在很低的程度，但通過使用 ZestFinance，可以使他們的通過率大大提高，這樣對金融機構而言意味著更多的收益。梅里爾的大數據模型並非採取傳統的線性回歸方法，而是採取比較複雜的新方法。所謂新方法，也正是ZestFinance 的核心競爭力，也是梅里爾從 Google掌握的主要技術精髓。梅里爾認為，他從 Google 學到的最主要的並非技術，而是企業文化。 “很多人朝著同一個目標去思考，但思考的角度又各不相同，這就是Google精神。 ”在梅里爾看來，團隊是創業成功的核心。他對大數據人才也有著自己的理解和定義。“大數據人才可以來自很多學科，例如數學、心理學、物理學等。但學科背景不是關鍵，對數據的好奇和渴求在我看來才是最重要的。大數據人才都應該滿懷熱忱，希望用數據分析去解決問題和謎團。 ”梅里爾說。未必需要“獨立第三方” 梅里爾此次來華是為了參加清華大學五道口金融學院的學術會議，盡管在中國尚無業務，梅里爾表示“常來中國” 。每次來華，梅里爾都會和監管層、學者、金融機構的人士見面，對中國的徵信行業十分瞭解。在採訪中，梅里爾也分享了他對中國徵信行業發展的看法。按照2013年3月國務院下發《徵信業管理條例》和2013年12月央行出台的《徵信機構管理辦法》 ，中國將允許開設市場化個人徵信機構。財新記者獨家獲悉，全國將有不到十家企業第一批獲得該牌照，候選企業包括阿里巴巴旗下的芝麻信用、平安集團旗下的前海徵信、另外還有騰訊、中誠信、中智信、拉卡拉、深圳鵬元等。一旦個人徵信牌照下發，獲得牌照的企業將成為央行徵信中心的有力補充，市場也將百花齊放。目前候選企業都結合主營業務制定了徵信業務的“特色化道路” ，例如阿里側重線上數據挖掘，平安側重保險行業，中誠信側重地方誠信體系建設等。令人堪憂的一點是，和美國的三大徵信局不同，中國的這批候選企業大多是“數據製造者” 。據央行徵信局人士表示，徵信機構應當遵循“兩個第三方” ，即數據來源於第三方，使用于第三方。這成了很多候選企業難以逾越的門檻，也成為監管層遲遲不肯下發牌照的隱憂之一。對此，梅里爾也發表了自己的觀點。他認為， “第三方”不應該成為限制徵信業市場化的桎梏，應該允許非第三方機構基於自己手中的數據對一個人做信用打分。“徵信數據原本就是一個個孤島，美國徵信業1980年至2000年期間的發展，就是從數據的孤島逐漸匯聚整合為數據池。這是一個很自然的演變過程。中國監管層只是站在了一個很有前瞻性的高度，提早對數據的客觀性做出了要求。 ”梅里爾指出。梅里爾指出，西方世界早期的徵信就是很主觀的，靠人際關係完成。1950年以前，美國評判個人信用的標準完全取決于一個人和徵信官員的關係親疏，極為主觀。直到1950年以後，數學評分才逐漸替代了主觀判斷。“由於中國市場的快速發展，中國逾越了那段主觀判斷的歷史時期，直接從數學評分開始。 ”梅里爾表示。目前，P2P 網絡借貸在中國大行其道。據不完全統計，迄今為止中國約有1200家大大小小的 P2P 網貸公司。然而，隨著行業的蓬勃發展，越來越多的問題浮出水面。數據顯示，截至2014年7月，全國總共有156家網貸平台倒閉或“跑路” ，占到網貸平台總量（1200家）的13%。梅里爾對 P2P 也發表了自己的看法， “在美國有個說法：每個傻子都能借錢，困難的是把錢要回來。這不只是P2P，在任何金融機構都適用。 ”梅里爾說，很多人有很多資本，或者有很好的渠道，但不懂風控。在中國，讓信貸能服務于更廣泛的人群，P2P 的作用不容抹殺。然而，在這個遊戲中，每家 P2P公司是騾子是馬，要靠市場來檢驗。