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百行征信在个人征信业务中的优势研究

来源:用户上传      作者:田艳杰

  摘 要:2018年3月百行征信成立,成为我国首个获得个人征信业务营业牌照的机构。百行征信在个人征信方面进行了许多积极有益的探索。与之前众多民间征信机构相比,百行征信开展个人征信业务具备诸多优势,这主要体现在丰富的数据资源、先进的技术优势、个性化的产品功能、便捷的查询服务、市场化的运营机制。
  关键词:百行征信;个人征信;优势
  中图分类号:F832        文献标志码:A      文章编号:1673-291X(2020)19-0069-02
  与企业征信业务不同,在我国,个人征信业务实行牌照制。早前虽有芝麻信用、腾讯信用、前海征信等机构在做个人征信业务,但他们都是基于自身社交或支付平台的小范围征信,也不曾获得营业牌照。然而,随着信用时代的到来,个人征信业务急需打破孤岛,形成统一有效的征信体系,弥补央行个人征信的短板与不足。早在2015年,中国人民银行下发《关于做好个人征信业务准备工作的通知》,点名芝麻信用、腾讯信用在内的8家机构,用半年时间着手准备,正式开展个人征信业务。然而,3年过去了,当初被点名的8家机构谁都没有获得征信牌照。最终,百行征信横空出世,个人征信业务申请获得央行批准。2018年3月19日,百行征信在深圳注册成立并落户福田,注册资本10亿元。百行征信挂牌运行以后,进行个人征信业务准备的8家民间机构不再从事个人征信业务,征信职能被剥离出来,并入百行征信;征信以外的其他职能,比如数据服务、风险控制可以继续做。
  结合当前经济形势及社会信用体系建设进程,我们不难发现,百行征信之所以能够从央行点名的8家机构中脱颖而出,是个人征信业务市场化大势所趋,也是市场经济发展的必然选择。而百行征信与其他民间征信机构相比,在个人征信业务方面具有诸多优势。
  一、丰富的数据资源
  百行征信由互联网金融公司发起成立,并持股36%,芝麻信用管理有限公司、腾讯征信有限公司、深圳前海征信中心有限公司、鹏元征信有限公司、中诚信征信有限公司、考拉征信有限公司、中智诚征信有限公司、北京华道征信有限公司分别持股8%。这九大参股机构都有成熟的业务模式,会员数量达500余家,报送的数据的机构涵盖网络借贷中介、消费金融、P2P借贷等众多个人借贷从业机构。
  百行征信自成立以来,业务推广非常迅速。根据2019年7月的数据,百行征信已经与909家机构签订了业务合作和信息共享协议,接入征信系统报送数据机构330家。这些合作机构涵盖领域宽广,可分为以下几类:一是综合互联网巨头,如蚂蚁金融、京东金融等;二是网络小贷公司,如好易借、微粒贷等;三是P2P借贷平台,如陆金所、拍拍贷、宜人贷、人人贷、玖富、微贷网等;四是消费金融公司,如中银消费金融、中原消费金融、苏宁消费金融、唯品金融等;五是汽车金融公司,如一汽汽车金融、东风标致雪铁龙汽车金融等;六是互联网银行,如亿联银行、微众银行等;七是金融科技公司,如微神马、众联商务等。这些机构共采集借款人数6 300多万,采集信贷账户数达1亿个。近期,汇丰银行等外资银行也在与百行征信积极沟通,确定战略合作关系。
  除此之外,百行征信与最高人民法院执行局、三大电信运营商、中国银联等机构已经确立合作关系,与全国居民身份证号查询服务中心、学信网、公积金管理中心、社保中心等互联网化的公共数据接洽合作事宜,在个人征信领域的公信力和影响力日趋壮大。
  百行征信和其数据服务商之间建立起双向促进、协同发展的合作关系。首先,根据合作协议,接入机构有义务全面、准确、及时地报送个人信用信息,包括业务数据和历史数据,如个人的基本信息、相关借贷信息、失信记录等。这一举措有效打破征信市场各自为政的“数据孤岛”现象,极大地丰富了征信体系数据资源。其次,接入机构同时又是百行征信的服务对象,他们使用百行征信的信用信息查询等征信产品和服务,用于自身对外开展业务,可有效防范多头借贷、中介欺诈、团伙欺诈等风险,全方位提升在贷前审查、贷中管理、贷后预警等各环节中的风控能力。
  截至2019年底,百行征信的征信系统收录个人信息主体1.4亿人,去重后6 500万人,信贷账户1.75亿个,信贷记录18亿条;累计收录P2P借款人3 800余万元,基本实现了网络借贷人群全覆盖,有效配合互联网金融专项整治工作。
  二、先进的技术优势
  目前,百行征信把大数据、云计算、区块链和人工智能为代表的先进金融科技用于开展业务。同时,百行征信也正积极投身于数据中台的搭建,并有意将该数据中台作为征信数据的集成平台和共享中心,为上层业务和应用提供数据和计算支撑。数据中台被誉为大数据的下一站,最早由阿里巴巴提出,核心思想是数据共享。所谓数据中台,它不是一个平台,也不是一个系统,指的是利用大数据技术对海量数据进行采集、存储、加工和计算,这一系列的操作会按照统一的标准和口径。数据中台把分散的征信数据汇聚、统一之后,会形成标准化的数据资产,再对其进行存储,形成大数据资产层,匹配多元化的业务需求和应用场景,与更多合作机构建立信用产业生态链,进而为客户提供高效服务。
