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征信行业深度报告(上)——征信商业模式、数据来源和产品分类

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发表于 2015-12-7 19:14:03 | 显示全部楼层 |阅读模式

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以下报告来自广发证券分析师刘雪峰和康健,36大数据在此仅为分享,不代表本站观点。报道中出现的商标属于其合法持有人。
征信的定义:
征信是指依法收集、整理、保存、加工自然人、法人及其他组织的信用信息,并对外提供信用报告、信用评估、信用信息咨询等服务,帮助客户判断、控制信用风险,进行信用管理的活动;从服务对象的不同,我们可以概述征信具有六大作用:防范信用风险、服务其他授信市场、加强金融监管和宏观调控、服务其他政府部门、有效揭示风险、提高社会信用意识;按业务模式征信分为企业征信和个人征信。
首批个人征信牌照发放。
2015 年 1 月 5 日,人民银行印发《关于做好个人征信业务准备工作的通知》,包括芝麻信用、腾讯征信、前海征信、鹏元征信、中诚信征信、中 智诚征信、拉卡拉信用管理和华道征信, 八家机构在各自领域拥有数据资源优势。
大型数据库和产品设计和实现能力是征信企业的核心竞争力。
征信基础数据库的收录人数、收集信息全面度、覆盖范围和使用广泛尤为重要; 截至 2013 年 11 月底,国内最全面的数据库人民银行征信系统收录 8.3 亿多 人,企业及其他组织近 2000 万户。此外,先进的统计分析、创新的建模技术和专业的软件工具是征信公司提供高附加值服务的核心竞争力, 模型的预测能力、排序能力、分辨能力的强弱和稳定性都十分重要。
市场规模:
我们对中美两国征信市场规模进行测算,美国征信市场规模为 671 亿元。中国市场,我国个人征信行业进入高速发展期,征信服务人口覆盖率达 50%,每人每年查询个人征信报告的次数为 5 次,央行征信中心个人报告查询服务的单价为 25 元,我们推算我国征信市场未来的规模约 855 亿元,极有可能超越美国成为全球最大征信市场。
风险提示
收购整合的风险;个人征信牌照发放推迟的风险;业务进展低于预期的风险。
一、 报告核心观点
征信是指依法收集、整理、保存、加工自然人、法人及其他组织的信用信息,并对外提供信用报告、信用评估、信用信息咨询等服务,帮助客户判断、控制信用风险,进行信用管理的活动; 从服务对象的不同 , 我们可以概述征信具有六大作用:
防范信用风险、服务其他授信市场、加强金融监管和宏观调控、服务其他政府部门、有效揭示风险、提高社会信用意识; 按业务模式征信分为企业征信和个人征信。
2015年1 月 5日,人民银行印发《关于做好个人征信业务准备工作的通知》, 八家机构获第一批个人征信牌照, 包括芝麻信用管理有限公司、腾讯征信有限公司、深圳前海征信中心股份有限公司、鹏元征信有限公司、中诚信征信有限公司、中智诚征信有限公司、拉卡拉信用管理有限公司和北京华道征信有限公司。 八家机构在各自领域拥有数据资源优势, 牌照的发放标志国内征信行业进入高速发展期。
大型数据库和产品设计和实现能力是征信企业的核心竞争力。 征信基础数据库的收录人数、收集信息全面度、覆盖范围和使用广泛尤为重要,例如,截至2013年11 月底,国内最全面的数据库人民银行征信系统收录自然人8.3亿多,收录企业及其他组织近2000万户。此外,先进的统计分析技术、创新的建模技术和专业的软件工具是征信公司提供高附加值服务和保持行业领先的核心竞争力, 模型的预测能力、排序能力、分辨能力的强弱和稳定性都十分重要。
我们对中美两国征信市场规模进行测算, 美国征信市场规模为671 亿元。中国市场,假设我国个人征信行业进入加速发展时期,征信服务人口覆盖率达到 50%,每人每年查询个人征信报告的次数为 5次,根据央行征信中心的规定,个人报告查询服务的单价为 25元。由此可推算我国征信市场未来的规模约855亿元,极有可能超越美国成为全球最大征信市场。 但我们不确定达到这个市场规模的时间,因为存在较多政策上不确定性和市场培育的进度问题。
