個人征信牌照落地難 互聯網征信探路數據實時共享模式

每經編輯｜每經記者 朱丹丹    

每經記者 朱丹丹

伴隨著互聯網金融的發展，"重復授信導致多重負債"、"同一借款人借款信息沒有數據共享"等諸多痛點和盲點加速暴露。

《每日經濟新聞》記者注意到，部分互聯網金融平臺自身正不斷探索互聯網征信。比如個人信用查詢平臺91征信，首創智能分布式解決方案，意在打通各個信貸業務平臺信息，實現各機構之間的數據能夠實時共享。

分析人士表示，互聯網金融市場很大的一個痛點在于缺少標準化的信息共享系統，而風險或數據信息共享有助于讓P2P企業在提供借款時有更多可以參考的風險指標，提高借款效率與風控水平。這也是網貸行業一直致力倡導的。

談及首批8家征信機構，91征信CEO薛本川亦向《每日經濟新聞》記者分析指出，它們用的是數據分析機器學習方法，而其平臺是數據的運輸方。

探路數據實時共享模式

一直以來，因無法直接接入央行信用信息基礎數據庫，"信用孤島"現象成為一直困擾網貸行業發展的瓶頸。

相關數據顯示，2011~2014年，有25萬人逾期超過3個月，放貸損失累計超過140億元人民幣。其中，互聯網金融不還錢比率正在不斷攀升，目前已經達到了10%水平。

"導致還貸困難的重要原因便在于多重負債，促使欠款積少成多，最終超出借款人的償還能力。"一位分析人士坦言。

針對行業長期存在信用孤島問題，5月17日，91征信通過建立標準化通訊方案，智能分發技術及分布式數據庫技術，實現互聯網金融及傳統金融機構間的互聯互通，聯防聯控。

"我國的互聯網金融當前實際上是不聯網金融，目前互聯網金融市場很大的一個痛點在于缺少一個標準化的信息共享系統，導致金融行業的信貸風險一直居高不下。"91征信CEO薛本川分析指出。

不過，《每日經濟新聞》記者注意到，其實之前各個協會等機構也在積極布局數據或風險共享系統。比如，中國支付清算協會的互聯網金融風險信息共享系統；上海資信的"網絡金融征信系統（NFCS）"，目標就是將數量眾多的網貸企業征信數據納入該系統，從而達到網絡借貸企業征信共享。

對此，多位業內人士坦言，通過數據共享等模式，可將各個互聯網金融平臺分散的數據有機整合起來，形成借款人信息共享機制，有效避免"一人多貸"、"重復授信"等不良現象的發生，互聯網征信存在很大空間。

智能理財平臺神仙有財CEO惠軼也向《每日經濟新聞》記者分析指出，金融在本質上是對數據的認知、理解和運用。現在互聯網尤其是移動互聯網，時時刻刻都在追蹤數據。過去十幾年，處理數據的技術手段上了一個大臺階，運用到互聯網金融這個場景里，在獲客手段、認知反欺詐、授信方面以及貸后監控上都是對大數據、云計算的應用。不過，大數據并不是萬能的，在很多情況下，如果數據不夠，或者維度不夠廣、頻度不夠高，那就沒法做。因此，不少聲音在呼吁，互聯網金融行業從業者一起推動數據共享，推動整個數據生態體系的建立。

不過，他亦進一步表示，當然，這種數據實時共享，需要建立在各家機構對數據安全隱私的邊界有很好的共識上。

打破信息壁壘需征信系統相互配合

同時，《每日經濟新聞》記者梳理發現，實際上不少互聯網金融平臺也接入了首批個人征信機構之一的芝麻信用，以加強對借款人的有效評估，破解信用難題。

"利用征信機構的大數據和評級系統，有利于P2P平臺降低違約風險。"中國電子商務研究中心互聯網金融部助理分析師陳莉早前分析指出，P2P和征信市場合作會漸成趨勢。

不過，雖然首批8家個人征信機構準備工作已經進行了很久，央行的驗收工作也已經開展，但個人征信牌照卻遲遲未見下發。

"我們也只能等待。"一位深圳地區征信公司人士表示。

值得注意的是，如果未來個人征信牌照發放下來，上述數據實時共享的模式又會否受到擠壓？

對此，薛本川坦言，"其實從本質上看，像芝麻信用主要是通過收集整理加工大家的數據，出具芝麻分，用的是數據分析機器學習方法，發展規律。而我們是提供信息通道，讓互聯網金融公司實現標準化通信，是數據的運輸方。"

九斗魚CEO郭鵬亦曾向《每日經濟新聞》記者分析指出，信息融合是未來一大趨勢，征信系統之間的信息交流和互通有無將成常態。打破信息壁壘，不僅需要網貸機構合作，也需要征信系統相互配合。此外，金融行業的混業經營趨勢也日益明顯，加之傳統金融與互聯網金融的深度融合，這些新情況更需要在國家層面就信用信息的整合做相應的"頂層設計"。