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征信業深度系列二：征信產品與服務

泓策投研手札

2021-07-06 16:36 5628 0 0

一個完整的信用判斷，應該是基于債務方信息、輿情、各類數據、行為、關聯關系圖譜等的全覆蓋，對其主觀意愿、客觀能力的綜合判斷。

作者：紐可晴

來源：泓策投研手札（ID：FinanceBao）

個人征信、企業征信和資本市場信用評級（外部信用評級機構全覽）是信用領域三個主要的分支。一個完整的信用判斷，應該是基于債務方信息、輿情、各類數據、行為、關聯關系圖譜等的全覆蓋，對其主觀意愿、客觀能力的綜合判斷。互聯網時代，不論是個人征信、企業征信、乃至資本市場信用評級，可以基于ABCD（人工智能、大數據（大數據信用風險管理操作手冊）、云服務、區塊鏈）的發展，從傳統數據延伸到行為數據，從專家經驗、傳統模型延伸到新型算法，從傳統商業模式延伸到新型模式。

征信基本產品與服務介紹

（1）數據收集與查詢

數據收集與查詢服務是征信機構最為基礎的業務。互聯網及大數據技術的發展，為征信機構提供了海量的、多樣的、交叉互補的數據，使征信機構可以及時獲得信用主體全方位的信息。數據收集是查詢的基礎，只有數據源完整度高、時效性強、覆蓋人群面廣，才能提供完善的查詢服務。比較典型的有前海征信旗下的氧分子數據平臺、鵬元征信的天下信用平臺。

a．前海征信——氧分子大數據平臺

“氧分子大數據平臺”以前海征信為依托，整合百余家外部合作機構數據源，匯聚憶級人群數據，產品覆蓋貸前、貸中、貸后全流程，為用戶提供一站式風控解決方案。

數據即產品類別涵蓋金融資訊、資質證明、生活行為、政府公開等多種類型，數據來源包括公安、工商、車輛、手機運營商、銀行、稅務、支付等官方渠道，支撐信用風險及欺詐風險等服務，可用于租賃、借貸、購物、酒店、餐飲、交通、公益事業等多個領域。通過該平臺可查詢的項目有：

好信長貸客：基于信息主體存在多次被查詢的情況，助力于合作機構進行多貸行為風險評估。超過1,000家機構共享數據，信用風險區分度高，能夠準確識別多頭借貸，是央行征信系統的完美補充。

時空地圖：貸后信息失修，提供被查詢人最新最高頻的活動區域和頻次，有效提高清收人員的外訪觸達率。

手機綜合資訊：手機號實名制驗證、當前狀態、活躍程度、欠費歷史、設備型號及設備變更統計，輔助判斷客戶信用風險。

同時，該平臺還提供航客出行統計、信用軌跡查詢等產品。

b. 鵬元征信——天下信用

天下信用是鵬元征信傾力打造的移動互聯網征信平臺，集合鵬元征信15年征信數據資源、技術資源、服務經驗、服務渠道等優勢，以征信產品和服務為核心，鏈接借貸、消費、職場、信用卡申請等社會各領域，提供個人信用報告查詢和企業信用報告查詢。個人信用查詢，可查看自己、他人的信用報告或授權他人查看自己的信用報告。企業信用查詢，可查詢就職單位、開發商、投資企業、交易對象等。同時，還提供定制報告服務，通過完善個人信息，定制專屬報告，在貸款、租房、婚戀、求職時使用。

除了提供傳統的信用信息查詢，天下信用平臺還提供天下交友、工資預測、個人和企業財富榜等服務。

（2）信用評分

信用評分，即通過對客戶信息進行量化計算得出信用分值，綜合反映客戶的信用狀況。比較典型的有：芝麻信用分、騰訊信用分、考拉分、中誠信萬象分、鵬元800、豬豬分等。下表主要從數據來源和評分考察內容兩方面進行說明。