二、 征信用途及发展历程
征信是指依法收集、整理、保存、加工自然人、法人及其他组织的信用信息,并对外提供信用报告、信用评估、信用信息咨询等服务,帮助客户判断、控制信用风险,进行信用管理的活动。 征信业包括如下部分:
征信机构: 是指依法设立,主要经营征信业务的机构;
信用报告: 是征信机构提供的关于企业或个人信用记录的文件, 是征信基础产品,系统记录企业或个人的信用活动,全面反映信息主体的信用状况;
信用评分: 是在信息主体信息的基础上,运用统计方法,对消费者或中小企业未来信用风险的一个综合评估;
征信体系: 指采集、加工、分析和对外提供信用信息服务,包括征信制度、信息采集、征信机构和信息市场、征信产品和服务、征信监管等方面,目的是在保护信息主体权益的基础上,构建完善的制度与安排,促进征信业健康发展;
社会信用体系 : 包括制度安排、信用信息的记录、采集和披露机制、采集和发布信用信息的机构和市场安排、监管体制、宣传教育安排等各个方面或各个小体系,最终目标是形成良好的社会信用环境。
征信作用:
防范信用风险
通过征信,查阅被征信人过往的历史记录,商业银行能够清楚的了解企业和个人的信用状况,采取相对灵活的信贷政策,扩大信贷范围,特别是规模较小的中小企业以及收入较低的个人。
服务其他授信市场
授信市场范围非常广泛,除银行外,还包括企业和企业之间、企业和个人之间、个人与个人之间,其它从事授信中介活动的机构如担保公司、租赁公司、保险公司、电信公司等。征信通过信息共享、各种风险评估等手段将受信方的信息全面、准确、及时地传递给授信方,有效揭示受信方的信用状况,采用的手段有信用报告、信用评分、资信评级等。
加强金融监管和宏观调控
通过征信机构强大的征信数据库,收录工商登记、信贷记录、纳税记录、合同履约、民事司法判决、产品质量、身份证明等多方面的信息,以综合反映企业或个人的信用状况。可以按照不同的监管和调控需要,对信贷市场、宏观经济的运行状况进行全面、深入的统计和分析,统计出不同地区、不同金融机构、不同行业和各类机构、人群的负债、坏账水平等。
服务其他政府部门
征信机构在信息采集中除了采集银行信贷信息外,还依据各国政府的政府信息公开的法规采集了大量的非银行信息,用于帮助授信机构的风险防范。当政府部门出于执法需要征信机构提供帮助时,可以依法查询征信机构的数据库,或要求征信机构提供相应的数据。
有效揭示风险,为市场参与各方提供决策依据
征信机构不仅通过信用报告实现信息共享,而且在这些客观数据的基础上通过加工而推出对企业和个人的综合评价,如信用评分等。通过这些评价,可以有效反映企业和个人的实际风险水平,有效降低授信市场参与各方的信息不对称,从而做出更好的决策。
提高社会信用意识
在现代市场经济中,培养企业和个人具有良好的社会信用意识,有利于提升宏观经济运行效率, 但良好的社会信用意识并不是仅仅依靠教育和道德的约束就能够建立的,必须在制度建设上有完备的约束机制。
近年来我国 征信法规建设不断推进,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,促进了 国内 征信行业快速健康的发展。
我们把国内征信行业发展分为三个阶段:
1)探索阶段。 80年代后期,人民银行成立了第一家信用评级公司 ——上海远东资信评级有限公司 ; 为满足涉外商贸往来中的企业征信信息需求,对外经济贸易部计算中心和国 际企业征信机构邓白氏合作,相互提供中国和外国企业的信用报告;1993年,新华信国际信息咨询有限公司 成立专门从事企业征信; 此后,一批专业信用调查中介机构相继成立, 国内征信行业雏形初现。
( 2)起步阶段。 1996年,人民银行在全国推行企业贷款证制度; 1997年,上海开展企业信贷资信评级; 1999年上海资信有限公司成立, 经人民银行批准在上海市进行个人征信试点, 从事个人征信与企业征信服务; 1999年底,银行信贷登记咨询系统上线运行;2002年,银行信贷登记咨询系统建成地、省、总行三级数据库,实现全国联网查询。
