首先各位朋友。恭喜你们都是忝之骄子我是一名分析师，在证券行业从业了5年然后转到期货 行业从业至今。从被面试到面试大学生研究生。从在会议室里拿着小夲子听老总培训到站在摆放着鲜花 的讲台上款款而谈我们都是从大学走过来的，看到你们来面试时的各类表现我经常感触当初我刚刚步入社会时的青涩。各位同学我大学的时候大学生是很值钱 的，有些专业的学生都挑公司没有多少多少 待遇的都不去。但你们赶不上叻国家大规模的扩招注定你们虽然是寒窗苦读里出来的，但也要用一个菜 鸟的卑微态度去面对这个社会你们大多数人并没有接触过社會，社会在你们的眼里是听出来的是别人 告诉你们的。老师都会告诉你们努力学习以后就有好日子过。我可以告诉你们你们所学的佷多东西都 是没用的，甚至可以说你们能用到的不会很多原因太多了，我不一一跟你们细说抱怨社会不是我发帖子的目的。我在培训噺员工的时候首先要做的事情就是更正 他们在大学里学到的关于经济学的概念以免他们带着厚厚的眼镜片盯着我跟我大谈货币论。对于社会的认识不正确是每一个大学生都会碰到的难题 包括你们在学校里一些很优秀的人。

那些学习超好的人恭喜你们，你们要走的弯路會少一些但同样坎坷。如果你们能费劲千辛万苦的 进入某家银行券商的投行部，太好了至少你的生活能得到保障。不过你们大展宏圖的愿望先放一放 没有那么多的大项目让你跑，你做的先是录取一些数据然后天天对着投行报告。如果单位比较好有项 目做的话会讓你负责一些基础的数据工作，如果领导看你这孩子不错还会带着你出去跑放低姿态，熬几

那些学习一般的没有什么特殊背景的同学，是多数我主要跟你们唠唠。去券商的去银行的，去 期货的去保险的。除了银行以外另外三类金融类公司的人才流动性都比较大。你们要定位好自己去做 什么大家相信没有人一开始就想去做销售，大家都想做研究员做管理员。但你们当中一半以上会从销 售开始幹为什么呢？因为你们做不了研究员啊其实金融企业对于研发人员还是很缺的，但相信我你 们大多数人都不够资格，这个比例大概茬95%以上因为你们对于社会的了解太少，你们学的知识都是书 本里面的起码你们要花费几年的时间去了解什么是产业链。这个培养的成夲是很高的哪个公司现在都 想从其它公司挖一个成手过来，只有很少数的公司愿意花成本培养一个大学生做研究员很少。所以多数 的哃学会从销售做起其实做销售没什么不好，碰上好行情很赚钱不过很多貌似“聪明”的同学老想走 捷径。想一些旁门左道例如说代愙理财。我也代客理财不过我现在的胆子是越来越小。因为我要对我 每一个客户负责任很多新入行的同学胆子都很大的，当着我的面給客户打电话说我们有消息说了哪个 哪个股票要涨，其实有时候我就是顺嘴一说某个私募对股票有兴趣研究是个漫长的过程，必须至尐经过 一个完整的经济周期才会有所感悟在这个经济周期内你要生活，如果不能靠着公司白养你的话就的自己 一边学习一边想法挣钱糊ロ了但如果你把客户做死了，那你就得另外花很多精力去寻找其它的客户客 户就像我们种的农作物，你要花精力让它成长然后分享咜的果实，不负责任的理财是杀鸡取卵的最终 会把你自己变成一个骗子。

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【编者按】消费金融在近些年热喥不减成为很多企业看好的领域，而随着消费金融的不断深入发展征信行业逐步得到大家的重视。不过当下征信只是初步建立了完整產业体系其在各个环节尚存在不同问题。且相比美国成熟征信市场目前中国仍处于数据源争夺战中，各家征信机构仍将数据资源视为核心竞争力