各類信用評分比較

信用評分	數據來源	考察內容
芝麻信用分	阿里巴巴的電商交易數據、螞蟻金服的互聯網金融數據、公安網等公共機構以及合作伙伴的合作數據。	考察內容涵蓋信用卡還款、網購、轉賬、理財、水電煤繳費、租房信息等。
騰訊信用分	數據來源于QQ瀏覽器、手機終端等。	數據評分依據支付、社交、消費、金融、游戲等數據。通過“守約、安全、財富、消費”四個關鍵指數進行綜合評估。
考拉分	數據來自拉卡拉互聯網金融數據（POS機刷卡記錄）和公安網等公共機構以及合作伙伴的合作數據。	涵蓋信用卡還款、網購、轉賬、理財、水電煤繳費、職業信息、住址搬遷歷史、社交關系等多個領域。
中誠信萬象分	中誠信聯合P2P網貸平臺、小貸公司、電商以及多家商業銀行成立互聯網征信聯盟。	萬象分是基于其10多年為銀行提供個人信用評分的實踐，結合互聯網大數據技術升級的個人評分。
鵬元800	通過建立數學模型對個人信用信息進行統計分析，以預測未來一段時間內發生違約風險的可能性。	考察維度主要包括個人基本信息、銀行信用信息、個人繳費信息、個人資本狀況。
豬豬分	華道征信的數據收集主要包括信貸數據、公安司法數據、運營商數據、公共事業數據、網絡痕跡數據。	豬豬分主要針對租房細分領域，通過給租客打分的方式讓房東可以更了解租客的信用情況。

（3）信用評級/信用報告

信用評級/信用報告對數據處理的分析畫像能力要求較高，需要較為先進的評級技術以及較為完整精確的數據源，主要由老牌征信機構和大型互聯網征信機構提供。目前，市場上的提供信用評級/信用報告的主要有中誠信、鵬元等老牌信用評級公司，芝麻信用、騰訊信用等互聯網巨頭，以及部分新興大數據征信公司。三類報告提供方各具特色。

老牌評級公司：有一定的數據積淀和較為專業的信用評價模型，但時效性一般、無特色數據。

互聯網巨頭：數據可靠性較高、時效性好、側重于互聯網數據和平臺自身的數據，數據挖掘和掌控能力較強，但缺乏經驗及技術的支撐，數據的分析畫像能力較差。

新興大數據公司：數據可靠性一般，既缺乏有效的評分模型，也無經驗技術的積淀，報告只是收集數據的簡單羅列，競爭力一般。

衍生服務

（1）大數據風控

大數據風控主要是通過運用大數據構建模型的方法對個人或企業進行風險控制和風險提示，目前主要應用于風險控制、保險定價、欺詐識別、貸款風控、精準營銷等金融服務場景。不少征信機構和互聯網金融平臺都推出了自己的大數據風控系統。算話征信的智能風控服務平臺基于互聯網大數據，對各行業數據資源進行深度挖掘整合，全面挖掘數據的跨行業交叉價值，極速響應對接請求，提供個性化定制服務，利用智能風控技術幫助客戶實現精準的風險評估。

（2）反欺詐

反欺詐服務是目前征信機構普遍看重的一塊業務，尤其是外資機構的進入，讓反欺詐市場競爭更為激烈。市場預估，反欺詐如果作為一個行業，市場規模估計是征信市場的十分之一，市場容量巨大。目前反欺詐主要應用于人臉識別、身份認證、欺訴偵測、多頭信貸等領域。

我國從事反欺詐服務的征信公司包括芝麻信用、前海征信等本土機構，還有FICO、益博睿等外資征信機構。

（3）小微金融服務

小微金融服務是征信應用的一個重要領域。利用大數據、云計算等技術，多方面、全方位獲取小微企業的信用信息；通過大量數據的收集與分析，可對服務對象進行全面細致的畫像描摹，提供定制化服務，提升服務的效率；促進企業風險評估專業化，改善小微企業融資問題。目前，在小微金融服務做得比較好的主要是芝麻信用。

芝麻信用的“靈芝”系統包含企業信用報告、風險云圖、信用評分和指數、關注名單、風險監控預警五大產品。“靈芝”系統通過接入工商、司法、海關、納稅、運營商、企業經營等豐富的數據源，實現了小微企業征信數據的一站式接入。特別是天貓、淘寶、支付寶覆蓋近千萬商戶的交易、物流、海關進出口等數據，為小微企業信用評價提供了有力支持。通過“靈芝”系統，這些多維度的數據能夠轉化為對小微企業信用狀況細致入微的評價，描繪出小微企業信用狀況的全息畫像。能夠更好地連接小微企業和銀行，解決小微企業信息不透明的問題，促進普惠金融的發展。

