8机构等待19个月 个人征信牌照为何一整证难求（1）

8家机构的个人征信业务准备工作开展已近19个月，仍未获批央行的个人征信牌照。

不过，它们的业务已在快速开展，如前海征信已为近1500家机构提供征信输出服务，芝麻信用各场景的合作伙伴已超过200家。

除个人征信业务外，征信机构也在企业征信领域展开竞跑。然而，北大国发院教授、北大法律经济学研究中心联席主任薛兆丰认为，如果征信机构不共享数据，是否会造成同一个人或企业的信用状况会因为使用不同的征信机构而表现出差异？因此，征信市场未来的一个重要方向是大机构之间的联合，开放、共享数据，共同提高征信数据的精准性。

个人征信需求

近年来，政府数次强调发展消费金融业务，消费金融市场正迎来巨大发展机遇。国内有630家银行，2500家左右的P2P，近9000家小贷公司，近20家持牌消费金融公司，以及蚂蚁金服、百度金融等互联网巨头犹若百舸争流，都在发力消费金融市场。

有数据显示2015年我国消费金融市场已超9万亿元，预计2019年中国消费信贷规模将超过37万亿元。但是，当前我国的征信体系能否支撑如此规模的市场？

截至2015年末，央行征信中心有效覆盖8.8亿人信息，其中3.8亿人有信贷记录。波士顿咨询的报告显示，央行个人征信记录覆盖率为35%，即使考虑到中国55%的城镇化率，城镇人口个人征信覆盖率仅61%，远低于美国92%的渗透率。

同时，随着互联网的兴起，个人的网络行为、网络借贷等需要征信的支持，同时这些行为数据亦在影响着个人信用状况的判定。

此外，随着我国个人信贷市场业务规模快速增长，个人不良贷款余额和不良率不断走高也在困扰着金融机构。以银行个人信贷业务为例，央行金融稳定报告显示，截至2015年年末，个人不良贷款余额（包括非经营贷款和经营性贷款）5138.8亿元，比年初增加1259亿元，不良率为1.9%，比年初提高0.22个百分点。

在参考央行征信数据的同时，部分银行已与个人征信公司合作。如前海征信目前已为近1500家机构提供征信输出服务，其中合作银行机构已达115家，包括兴业银行卡中心、招商银行信用卡中心、上海银行等。光大银行与芝麻信用合作，浦发银行卡中心已接入腾讯征信信用评分。重庆银行董事长甘为民向经济观察报记者称，将与前海征信合作，开展消费金融业务。

“芝麻信用帮助我们更好的评估、量化客户的信用风险，优化不同风险客户的经营策略，将信审批准率提高了8%，逾期率降低18%，并节省20%的获客成本；通过反欺诈服务等，我们将虚假办卡的识别能力提高了近3倍。很好地帮助我们改进了原来银行传统的风控模式。”一家银行信用卡中心总经理称。

抢滩场景

未来，谁拥有更多的第三方商业化场景，谁就可能领跑个人征信市场。“从信用卡、消费金融、融资租赁、抵押贷款，到酒店、租房、租车、婚恋、分类信息、学生服务、公共事业服务等，芝麻信用已经在上百个场景为用户、商户提供信用服务，众多用户享受到了信用的便利。”芝麻信用总经理胡滔向经济观察报表示，芝麻信用各场景的合作伙伴已超过200家，90%和蚂蚁金服、阿里没关系。

腾讯征信主要与浦发银行、广发银行的信用卡展开了合作，另有多家合作方进入产品调试、试用阶段。据浦发银行方面反馈，腾讯征信相关产品在高风险用户的侦测能力上对原有的信用卡申请评分有显著提升。由于坐拥C端人群优势，腾讯征信可为使用社交、门户、游戏、支付等服务的蓝领工人、学生、个体户、自由职业者等缺乏信用记录的人群，通过海量数据挖掘和分析技术来预测其风险表现和信用价值，为其建立个人信用评分，未来腾讯征信或成为芝麻信用最大的竞跑者。

前海征信拥有强大的金融数据基础。除了依托中国平安集团，前海征信还与政府机构、外部数据合作伙伴等合作，并加入新型互联网行为数据，在人脸识别、大数据挖掘技术上重点突破，在一年多时间内推出覆盖贷前、贷中、贷后的多款征信产品，合作机构数近1500家，覆盖银行（主要是城商行、农商行以及部分股份制银行）、P2P、小贷、消费金融等信贷机构。

考拉征信已与近400家机构开展合作，业务涵盖金融信贷、职场就业、租车、租房、保险等领域，并与光大银行、北银消费、拍拍贷、前程无忧等众多企业开展深度合作，成为其信用评估的重要参考因素。鹏元征信的场景主要包括小贷、P2P、第三方支付、担保、投融资公司、管理顾问等公司，目前已接入超过1000家机构，其中以小贷和P2P为主。

以美国市场为例，曾经征信公司高达数千，如今个人征信产业市场实际上主要是以Experian、TransUnion和Equifax三大信用局为核心的个人信用体系，FICO信用评分机构，以及400家左右地方性征信公司。

胡滔认为，中国的市场也将会整合兼并，将出现以央行征信机构为主，数家全行业巨头以及更多细分领域机构并存的状态，但目前远未到这一步。

实际上，目前多家机构积极布局个人征信业务，如百度及京东均已投资Zest　Finance，这家美国互联网金融公司的模型基本会处理3500个数据项，提取近70000个变量。百度称将利用Zest　Finance的人工智能技术，对其搜索、位置以及消费数据进行分析，将结果用于消费者信用评分系统。