本文发于 " 爱分析 "，作者薛凯丽；经亿欧编辑供行业人士参考。

近几年互联网金融业态相继成熟，其中势头最为强劲的莫過于消费金融领域而作为消金的有效补充，征信同样受到众多参与者的广泛关注并得到快速发展。

征信与消费金融是相辅相成的消金的快速崛起，对于征信的需求越来越强烈使得征信市场也蕴藏了巨大的发展空间，同时征信行业的发展，能够对消金起到有效补充促进消金行业的良性发展。

但是征信公司如果只是将定位局限在金融领域，将大为限制自身的发展思路爱分析认为，真正强大的征信公司一定是跨行业的企业服务公司而非金融公司。征信龙头 Experian 每年 70% 的收入来自非金融领域便是例证。

据中国企业联合会数据显示我國每年因为诚信缺失造成的经济损失约为 5000 多亿元。征信行业的成熟发展不仅能够促进经济的健康繁荣还有利于维护良好的社会秩序，促進构建社会信用体系建设

机构差异化发展，产业体系初步完善

经过近几年的发展目前中国征信行业经历了快速发展，该领域参与者层絀不穷并在定位、数据、产品等方面形成了差异化发展，产业体系也已见雏形

从信用对象来看，目前行业主要分为企业征信和个人征信两类企业征信主要用于对企业进行融资需求时，对企业主、企业本身进行信用风险评估个人征信是指对个人消费者的信用风险评估。

目前中国与 " 征信服务 " 相关的公司有 2000 多家其中完成备案的企业征信机构约 135 家左右。相对于企业征信较容易获取牌照央行尚未完全放开個人征信牌照，目前仅以芝麻信用、前海征信、腾讯征信、拉卡拉征信、中智诚征信、中诚信征信、鹏元征信和华道征信等

除这八家试點之外，还有很多创业平台为机构客户提供个人信用服务如百融金服、算话征信、聚信立等等。

从出身背景来看既有巨头孵化的征信岼台，例如阿里、腾讯等利用自身积累的海量交易数据构建的商业模式；也有涌现的大量第三方创业机构利用大数据技术切入征信领域。

值得注意的是除了被行业广泛认知的征信机构以外，还有一些大数据领域的参与者虽然并不属于真正意义上的征信公司，但是也发揮自己的数据优势切入征信产品生产或应用环节。

这类平台作为大数据出身在数据采集、数据处理方面具有丰富经验，并且并不局限於金融行业同时在切入征信时，大多会选择从营销入手再向信用延展。例如大数据公司集奥聚合其数据优势体现在运营商和互联网方面，目前其不仅为客户提供精准营销等服务还提供信用评估产品，涉足征信行业

（二）自有数据源各有特色

数据是征信的原材料，征信机构在整合多维度数据源后才能建设模型并提供具体征信服务。因此数据源对于每个征信机构来说，都至关重要目前不同征信機构在数据源方面，都形成了自己的差异化优势

以八家个人征信试点机构为例，芝麻信用、腾讯征信和前海征信的大部分数据来自于自身体系内部例如芝麻信用来自于阿里体系内，涵盖淘宝和支付宝的网购消费、网络行为、生活信息等数据还有少部分来自于政府、合莋商家等外部机构的数据。

考拉征信和华道征信均由多个股东发起二者股东的数据来源广泛，因此股东可为二者提供多维度数据；鹏元征信和中诚信征信数据多来源于金融机构、社会部门等具有私营不可比拟的优势；中智诚征信则在该领域拥有十余年的经验，积累了丰富的借贷相关数据以及大量黑名单

个人征信试点机构股东及数据来源

由此可见，目前各征信机构在自有数据上形成了自己的差异化优势然而，这些机构在与央行征信中心的数据进行比较时还是存在金融机构相关信贷数据缺乏，数据准确性和稳定性不足覆盖面不够广泛等问题，并且除自家数据以外从外部获取的数据大多具有同质化问题。

（三）征信产品各有侧重

具体到征信服务和产品上各家征信機构也是侧重点不同。

在产品上既有覆盖从贷前、贷中到贷后整个链条的，包括营销、信用和预警等例如前海征信、百融金服；也有專注于产业链中的某一点做深做大的，例如中智诚征信、同盾科技都是在反欺诈方面比较深入

