导读
在金融机构信用贷款市场上，个人信用分成为反欺诈之后控制信用风险的重要手段。这也成了各大机构切入征信市场的抓手。
在个人征信牌照上无法突破时局下，包括互联网巨头在内的第三方征信依然踊跃选择发布“信用分”。
在蚂蚁金服旗下芝麻信用评分上线两年半之后，近日，腾讯对部分用户开放信用分查询渠道。芝麻信用分和腾讯信用分均通过五项指标来得出个人信用分，其中腾讯信用分的评分指标是“履约、安全、财富、消费、社交”五大指数。
在金融机构信用贷款市场上，个人信用分成为反欺诈之后控制信用风险的重要手段。这也成了各大机构切入征信市场的抓手。
蚂蚁金服、腾讯先后测试“信用分”
21世纪经济报道记者获悉，腾讯此次开放信用分查询为腾讯信用和QQ超级会员合作活动的小范围灰度测试，目前已结束。这是小范围测试，并非腾讯信用分的正式发布。
从评分模型看，腾讯信用分主要通过“履约、安全、财富、消费、社交”五大指数，基于历史行为，统计评估得出信用分。最低300分，最高850分。履约指数是指贷款、信用卡、分期是否按时还款；安全指数是指个人信息是否准确，账户的安全性是否足够高、是否经常更换联系方式等；财富指数是指个人资产情况，例如各类资产的构成、理财记录等；消费指数是指手机QQ、微信支付行为如何，例如购物、缴费等场景的行为及偏好；社交指数是指社交行为和人脉关系如何。
2015年1月发布的芝麻信用分亦颇为相似，其通过对信用历史、行为偏好、履约能力、身份特质、人脉关系五个维度客观呈现个人信用状况的综合分值，分值范围为350至950。
由于发布时间不一，二者区别在于应用场景。
其中，芝麻信用表示，已经形成芝麻信用评分、芝麻信用元素表、行业关注名单、反欺诈等全产品线，其应用场景已超出金融本身，涉入信用卡、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、公共事业服务等上百个场景。刚刚测试的腾讯信用分则应用在现金借贷、银行办卡和消费分期等金融领域，生活特权包括信用出行等。
借“信用分”切入征信
在个人征信牌照尚无落地的情况下，“信用分”成为各征信机构切入征信市场的一环。
前述芝麻信用分、腾讯信用分等互联网巨头发布的信用分已开始向各类金融场景拓展。对于其与央行征信的区别，一金融机构风控人士如是认为，“人行征信以信用为核心，其他以客户行为为核心。”
二者区别在于，有资深风控人士认为，狭义上的个人信用即是债务相关的数据，包括还款、负债、收入和资产等信息。对于数据而言，央行征信数据属于第一层。从广义上的信用来说，当前名为大数据的社交网络、水电煤气等数据属于央行征信之下的数据，这些数据与个人信用之间并非强相关性，属于替代性数据。
信用分本质是一个数据驱动模型。在互联网机构掌握的社交等行为数据基础上，部分互联网机构也可以通过旗下互联网银行等接入央行征信，从而求解出个人信用评分。
此外，“真正的信用评分不可能说你可以刷上去，不像游戏分是可以刷上去的”。
对征信而言，信用分的应用场景，在于覆盖无征信人群和信用贷款。
实际上，从征信市场本身来看，现有的信用报告范围和内容覆盖不足。招联消费金融公司总经理章杨清表示，从范围看，国内有三分之二的人群是征信报告没有覆盖到的；约有66%的人群是无法享受合理的金融服务，这使得高风险高收益产品应运而生，引发暴力催收等问题。
前述资深风控人士表示，普惠金融最重要的一个门槛在于如何为无征信报告人士提供征信服务。没有征信之前，银行很难给其放款。如果第三方征信公司，能够通过一些外部数据给其打出一个有效的分，使得合理地获得银行的贷款，就达到普惠金融的目的。
除了覆盖无征信人群，信用分也已应用在信用贷款上。以消费金融为例，21世纪经济报道记者从招联消费金融获悉，招联与联通大数据中心合作，通过一年多时间，探索出KS值超过40的沃信用分，增加到联通的手机营业厅中，让信用分直接应用到联通后付费业务的永不停机、信用购机等主营业务；以前通过率低且容易出现手机套现，现在通过率高达8成。
数据格局待统一
不过，如何将其应用到银行等金融机构中，信用分仍需努力。
华南某股份制银行零售负责人表示，该行会自己开发信用风控模型、评分卡等，会采用央行征信和第三方反欺诈和征信数据等，但没有采用互联网机构开发的个人信用评分。
21世纪经济报道记者在采访中发现，在反欺诈风险之外，商业银行近年来在信用卡、信用贷款等信用领域，开始采用信用评分模型，以控制对贷款人的信用风险，防止过度授信等行为。
在个人征信而言，尴尬之处在于征信牌照难以落地，今年4月，央行征信管理局局长万存知表示，目前八家正在进行个人征信开业准备的机构均未达到监管标准，央行发放个人征信牌照要进行大量基础工作，也需要各方面进行深入细致的协调，这都需要时间。
早在2015年，央行下发通知，要求芝麻信用、腾讯征信等8家试点机构做好个人征信业务准备工作，但至今仍未下发个人征信牌照。与之相反，多家征信机构开始着手合作成立“信联”机构。
但是，征信是金融的基础设施之一。
“在Fintech的基础架构上，传统金融机构已落后互联网巨头3-5年。落后的原因主要是欠缺成本的压力，严苛的业务连续性要求，存量系统资产和人才结构包袱。”他表示，只有“信用基础完善后，未来的竞争核心在于体验、效率和成本”。
章杨清认为，信用基础设施已成为消费金融生态平台的重要一环。有的平台，急于流量变现，不愿投入资源做好“三通一平”的基建工程，最后肯定会因为流量旁路而枯竭。
“目前信用数据源除了人行征信中心，还有各类金融机构、互联网巨头、政府公共数据、通讯运营商大数据、第三方独立数据、各类企业数据等。”章杨清表示。信用机构数据源呈现多极众小的格局，亟须统筹规划管理。
如，政府部门的公共信息，应该不断纳入最为权威的人行征信，进行集约化的管理；各类企业平台积累的信息，建议政府规划支持、行业联盟组织、业界巨头牵头，参与方共同出标准，建立统一入口、准入退出、收费指导、管理规范等，实现多元化发展；鼓励市场多元化参与，数据量丰富、产品化能力强的公司，其贡献和收益也成正比；采用区块链技术分布部署应用，去中心化。