( 3)发展阶段。 2003年,国务院赋予人民银行“管理信贷征信业,推动建立社会信用体系” ,批准设立征信管理局,上海、北京、广东等启动区域社会征信业试点,地方性征信机构迅速发展,部分信用评级机构开始开拓银行间债券市场信用评级等,国际知名信用评级机构先后进入中国市场; 2004年,人民银行建成全国集中统一的个人信用信息基础数据库; 2005年银行信贷登记咨询系统升级为全国集中统一的企业信用信息基础数据库; 2008年,国务院将人民银行征信管理职责调整为“管理征信业”并牵头社会信用体系建设; 2013年3月, 《征信业管理条例》正式实施,人民银行为征信业监督管理部门。
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八家机构首批获个人征信牌照。 2015年1 月 5日, 中国 人民银行印发《关于做好个人征信业务准备工作的通知》, 要求八家机构做好个人征信业务的准备工作,准备时间为六个月。允许开展个人征信业务准备工作的机构包括芝麻信用管理有限公司、腾讯征信有限公司、深圳前海征信中心股份有限公司、鹏元征信有限公司、中诚信征信有限公司、中智诚征信有限公司、拉卡拉信用管理有限公司和北京华道征信有限公司。 我们把八家机构按照行业属性分为以下几类:
( 1)互联网巨头
腾讯征信有限公司: 依托于腾讯集团, 主要优势在社交、 游戏、电商及其他互动平台的海量用户积累 ,截至2014年上半年,微信及WeChat月活跃账户 4.38亿, QQ智能终端月活跃账户 5.21 亿。腾讯征信可以帮助用户建立个人信用,降低信用服务的成本; 腾讯征信主要由财付通团队负责,主要运用社交网络上海量信息,如在线时长、登录行为、虚拟财产、支付频率、购物习惯、社交行为等,为用户建立基于线上行为的征信报告。
芝麻信用管理有限公司: 依托于阿里集团, “芝麻信用”以阿里云的大数据分析为基础,并收集来自政府和其他金融系统的数据,整合分析用户的个人信用评价,帮助互联网金融企业对用户的还款意愿及还款能力做出结论, 为用户提供快速授信及现金分期服务,为互联网信贷提供信用依据; 芝麻信用系统包括芝麻分、芝麻认证、风险名单库等产品。
( 2)保险公司
深圳前海征信中心股份有限公司: 前海征信包括企业信用信息的采集、整理、保存、加工、咨询等。作为一家全牌照金融企业, 至今已经发展成为融保险、银行、投资等金融业务为一体的整合、紧密、多元的综合金融服务集团, 仅寿险客户就超过8000万人,数据资源丰富。征信业务现被划在平安集团 IT部门下,全平台搜集数据,目前与银联、腾讯都有合作。
( 3) 老牌征信公司
鹏元征信有限公司: 1999年开始筹建个人征信系统,是国内 征信服务业开创者之一。 2005年公司正式成立,拥有鹏元征信系统、评分系统、客户关系管理系统等多项国内首创并具有完全自主知识产权的核心技术。
中诚信征信有限公司: 中诚信征信是由中国诚信信用管理有限公司的全资子公司,为专业化、全方位的信用服务机构。集团成立于1992年,前身是经中国人民银行总行批准设立的中国诚信证券评估有限公司,国内第一家全国性的从事信用评级、金融证券咨询和信息服务等业务的股份制非银行金融机构。
中智诚征信有限公司: 民营第三方征信公司,董事长盛希泰,和俞敏洪一起成立洪泰基金。盛希泰具有二十年金融行业实践管理经验,曾任华泰联合证券有限责任公司董事长,先后培育了中联重科、大族激光、蓝色光标等数十家行业领先的上市公司。
( 4) 拥有数据资源的新兴公司
拉卡拉信用管理有限公司。 拉卡拉累计用户超过8000万,累计服务用户超过8亿人次,在全国超过300个城市运营超过50万商户,覆盖80%以上社区,每月交易额超过1000亿元。拉卡拉与中国银联以及工、农、中、建、交五大行在内的上百家金融机构建立了战略合作伙伴关系,全国主要银行的信用卡用户平均约有15%主要通过拉卡拉平台还款,个别银行甚至超过40%。