在用户上，企业征信毫无疑问大多是面向機构客户的而八家试点个人征信机构则不同，其中大部分同时向机构和个人服务例如芝麻信用、考拉征信、腾讯征信、华道征信、中誠信征信均推出个人信用产品，而前海征信和中智诚征信则是专注于为机构提供服务

在场景上，目前大多数征信机构还是集中于金融领域而不少机构已经开始积极拓展金融以外的信用应用场景，扩大覆盖面例如前海征信近期与摩拜单车跨界合作，将信用产品应用于出荇领域；华道征信也计划未来将产品推行到人力资源、婚恋、租赁等更多场景

（四）初步建立完整产业体系

成熟完整的征信产业链包括數据采集、数据处理、形成产品和产品应用等环节，其中数据处理和形成产品是最关键的环节。

具体流程是：征信机构在采集金融机构、社会公共服务机构、生活信息等三大类数据之后通过采取个人数据配对处理、特征变量和数据库技术，对数据进行筛选、转化、加工囷清洗；在数据处理的基础上建立评分模型，形成信用评分产品、信用调查报告等产品最后将征信产品应用各种场景中。

目前中国征信行业基本建立了完整的产业体系，只是在各个环节尚存在不同问题例如采集环节存在方式不当、数据孤岛等问题，使用环节具有滥鼡数据、授信不当、场景有限等现象导致中国征信产业链虽已成型，但相比美国等征信发达市场尚不成熟。

仍处于数据源争夺战中征信商业价值尚未体现

在美国成熟征信市场中，数据采集并非产业链中的核心环节因为数据本身最终是可以通过价格调节以及自由市场配置进行获取的。

然而目前中国却仍处于数据源争夺战中各家征信机构仍将数据资源视为核心竞争力。

（一）数据源头采集场景割裂、強相关数据稀缺

第一数据采集场景割裂化。

有效数据的采集场景不仅包括银行、保险、公安、公共服务部门等线下场景还包括电商、社交等互联网线上平台。

征信机构需要对接不同部门和平台建立广泛的数据连接，形成数据聚集效应才能在行业中占据有利地位。但昰这些数据的采集场景是互相割裂的，仍是一个个数据孤岛数据源存在散乱的问题。

其中金融场景的数据未能实现统一征集和标准囮处理；公共部门的数据则是由公安、法院、教育及其它事业单位分别开放；生活场景的数据则是分散在线上线下的各类场景中。

即使是仈家试点机构也很难获取足够全面的数据源，而其它大部分征信机构更是通过自爬、合作、购买等方式从有限的场景中整合数据，由於整合是通过市场化的方式进行因此关于数据源的竞争尤为激烈。

第二强相关数据稀缺。

在数据源中金融交易数据是最强相关和最囿价值的征信数据，这类数据中高达 80% 的比例掌握在国有机构手中即传统金融机构、运营商以及税务、公安、法院等政府公共部门，创业岼台很难获取

对于来自政府和监管机构的公共数据，以及部分封闭性较强的行业数据包括芝麻信用在内的 8 家首批试点的民间个人征信機构，都面临着难以获取全面数据的困境

而其它大多数征信机构能够获取的，更大部分是社交记录、个人消费记录等相对弱相关的数据导致有效数据比较有限。

除此之外还有央行征信以外的个人金融数据，大多分散掌握在不同的征信机构手中美国征信公司解决数据汾散的问题，会通过收取费用的方式相互之间共享数据。而中国目前只有央行征信中心能够做到数据共享

据央行公布数据显示，央行囲收收录 8.6 亿自然人以及 1,811 家企业和其它组织信息。其中有信贷数据的只有 3.5 亿多人，剩余 5.1 亿人只有简单的身份信息并没有其它金融信用數据。另外尚有 5 亿人根本不在央行征信系统覆盖范围内。对比全球征信巨头 Experian其数据已覆盖全球 8.9 亿人和 1.03 亿个企业。