  数据中台是一个数据集成平台,它不仅仅是為数据分析挖掘而建,它更重要的功能是作为各个业务的数据源,为业务系统提供数据和计算服务。数据中台的本质就是“数据仓库+数据服务中间件”数据中台是建立在分布式计算平台和存储平台,理论上可以无限扩充平台的计算和存储能力。数据中台一般包含以下几个部分:一是数据仓库,用来存储数据的,结构性数据、非结构性数据等,还有离线数据和实时数据等;二是大数据中间件,包含了大数据计算服务、大数据研发套件、数据分析及展现工具;三是数据资产管理,按照阿里的体系应该分为垂直数据、公共数据和萃取数据3层。
  数据中台的出现,解决的是数据存储、连通和使用中所遇到的种种问题,如数据孤岛、数据治理、数据共享等等。通过打通多源异构数据,统一治理、管理企业数据,数据中台可以让数据高效可用,为企业业务提供支持、为客户提供高效服务。   三、个性化的产品功能
  2019年初,百行征信三款个人征信产品正式测试上线:个人信用报告、特别关注名单、信息核实核验,主要功能主要有以下几个方面。
  1.个人信用报告是个人征信基础服务产品,内容涵盖个人在多家机构的信贷情况,全面、真实、准确地记录个人信用活动,是金融机构防范信用风险的重要参考依据。2019年5月5日正式面向机构开放查询,截至2020年1月,已有190家机构获得个人信用报告服务,日查询量高达40万笔,日查询峰值超过90万笔,累计查询量6 021万笔。
  2.特别关注名单可识别潜在的信用风险人群,防范多头借贷和恶意骗贷,为接入机构提供第一道风控屏障,能够解决机构面临的多头借贷、恶意骗贷等线上欺诈问题,截至2019年底累计查询量2 450万笔。
  3.信息核验是互联网金融业务流程中的必要环节,通过整合第三方数据资源,确认交易主体身份的真实性和完整性,含银行卡多要素核验、专项核验等。此外,百行征信继续研发测试3款反欺诈产品——反欺诈规则报告、反欺诈评分、反欺诈风险画像。2020年1月11日,百行征信发布公告称,百行征信APP正式开始公测,公司产品种类进一步丰富。
  四、便捷的查询服务
  百行征信APP已上线并开始公测,个人可免费查询10次信用报告。用户使用个人身份登录验证,生成并下载个人信用报告,报告信息包括个人基本信息(身份信息、居住信息、职业信息)、信贷记录(信贷概要、非循环贷款、循环贷款)、本人声明、异议标注及查询记录。
  根据服务协议,个人信息主体每年享有两次免费向查询本人报告信息的权利。如果查询次数已超出上述数量范围,可能需要缴纳相应的服务费用。然而在实际使用中,有用户发现,每位用户在一个自然年内有10次免费查询个人信用报告的机会,至于后续的服务费用,百行征信还没有做出明确规定。
  如果用户发现个人征信报告与实际信息不符,可以进行本人声明补充和异议标注。百行征信可帮助用户通知有关信贷机构对信息进行核实,对错误信息予以更正。用户也可以将错误信息直接反馈给信贷机构,在确认信息真实性和准确性后,要求信贷机构更正相关信息。
  五、市场化的运营机制
  日前,百行征信董事长朱焕启表示,百行征信積极探索建立一整套全方位、全周期、全客户类型的专业化、精细化和以客户需求为导向的服务体系,满足市场多元化、个性化、差异化的征信产品和服务需求,服务于B(机构)、C(个人)、G(政府)、S(社会)端等各类客户。
  在B端客户服务方面,百行征信组建了专业化的市场拓展团队,拓宽商务合作范围,积极加强与传统金融机构、非传统金融机构等B端客户的业务合作。在此基础上,百行征信积极筹备企业征信备案,加强G端合作,比如与人民银行成都分行建立了战略合作关系,共同推进四川省“天府信用通”平台的建设及上线运行,助力构建以信用为核心的金融服务生态圈。同时,百行征信积极创新服务形式,努力联结C端客户,更好地保障信息主体各项权益。百行征信APP已经正式开始公测,面向公众提供个人信用报告查询、异议处理、信用资讯等服务,并在测试中根据用户反馈,不断提高数据质量、优化用户体验、提升服务能力。在做好C端服务的基础上,百行征信也将试点开发包含租赁、雇佣、出行等多款应用于生活场景的产品,提升S端服务能力,促进征信服务提质增效。
  综上所述,百行征信开展个人征信业务具备诸多优势。百行征信针对业务进行积极探索,必将迎来个人征信新时代。
  参考文献:
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  [5]  刘新海.百行征信与中国征信的未来[J].清华金融评论,2018,(11).
  [6]  朱焕启.面提升服务能力 坚持市场化个人征信发展之路[EB/OL].百行征信,2020-01-19.
  收稿日期:2020-01-08
  作者简介:田艳杰(1991-),女,河南长葛人,助教,从事信用管理研究。
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