北京华道征信有限公司。 银之杰、北京创恒鼎盛、清控三联、新奥资本分别持有北京华道征信40%、 30%、 15%、 15%的股权。银之杰收购亿美软通, 作为国内最早的短彩信商务平台提供商,积累了大量客户资源, 客户群体覆盖互联网( 谷歌、百度、淘宝、当当网、支付宝等) , 金融( 中信银行、招商证券、广发基金、生命人寿等) 、商贸零售等( 沃尔玛等) 诸多领域, 业务覆盖超过5亿手机用户 , 是中国移动商务服务领域产品线最齐全、营销网络覆盖量最广、服务经验最丰富、客户数量最多的企业。 清控三联依托清华五道口金融学院设立,央行研究生院,清华控股集团持有清控三联100%的股权。新奥资本是清洁能源公司新奥集团股份有限公司控股95%的子公司,是新奥集团旗下从事股权投资和投资管理的平台公司, 为超过920多万户居民以及3.8万多家工商业用户提供清洁能源产品与服务,铺设中枢及主干管道超过2.3万公里,覆盖城区人口6100多万,在105个城市投资运营448座天然气加气站。
首批个人征信牌照公司 股东背景
  • 芝麻信用管理有限公司是蚂蚁金服旗下品牌,属于阿里巴巴体系。
  • 腾讯征信有限公司,腾讯旗下,依托于腾讯集团。
  • 深圳前海征信中心股份有限公司,深圳市平安创新资本投资有限公司 、 深圳市平安置业投资有限公司 持有的比例分别为 90%、 10%。
  • 鹏元征信有限公司,深圳市个人信用征信系统受深圳市政府委托,由鹏元征信有限公司承建,是目前中国现有的三大征信系统之一。
  • 中诚信征信有限公司,中诚信征信是由中国诚信信用管理有限公司的全资子公司 。
  • 中智诚征信有限公司,民营第三方征信公司,致力于中国社会信用体系基础建设,董事长是盛希泰。
  • 拉卡拉信用管理有限公司,拉卡拉网络技术有限公司 、 旋极信息、 蓝色光标品牌顾问、 拓尔思、 梅泰诺持有的比例分别为 40%、 15%、 15%、 15%、 15%。
  • 北京华道征信有限公司,银之杰、北京创恒鼎盛、清控三联、新奥资本持有的比例分别为 40%、 30%、15%、 15%。
三、 征信业商业模式概述
个人和企业在日常生活消费中,在银行、电商、电信运营商、 社保、 医院等企事业单位以及相关政府部门的数据库中积累了大量的个人基本信息,以及支付、借还款等信息,体现了个体的信用 信息。数据供应方将信息提供给征信机构,征信机构根据模型处理的结果为个人和企业出具征信评分或评级。征信信息由房地产商、汽车厂商、银行等机构购买并使用,作为为个人和企业提供服务的依据和保障。
国内 的征信系统分为四部分:法律框架、监管环境、征信市场和征信机构。征信机构主要包括政府机构、私营机构、行业协会下属机构,发布信息的单位包括银行、税务部门和征信局,采集的信息包括银行信息、商业信息、执法信息等。征信市场涉及的范围包括资本市场(金融)、个人消费市场、商品市场,居民和企业等个体在征信市场中产生的信用信息经过收集和初步处理之后提供给征信机构。
(一)制定数据采集计划
征信机构从客户的实际需求出发, 确定所需采集数据种类。例如一家银行决定是否对某企业发放短期贷款时, 重点关注该企业的历史信贷记录、资金周转情况,需采集的数据项为企业基本概况、历史信贷记录、财务状况等。对于大量报送数据的方式,由于数据项种类多、信息量大,征信机构事先制定一个规范的数据报送格式,让授信机构或其它机构按照格式报送数据。
(二)采集数据
数据一般来源于已公开信息、征信机构内部存档资料、授信机构等专业机构提供的信息、被征信人主动提供的信息、征信机构正面或侧面了解到的信息。出于采集数据真实性和全面性的考虑,征信机构可通过多种途径采集信息,但要兼顾数据的可用性和规模,在适度的范围内采集合适的数据。
(三)数据分析
数据查证保证征信产品的真实性。一是查数据的真实性, 二是查数据来源的可信度, 三是查缺失的数据; 信用评分运用先进的数据挖掘技术和统计分析方法,通过对个人的基本概况、信用历史记录、行为记录、交易记录等大量数据进行系统的分析,挖掘数据中蕴含的行为模式和信用特征,以信用评分的形式对个人未来的某种信用表现做出综合评估。信用评分模型有各种类型,能够预测未来不同的信用表现; 在对征信数据进行分析时, 还可以借助统计分析方法对征信数据进行全方位分析,并将分析获得的综合信息用于不同的目的,使用的统计方法主要有关联分析、分类分析、预测分析、时间序列分析、神经网络分析等。