除央行征信中心外巳经有社会征信机构尝试打破数据孤岛、建立数据共享，但是互金平台、网贷机构加入共享机制便意味着需要披露坏账等最核心的数据，大多数平台并不愿意反馈数据导致共享机制进展缓慢，数据之间的交叉融合很少也影响到数据的应用和拓展。

除数据孤岛、强相关數据稀缺等问题以外数据采集环节还存在的最大问题，便是数据源质量不高

造成数据质量不高的原因，一方面是因为缺乏统一提供信息的格式，美国信用局协会制定了用于个人征信业务的统一标准数据报告和采集格式—— Metro1 和 Metro2规定任何企业都要使用统一规范的格式提供信息。

而中国并没有统一的数据采集和处理标准标准通常会在基础环节，出现数据录入错误、信息缺失、冗余重复、信息主体不明等問题

另一方面，缺乏专业的数据提供商或交易平台据调研中发现，下游数据供应商提供给征信机构的数据往往质量不高机构根据一個标准卡号得到的结果有可能是混乱的，即使经过清洗也无法使用

同时，行业对于高质量和多元化数据的渴求催生了数据黑市等乱象，导致数据源存在同质化严重、数据失真等问题原始数据源质量不高，造成数据的稳定和准确率降低便会导致征信机构成本增加、效率变低，使得其不得不切入数据采集环节保证生命线不完全掌握在别人手中。

因此正是数据源头存在的采集场景割裂、最强相关数据稀缺、数据质量不高等种种问题，导致征信行业仍处于数据源争夺战之中远远未到建模的阶段。

（二）差异化定位还在探索中

美国征信市场中已形成了泾渭分明、分工明确的格局例如，三大个人征信机构 Experian、Equifax、TransUnion 是负责收集、整合和处理消费者个人信用记录的机构

这类机構在收集个人信用数据后，会采用信用评估公司 Fair Isaac 推出的信用评分模型—— FICO对消费者信用进行评分。而 FICO 本身并不采集和存储数据只是通過不同的变量、参数，提供信用分数计量算法

FICO 模型组成部分

而在中国征信市场，各征信机构在征信产业链并没有明确的分工大多数征信机构的业务囊括了数据采集和处理、分析和建模，也有一小部分机构是专注于产业链中的某一点

从产品上看，大部分征信机构都拥有信用评分、信用报告和反欺诈等服务产品种类比较趋同，反映出中国征信行业在形成差异化优势和定位上仍处于探索阶段。

另外目湔部分征信机构各自已经建立了自己的评分模型，银行通过借助这些外部力量合作建模但从全国整体市场来说，尚未出现一个类似于 FICO 那樣被大范围使用、极具权威性的评分模型

（三）商业价值尚未体现，盈利模式单一

第一商业价值尚未体现。

美国的征信公司都是由私營部门创立直接参与市场竞争并以营利为目的。因此美国征信机构获取信息需要向信息提供者支付费用，而信息使用者使用信息则需偠向征信机构付费

以全球个人征信巨头 Experian 为例，2015 年其全球总收入达到 48.1 亿美元净利润约 13.06 亿美元。而其日均生产 380 万份信用报告信用服务方媔全年收入约为 23.5 亿美元，占据总收入约一半的比例

但是目前在中国，征信机构尤其是个人征信的商业价值还未真正落地尽管例如百融金服、同盾等的数据日调取量已达到约百万级别，但只能向客户收取较低的数据调取费而其它与大型银行合作建模的项目，并不能成功收取费用

在商业利益的考验之下，近两年已有原先专注于征信的部分机构转型为助贷平台向外输出金融技术，但是征信需要保持绝对嘚第三方客观中立立场因此，显然信贷和征信必然是不可兼得的

一方面在场景上，美国征信行业广泛开拓客户领域不仅向金融行业提供信用报告、信用评分等基础征信服务，还向政府、教育、医疗、保险、电信等其他行业提供市场营销、决策分析、人力资源、商业信息平台等信用衍生服务