（4）商賬管理

商賬管理需具備5項基本功能，分別是客戶信用檔案管理、客戶授信、應收賬款管理、商賬催收和利用征信數據庫開拓市場。事前主要對企業面臨的商賬風險進行信用評估和反欺詐評估，事中主要對企業面臨的商賬風險進行跟蹤提示和信息變更提示，事后進行商賬追收、貸后失聯修復。涉及商賬管理的征信產品主要包括背景關系調查、資產狀況調查、債務情況調查、移動設備狀態、設備定位、高頻地點、出行記錄等。

（5）商業決策支持

商業決策支持這項業務基于大數據分析，通過企業自有數據與第三方大數據進行多維度整合分析，進行市場研究和行業分析，基于詳盡的市場調研和行業分析，為客戶提供定制化管理咨詢服務。同時通過大數據決策模型幫助企業定位業務方向，進行生產經營決策，具體包括：客戶分群模型，為商品企劃設計決策提供參考；市場定價模型，提供精準化和差異化定價策略；銷售預測模型，整合全價值鏈營銷等。

同時，征信行業還衍生出信用管理培訓等產品和服務，主要包括企業信用管理培訓、行業與協會的信用知識培訓、員工全方位信用意識培訓和信用管理專題講座等服務。

垂直細分服務

（1）人力資源領域

2017年1月，前程無憂與考拉征信聯手推出無憂征信服務，幫助企業全面了解候選人、降低雇傭風險、減少招聘失誤。具體包括：

快速查、隨心查、批量查：可查詢身份驗證、學歷、在校學籍、職業資格、勞動爭議、工商注冊、犯罪排查、法院失信排查、網貸負面、航程概要、網絡簡歷等。每一項均有明碼標價，可自由組合查詢和批量查詢。

失信信息共享：企業HR可以上傳失信人信息，以及失信行為，如虛報工作履歷、項目經歷、薪資、教育背景、職業資格；惡意勞動爭議；泄露企業核心資料、商業機密；貪污或其他職務犯罪等。

訪談服務：目前考拉征信對接了全景求是、軒渡咨詢、太和鼎信、華夏信用、睿思科等五家國內知名背景調查公司，對工作履歷真實性、工作表現這些主觀性較強的項目，通過線下人工訪談核實的方式進行調查。

（2）房地產中介領域

芝麻信用與多家房產中介公司合作，推出基于“個人信用”的信用租房服務。根據芝麻信用分評價，提供不同程度的押金減免和房租月付服務，如房司令、相寓和優客逸家。

房司令、相寓“信用租房”：2015年9月，偉業我愛我家集團旗下全新長租公寓品牌“相寓”聯合芝麻信用和房司令，推出基于“個人信用”的房租分期服務，開啟了中國房屋租賃市場的“信用租房”新時代。“信用租房”服務根據租客的芝麻信用分評級，由相寓和房司令提供不同程度的押金減免和房租月付服務，部分芝麻信用分高，信用記錄良好的租客，還可以享受到“0首付0押金0利息，房租月付，先住后付”的租房“特權”。

這一服務不是單向的，而是雙向的，也就是說租客在享受信用帶給他的租房便利的同時，租客在租房期間的行為也將反饋給芝麻信用，良好的租房行為，比如按時繳納租金、愛惜房屋設施等，將有利于提高其信用評級，而租房期間的一些不良行為，比如惡意拖欠租金、破壞房屋設施等，將降低其信用評級，并計入其芝麻信用檔案，與此同時，不良記錄還將使其在就業、購房、購物、貸款、出國旅行、乘坐特殊交通工具等其他領域的信用消費受到影響。

優客逸家：公司目前和阿里旗下芝麻信用合作，推出芝麻信用分免押金活動。租房的年輕人可以利用自己的芝麻信用分（650分以上）免除租房押金，減輕年輕人生活壓力。

（3）消費金融領域

消費金融的發展大大拓展了征信在生活場景中的應用，消費金融的快速發展使得對消費者信用風險的管理非常重要。這對數據的時效性、完整性要求較高，以一些老牌的銀行機構及互聯網巨頭提供為主，同時還有一些起步較早的線下消費金融機構。