(四)形成信用报告
征信机构完成数据采集后,根据收集到的数据和分析结果加以综合整理,最终形成信用报告, 报告要保证客观性、全面性、隐私和商业秘密保护等原则。
四、 征信数据的来源和产品分类
截至2013年11 月底,国内最全面的数据库是人民银行征信系统, 收录了 8.3亿多人次数据,收录企业及其他组织近2000万户。 中国人民银行的个人标准信用信息基础数据库主要是通过以下两个渠道采集汇总并且不断更新:
当客户通过银行办理贷款、信用卡、担保等信贷业务的时候,个人信用信息就会通过银行自动报送给个人标准信用信息基础数据库;
通过与公安部、信息产业部、建设部以及劳动和社会保障部等政府相关部门、公用事业单位进行系统对接,可以采集居民身份信息、个人手机话费、社会保障金等非银行系统信用记录情况。
总的来说, 征信基础数据库的建立以银行信贷信息为核心(国际上个人有效征信数据多数产生于信贷领域, 多数使用也是在信贷领域) , 包括一是社保、公积金、环保、欠税、民事裁决与执行等公共信息,二是商业银行、农村信用社、信托公司、财务公司、汽车金融公司、小额贷款公司等各类放贷机构。
在互联网时代,传统的围绕银行构建的个人征信体系将被无限丰富化,征信的市场化趋势将逐渐明晰。 以互联网 企业(腾讯、 阿里、 百度等) 和支付系统(支付宝、 微信支付等第三方支付厂商) 为核心、 网络购物(京东、 苏宁易购、 亚马逊、当当 网等) 等诸多领域。 日常生活的数据同样具有很大参考价值(个人手机话费、打车软件、 水电煤气费、 物业费等)。 具有全面数据库的征信公司未来有望形成垄断地位, 形成以企业和个人信用报告为核心的征信产品体系。
中国人民银行征信数据信息:
信贷记录:信用卡、 银行贷款和其他信用贷款记录;
公共记录:欠税记录、 民事判决记录、 强制执行记录、 行政处罚记录、 电信欠费记录;
查询记录:最近两年信用报告被查询记录;
在国外, 一家公司想要获得征信数据信息,必须有合法的需求和可允许的目的,而且必须把这个意图报告给征信局。在英国,必须有consumer credit licence(通常银行,合作社、金融公司、大型零售商和通信公司) ; 在美国,可允许的目的是联邦法律定义的, 每个州的法律对于此定义稍有偏差, 贷款人拿到报告后,通常还要配合其他信息,包括申请表的信息,或者和申请人以前的协议。
征信的作用是企业和个人信用信息基础数据库功能帮助商业银行等机构核实客户身份,杜绝信贷欺诈, 保证信贷交易正常进行,所以征信的合法性非常重要。 国内征信市场自 2013年3月 15日国务院《征信业管理条例》正式颁布实施以后, 2013年12月 20日中国人民银行颁布实施《征信机构管理办法》进一步对征信机构进行了规范。 2015年1 月 5日,央行网站发布了《关于做好个人征信业务准备工作的通知》 ,8家征信企业将获得第一批个人征信牌照,央行要求这些机构提前做好准备工作,时间为 6个月。 随着国内征信行业的不断发展,法律制度正在不断完善。
欠税记录记载了个人所得税欠税情况,包括欠税金额、欠税统计时间、纳税人识别号和主管税务机关等内容。
民事判决记录记载了与居民个人相关的民事判决情况,包括立案法院、案由、立案时间、案号、诉讼标的、诉讼标的的金额、结案方式、判决/调解生效结果及时间等。
强制执行记录记载了民事判决结果的强制执行情况。
行政处罚记录记载了居民个人的行政处罚情况,包括处罚机构、处罚内容、处罚金额、处罚生效时间、处罚截止时间、行政复议等内容。
电信欠费信息记载了居民固定电话和手机话费的欠费情况,包括欠费金额、电信运营商、记账年月、业务开通时间等内容。
查询记录汇总了居民个人查询个人信用情况的记录,包括查询日期、查询操作员、查询原因等内容,只有2年内的记录会列示,超过2年的查询次数会显示在底端。