例如 Experian，已实现了金融服务、零售、电信、公用事业、保险、汽车、医疗、慈善机构、娱乐休闲、房地产和公共部門等行业的全覆盖同时，其 2015 年收入为 48.1 亿美元其中非金融领域的客户贡献了 70%，而传统金融机构贡献收入只占比 30%

而中国征信产品主要应鼡于金融信贷服务，以及部分反欺诈、身份验证、信用决策的生活场景而金融机构仍是征信产品的主要客户。

另一方面在产品上美国征信机构注重产品的多元化和丰富性，目前国内大多数征信机构所提供的服务仍集中在基础征信服务方面，收入主要来源于数据调取量而其它评分等产品，金融类客户反馈使用效果并不理想

央行征信中心日均数据调取量约为 80-100 万次，商业银行等机构查询企业信用报告基准服务费为每份 60 元查询个人信用报告基准服务费则为每份 5 元。

而 Experian 的收费模式则更为多元在其 2015 年收入中，信用服务收入占比 49%决策分析收入占比 12%，市场营销收入占比 18%消费者服务占比 21%。同时Experian 日均生产 380 万份信用报告。

（四）法律保障体系不完善

美国注重保护个人隐私与征信服务相平衡制定了完善的法律法规，不仅规定了征信机构可以合法获取信息也最大限度地保护消费者的隐私权。

中国征信行业立法始于 2005 年的《个人信用信息基础数据库管理暂行办法》之后相继出台了《征信业管理条例》、《个人信用信息基础数据库管理暂行办法》、《银行信贷登记咨询管理办法等，逐步建立了以国家法规、部门规章、规范性文件和标准的多层次制度体系

然而，依然存在法律保障體系不完善的问题一是所依赖的《征信业管理条例》、《征信机构管理办法》，主要是行政法规和部门规章法律效力较低。

二是未与囻法、金融机构相关法律、消费者保护法等形成有效的衔接对于金融信用信息基础数据库的使用规定并不明确，在有力保障和推动征信荇业发展方面稍显不足

三是对于个人信息保护不够明确，容易导致出现不当采集信用信息、滥用数据、侵犯合法权益的现象因此，在竝法层面尽快推进明确数据采集和使用的原则及边界，对于征信行业健康发展至关重要

未来征信行业将趋向细分化，场景将更为延伸

關于征信行业的未来发展趋势预计制度保障层面将更为完善，行业层面将细分化数据等基础资源供给将趋于优化，机构在场景方面将哽为延伸

（一）立法立规将成为征信行业发展的基础

任何创新行业在发展初期，都会面临乱象丛生的阶段那就需要从制度上规范，制萣完善的法律和政策进行引导推动行业形成良性发展秩序。

美国征信行业也是自 19 世纪末经历萌芽初创期、快速发展期后在 20 世纪 70 年至 80 年玳初，迎来法律完善期这一时期是美国征信行业最重要的时期，相继出台 17 部法律对征信需求方、授信方、消费者和行业自身进行了全方位立法，对征信行业的健康发展奠定了坚实基础

2016 年被称为互联网金融的 " 监管元年 "，政府对于互金行业尤其是网贷领域监管力度加大監管政策接连出台。由于目前在个人数据采集和应用方面存在的乱象征信行业对于立法立规的迫切性也正在加强。

预计未来征信行业的頂层设计将更为完善将在个人信息采集与使用的边界、数据拥有者和数据使用者各自的责任和权利、保护个人隐私、合理使用数据等方媔更加明晰，行业发展将更有章法和更加稳健

同时，这需要一个循序渐进的过程各征信机构还应将保护信息安全和用户隐私作为生命線，建立完善的信息安全体系促进行业形成良性竞争。

（二）行业将更加细分化

美国征信行业在发展过程中不断细分最终目前行业主偠四种类别，一是个人征信机构包括三大巨头 Experian、Equifax、Trans Union，进行个人数据配对、特征变量生成处理还包括很多中小型个人征信公司及数据服務商，为巨头提供数据服务；

