在金融機構信用貸款市場上，個人信用分成為反欺詐之後控制信用風險的重要手段。這也成了各大機構切入徵信市場的抓手。
在個人徵信牌照上無法突破時局下，包括互聯網巨頭在內的第三方徵信依然踴躍選擇發佈“信用分”。
在螞蟻金服旗下芝麻信用評分上線兩年半之後，近日，騰訊對部分用户開放信用分查詢渠道。芝麻信用分和騰訊信用分均通過五項指標來得出個人信用分，其中騰訊信用分的評分指標是“履約、安全、財富、消費、社交”五大指數。
在金融機構信用貸款市場上，個人信用分成為反欺詐之後控制信用風險的重要手段。這也成了各大機構切入徵信市場的抓手。
螞蟻金服、騰訊先後測試“信用分”
21世紀經濟報道記者獲悉，騰訊此次開放信用分查詢為騰訊信用和QQ超級會員合作活動的小範圍灰度測試，目前已結束。這是小範圍測試，並非騰訊信用分的正式發佈。
從評分模型看，騰訊信用分主要通過“履約、安全、財富、消費、社交”五大指數，基於歷史行為，統計評估得出信用分。最低300分，最高850分。履約指數是指貸款、信用卡、分期是否按時還款；安全指數是指個人信息是否準確，賬户的安全性是否足夠高、是否經常更換聯繫方式等；財富指數是指個人資產情況，例如各類資產的構成、理財記錄等；消費指數是指手機QQ、微信支付行為如何，例如購物、繳費等場景的行為及偏好；社交指數是指社交行為和人脈關係如何。
2015年1月發佈的芝麻信用分亦頗為相似，其通過對信用歷史、行為偏好、履約能力、身份特質、人脈關係五個維度客觀呈現個人信用狀況的綜合分值，分值範圍為350至950。
由於發佈時間不一，二者區別在於應用場景。
其中，芝麻信用表示，已經形成芝麻信用評分、芝麻信用元素表、行業關注名單、反欺詐等全產品線，其應用場景已超出金融本身，涉入信用卡、消費金融、融資租賃、抵押貸款，到酒店、租房、租車、婚戀、分類信息、學生服務、公共事業服務等上百個場景。剛剛測試的騰訊信用分則應用在現金借貸、銀行辦卡和消費分期等金融領域，生活特權包括信用出行等。
借“信用分”切入徵信
在個人徵信牌照尚無落地的情況下，“信用分”成為各徵信機構切入徵信市場的一環。
前述芝麻信用分、騰訊信用分等互聯網巨頭髮布的信用分已開始向各類金融場景拓展。對於其與央行徵信的區別，一金融機構風控人士如是認為，“人行徵信以信用為核心，其他以客户行為為核心。”
二者區別在於，有資深風控人士認為，狹義上的個人信用即是債務相關的數據，包括還款、負債、收入和資產等信息。對於數據而言，央行徵信數據屬於第一層。從廣義上的信用來説，當前名為大數據的社交網絡、水電煤氣等數據屬於央行徵信之下的數據，這些數據與個人信用之間並非強相關性，屬於替代性數據。
信用分本質是一個數據驅動模型。在互聯網機構掌握的社交等行為數據基礎上，部分互聯網機構也可以通過旗下互聯網銀行等接入央行徵信，從而求解出個人信用評分。
此外，“真正的信用評分不可能説你可以刷上去，不像遊戲分是可以刷上去的”。
對徵信而言，信用分的應用場景，在於覆蓋無徵信人羣和信用貸款。
實際上，從徵信市場本身來看，現有的信用報告範圍和內容覆蓋不足。招聯消費金融公司總經理章楊清表示，從範圍看，國內有三分之二的人羣是徵信報告沒有覆蓋到的；約有66%的人羣是無法享受合理的金融服務，這使得高風險高收益產品應運而生，引發暴力催收等問題。
前述資深風控人士表示，普惠金融最重要的一個門檻在於如何為無徵信報告人士提供徵信服務。沒有徵信之前，銀行很難給其放款。如果第三方徵信公司，能夠通過一些外部數據給其打出一個有效的分，使得合理地獲得銀行的貸款，就達到普惠金融的目的。
除了覆蓋無徵信人羣，信用分也已應用在信用貸款上。以消費金融為例，21世紀經濟報道記者從招聯消費金融獲悉，招聯與聯通大數據中心合作，通過一年多時間，探索出KS值超過40的沃信用分，增加到聯通的手機營業廳中，讓信用分直接應用到聯通後付費業務的永不停機、信用購機等主營業務；以前通過率低且容易出現手機套現，現在通過率高達8成。
數據格局待統一
不過，如何將其應用到銀行等金融機構中，信用分仍需努力。
華南某股份制銀行零售負責人表示，該行會自己開發信用風控模型、評分卡等，會採用央行徵信和第三方反欺詐和徵信數據等，但沒有采用互聯網機構開發的個人信用評分。
21世紀經濟報道記者在採訪中發現，在反欺詐風險之外，商業銀行近年來在信用卡、信用貸款等信用領域，開始採用信用評分模型，以控制對貸款人的信用風險，防止過度授信等行為。
在個人徵信而言，尷尬之處在於徵信牌照難以落地，今年4月，央行徵信管理局局長萬存知表示，目前八家正在進行個人徵信開業準備的機構均未達到監管標準，央行發放個人徵信牌照要進行大量基礎工作，也需要各方面進行深入細緻的協調，這都需要時間。
早在2015年，央行下發通知，要求芝麻信用、騰訊徵信等8家試點機構做好個人徵信業務準備工作，但至今仍未下發個人徵信牌照。與之相反，多家徵信機構開始着手合作成立“信聯”機構。
但是，徵信是金融的基礎設施之一。
“在Fintech的基礎架構上，傳統金融機構已落後互聯網巨頭3-5年。落後的原因主要是欠缺成本的壓力，嚴苛的業務連續性要求，存量系統資產和人才結構包袱。”他表示，只有“信用基礎完善後，未來的競爭核心在於體驗、效率和成本”。
章楊清認為，信用基礎設施已成為消費金融生態平台的重要一環。有的平台，急於流量變現，不願投入資源做好“三通一平”的基建工程，最後肯定會因為流量旁路而枯竭。
“目前信用數據源除了人行徵信中心，還有各類金融機構、互聯網巨頭、政府公共數據、通訊運營商大數據、第三方獨立數據、各類企業數據等。”章楊清表示。信用機構數據源呈現多極眾小的格局，亟須統籌規劃管理。
如，政府部門的公共信息，應該不斷納入最為權威的人行徵信，進行集約化的管理；各類企業平台積累的信息，建議政府規劃支持、行業聯盟組織、業界巨頭牽頭，參與方共同出標準，建立統一入口、准入退出、收費指導、管理規範等，實現多元化發展；鼓勵市場多元化參與，數據量豐富、產品化能力強的公司，其貢獻和收益也成正比；採用區塊鏈技術分佈部署應用，去中心化。