征信的分类:
( 1) 按业务模式分为企业征信和个人征信
企业征信主要是收集企业信用信息、生产企业信用产品的机构;个人征信主要是收集个人信用信息、生产个人信用产品的机构。美国的征信机构主要有三种模式:资本市场信用评估机构, 评估对象为股票、债券和大型基建项目;商业市场评估机构,评估对象为各类大中小企业; 个人消费市场评估机构, 评估对象为个人消费者。
( 2) 按服务对象分为信贷征信、商业征信、雇佣征信以及其他征信信贷征信主要服务对象是金融机构,为信贷决策提供支持;商业征信主要服务对象是批发商或零售商,为赊销决策提供支持;雇用征信主要服务对象是雇主,为雇主用人决策提供支持;各类不同服务对象的征信业务,有的是由一个机构来完成,有的是在围绕具有数据库征信机构上下游的独立企业内来完成。
( 3)按征信范围可分为区域征信、国内征信、跨国征信区域征信一般规模较小,只在某一特定区域内提供征信服务,这种模式一般在征信业刚起步的国家存在较多,征信业发展到一定阶段后随之逐步消失;国内征信是目前世界范围内最多的机构形式之一, 普遍采取这种形式;跨国征信这几年正在迅速崛起,得以快速发展,但由于每个国家的政治体制、法律体系、文化背景不同,跨国征信的发展也受到一定的制约。
五、 征信业务的核心竞争力
(一) 全面和真实的数据库
征信基础数据库的收录人数、收集信息全面度、覆盖范围和使用广泛尤为重要。截至2013年11 月底, 国内最全面的数据库人民银行征信系统收录自然人8.3亿多,收录企业及其他组织近2000万户。
当客户通过银行办理贷款、信用卡、担保等信贷业务的时候,个人信用信息就会通过银行自动报送给个人标准信用信息基础数据库;
通过与公安部、信息产业部、建设部以及劳动和社会保障部等政府相关部门、公用事业单位进行系统对接,可以采集居民身份信息、个人手机话费、社会保障金等非银行系统信用记录情况;
以互联网 企业(腾讯、 阿里、 百度等)和支付系统(支付宝、 微信支付等第三方支付厂商)为核心、 网络购物(京东、 苏宁易购、 亚马逊、 当当 网等) 等诸多领域;
日常生活的数据也具有很大参考价值(个人手机话费、 打车软件、 水电煤气费、物业费等)。
在互联网时代,传统的围绕银行构建的个人征信体系将被无限丰富化, 首批获得个人征信牌照的公司在数据资源方面各有优势,未来随着不断获取数据资源以及行业内的并购整合, 具有全面数据库的征信公司有望脱颖而出。
首批个人征信牌照公司数据资源优势
芝麻信用管理有限公司
芝麻信用体系包括芝麻分、芝麻认证、风险名单库、芝麻信用报告、芝麻评级等信用产品。蚂蚁金服拥有 3 亿实名用户 和真实身份证信息,用户在淘宝和天猫上的消费和支付数据, 还包括投资、理财、生活、公益等其他数据。
腾讯征信有限公司
腾讯拥有 8.2 亿 QQ 月活跃用户、 4.68 亿微信月活跃用户的支持,同时在门户、娱乐等领域用户规模最大,还包括投资、理财、生活等其他数据。
深圳前海征信中心股份有限公司
不仅包括平安集团网贷业等类金融机构的借款信息、银行的贷款记录, 也涵盖车险违章等非金融信息。
鹏元征信有限公司
深圳市个人信用征信系统受深圳市政府委托,由鹏元征信承建, 从事征信业务超过 12 年,拥有鹏元征信系统、评分系统、客户关系管理系统等。
中诚信征信有限公司
拥有独立的民间征信数据库和电子商务平台 ,老牌企业征信公司。
中智诚征信有限公司
民营第三方征信公司, “中智诚个人征信评分” 包括:偿还历史、欠款额及信用账户数、使用年限、新开立信用账户、信用类型、近期信用查询次数等。
拉卡拉信用管理有限公司
累计用户超过 8000 万,累计服务用户超过 8 亿人次, 全国超过 300 个城市运营超过 50 万商户,覆盖 80%以上社区,每月交易额超过 1000 亿元。与中国银联以及工、农、中、建、交五大行等数百家金融机构建立了战略合作伙伴关系, 国内 信用卡用户平均约 15%通过拉卡拉平台还款。
北京华道征信有限公司