BATJ:在互聯網領域，百度、騰訊、阿里巴巴等BAT巨頭紛紛殺入消費金融領域，百度“錢包”、騰訊“微粒貸”、阿里“花唄”、京東“白條”，互聯網巨頭擁有龐大的客戶群和海量數據，利用大數據風控能更好地降低風險，以各種方式來開展消費金融業務，并且均取得了亮眼的成績。

招聯金融：由招商銀行與中國聯通共同組建，招商銀行擁有客戶廣泛的信貸數據，而中國聯通則擁有客戶的電信數據，覆蓋面廣、真實度高，強強聯合，具有較強的風險管控能力。產品主要包括：好期貸、信用付。

好期貸：將信用變現，芝麻信用分600分以上即可申請。

信用付：是招聯消費金融有限公司傾力打造的分期購物平臺，為顧客提供“先消費、后還款”的信用支付方式，免息透支、分期購物。

捷信中國：捷信中國是國內領先的消費金融供應商，為大多數普通消費者提供60分鐘內店內獲得分期付款的服務，只要消費者有固定收入，就能先消費后付款。具有快速和便捷兩大特點。客戶可以在店內直接遞交申請材料，通過嚴格成熟的風控管理，在60分鐘內即能得到批復，簡化了貸款流程，提升了貸款效率。產品主要包括：商品貸、消費現金貸。

商品貸：手機、摩托車、個人電腦和辦公通訊工具、時尚消費品、白色家電、黑色家電、美容及牙齒護理、駕校培訓、婚慶、教育培訓、家具等。

消費現金貸：個人信用越高，通過率越高，費率越低。

（4）保險領域

泰康在線：在征信產品對客戶的識別、身份認證解決了反欺詐問題。而信用評價往往跟理賠的金額、費用有很強的相關性。2015年，泰康在線與中誠信征信有限公司、小信用個人信用聚合管理平臺聯合推出互聯網消費信用保險。泰康在線所提供的消費金融一體化服務通過小信用平臺直接嵌入到場景方平臺中。通過征信機構負責風控、保險公司負責承保的模式,可以讓場景方迅速擁有提供消費金融服務的能力。

前海征信：2015年9月，前海征信與深圳交警局聯手，交通嚴重違章數據被集成進入前海征信風險信息庫，打造“誠信交通平臺”，應用于車險投保。交通征信系統的推出自然也要為這些信用不良的人做出懲戒，具體包括：提高車險、意外險等投保、理賠門檻；限制貸款金額，貸款流程復雜化；限制投資、理財等金融活動。

平安養老險：2015年8月，平安養老險與前海征信聯手，推出“誠信賠”。“誠信賠”服務是將征信數據應用于人身險的理賠服務中。通過與前海征信平臺對接，平安養老險可識別客戶的征信情況，并結合客戶的理賠記錄，建立客戶特征臉譜，對不同信用水平的客戶進行差異化服務。針對小額案件，“誠信賠”授權的誠信客戶在原有基礎上可增加1,000元的免收單限額，而失信客戶不允許任何金額的免收單證。客戶可通過手機好福利APP自助理賠通道申請“誠信賠”服務，滿足條件的誠信客戶只要在手機APP或網頁上輸入理賠金額，并上傳醫療費用發票的影像文件，免實物材料最快可1日內賠付。

（5）抵押服務領域

①免押金共享汽車

2017年5月9日，共享出行平臺盼達用車攜手螞蟻金服旗下的芝麻信用在浙江杭州召開“給你我的全部信任”戰略合作發布會，推行全國首個新能源共享汽車信用免押以及支付寶掃碼開車模式。

盼達用車作為新能源智能出行平臺一直致力于倡導出行行業黑白名單共享。盼達與芝麻信用達成戰略合作后，將聯合芝麻信用共同打造用車信用體系，完善用戶個人征信，提升信用服務。

②免押金共享單車

目前，芝麻信用與部分共享單車平臺推出了免押金共享單車服務。

共享單車	芝麻信用分	目前免押金服務城市
永安行	600及以上	上海、北京、成都、昆明、南昌、長沙、福州、石家莊、天津、濟南
ofo	650及以上	上海
優拜單車	650及以上	上海、深圳、廣州、東莞、佛山、珠海、汕頭、中山、無錫、南昌、長沙、寧波
funbike單車	700及以上	深圳
小藍單車	700及以上	深圳、廣州、成都、北京、南京、佛山
騎唄單車	750及以上	杭州、合肥