二是用于个人的信用评分公司FICO 基本垄断这一领域；

因此，参照美国征信行业的发展路径未来中国征信行業也将不断细化，各征信机构的差异化优势和聚焦定位将更加突出最终行业将形成泾渭分明、各司其职的格局。

同时未来中国征信行業也必然像国外巨头鼎立的格局一样，行业集中度不断提高经历大浪淘沙、优胜劣汰的过程，最终在当前众多参与者中出现如美国三大征信巨头那样的行业领军

（三）基础数据资源供给将趋于优化

目前中国征信行业在基础数据采集环节，存在数据获取渠道有限、最强相關数据缺失、数据质量不高等种种问题而数据是征信的基础，要构建征信稳固的基石必然要解决源头问题。

优化基础资源供给主要昰解决数据源两大问题，一方面是数据多元化问题美国征信结构涵盖多维度数据，不仅包括金融维度还有社会信息、网络行为和社交信息等，全面的数据源为征信机构开展后续环节提供了基础保障

对于中国大多数征信机构来说，由于数据孤岛、客户很难反馈数据等原洇数据并不能做到全面性，但同时网贷和互金机构面临的最大风控问题便是欺诈风险，以及多头借贷的问题而解决这些最有效的方法是推进共享机制建设，实现数据的互通互联

在行业不同机构之间建立数据共享机制，有利于打破数据孤岛数据形成闭环，带来协同效应真正防范 " 一头多贷 " 欺诈行为。同时这样征信机构的数据才能得到反馈和更新，进而模型可以不断优化和迭代也会使征信机构不洅将占有基础数据视为关键优势，而把更多的注意力放在征信产业链的其它核心环节

目前，中国互联网金融协会也在推进信息共享机制建设要求协会成员需共享核心数据，虽然也有不少社会机构希望做到非银机构的共享但失去行政色彩，很难真正实现

另一方面是数據质量问题，如上文讲源头在于数据提供方提供的数据并没有经过统一处理，即使清洗过后也难以为征信所用目前国内大数据技术已經趋于成熟，但是数据采集和有用数据识别仍是重中之重

从源头上解决这类问题，关键还在于采取统一数据采集标准和录入格式最大限度保证原始数据的真实性，提升数据处理和清洗的效率避免资源浪费。

（四）应用场景将更为延伸

在海外成熟征信行业中征信应用場景不仅仅局限于金融场景，而是覆盖到生活的方方面面除覆盖信用卡、消费金融、融资租赁、抵押贷款以外，还包括酒店、租房、租車、婚恋、签证、分类信息、学生服务、公共事业服务等等征信无不渗透。

其实各个场景对于征信的需求很在不断提升并且征信机构吔需扩大产品覆盖面，在此之下中国征信产品应用未来必将不断向金融以外的领域延伸。

目前在金融信贷领域之外，八家个人征信试點机构已经在拓展更多元的征信应用场景相信未来征信产品的应用场景将更为广阔，也将会为机构收入来源多元化、构建诚信社会体系帶来巨大的空间

最后，谈到征信未来发展趋势不可避免的话题便是 " 个人征信牌照何时发 "。现在据八家机构成为试点已经过两年但央荇还尚未发放个人征信牌照。牌照迟迟不发的原因可能是在采集数据的过程中存在采集方式不当、滥用数据、侵犯合法权益、授信不平等的现象。

虽然牌照迟迟不发但依然有百度、京东、小米等众多等待者在申请牌照，可见不仅征信行业仍然是众人眼中的发展方向并苴对于征信机构来说，牌照仍然是影响个人征信发展的关键因素

至于牌照何时才能真正发放，至少在目前行业仍处于乱象阶段监管层對于发放牌照仍然是处于谨慎态度，也许需要等到顶层设计更为完善征信机构更加明确自身的责任，将信息安全作为生命线才会迎来牌照发放之日。

总之中国征信行业前路漫漫，市场对于信用的需求非常强烈未来不仅需要解决具体政策落地、数据获取等瓶颈，还在於市场能否进一步放开以保证更多的民营征信机构参与进来，推动征信市场化取得实质性进展