新奥资本为超过 920 多万户居民以及 3.8 万多家工商业用户提供清洁能源产品与服务,覆盖城区人口 6100 多万; 亿美软通为超过 45 万家企业提供移动个性客服、移动数据采集、移动高效管理等服务,覆盖超过 5 亿手机用户 。
(二)产品设计和实现能力
征信企业提供的产品和服务必须基于全面而丰富的数据库资源, 先进的统计分析技术、创新的建模技术和专业的软件工具也是征信公司提供高附加值服务和保持行业领先的核心竞争力。 2009年-2013年,益百利公司在数据和信息技术方面的投入比例基本稳定在8%-10%。 2013年益百利公司在数据和信息技术方面的投入为4.81 亿美元,占营业总收入的10%。
征信产品除了全面和真实的数据库,最重要的是产品设计和实现能力。在美国,益百利等大型征信机构在数据处理方面采取多层次数据挖掘等先进技术,利用私有云平台,对系统中海量数据进行处理和研发,减少主观判断,提高风险预测的准确性。但目前国内 征信机构发展起步较晚,缺少对数据处理的核心技术,导致数据分析结果不能够准确反应企业或个人的信用评级。 益百利使用透明的方法进行开发,以确保所开发的模型满足客户的实际业务需求,并保证建模方法的准确性和模型质量, 模型的预测能力、排序能力、分辨能力的强弱和稳定性都非常重要。
行业的差异以及客户群体的不同, 决定了 征信分析模型设计的相对独特性。 征信分析模型可以分两类: 预测模型用于预测客户 的前景,衡量客户 坏账的可能性;管理模型不具有预测性,它偏重于均衡的解释客户信息,从而衡量客户 的实力。 不同的国情如中国和欧美等,不同的放贷机构如商业银行、农村信用社、信托公司、财务公司、汽车金融公司、小额贷款公司等,不同的个人和企业客户,模型和系数都应该做出相应的调整。
FICO是1956年由Fair Issac 公司开发的评分系统,长期在美国信用评分市场占据主导地位;超过90%的借贷机构使用 FICO Score,主动管理信用水平;数据分析应用包括欺诈风险评估应用、行业走势分析应用、市场营销应用。
FICO信用分是最常用的一种普通信用分, 美国三大信用局均使用 FICO信用分。首先确定消费者的信用、品德,以及支付能力的指标,再把各个指标分成若干个档次以及各个档次的得分,然后计算每个指标的加权,最后得到消费者的总得分。 FICO信用分的打分范围是325~ 900。 FICO信用分可以帮助金融机构作出 决策。
如果借款人的信用分达到680分以上,金融机构就可以认为借款人的信用卓著;
如果借款人的信用分低于620分,金融机构或者要求借款人增加担保,或者寻找各种理由拒绝贷款;
如果借款人的信用分介于620~ 680分之间,金融机构要作进一步的调查核实,采用其它的信用分析工具,作个案处理;
信用分低于600分,借款人违约的比例是1/8,信用分介于700~ 800分,违约率为 1/123,信用分高于800分,违约率为 1/1292。
FICO信用分的计算方法至今未完全公开。
FICO信用分计算方法是把借款人过去的信用历史资料与数据库中的全体借款人的信用习惯相比较, 检验借款人跟经常违约、随意透支、甚至申请破产等各种陷入财务困境的借款人的发展趋势是否相似。
FICO 评分模型中所关注的主要因素有五类, 分别是客户的信用偿还历史、 信用账户数、 使用信用的年限、 正在使用的信用类型、 新开立的信用账户 。
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FICO于2007年6月正式进入中国, 先后为包括工商银行、建设银行、中国银行、交通银行、招商银行、光大银行、中信银行、平安银行在内的国内 前10大银行中的8家提供了先进的技术、咨询和分析服务, 帮助银行有效管理信贷风险和业务增长,并实现合规性目标。
总的来说:
对于征信牌照拥有者而言,关键数据来源的开放与否未来应该是一致的;
产品设计和实现能力我们认为在发展初期领先优势不能断言可以持续多久;
短期内牌照优势或许才是更为现实的竞争力所在;
A股公司的牌照稀缺性是行情热点的重要看点。
未完待续……

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