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互联网金融时代的征信江湖

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发表时间:2015-01-08 11:04作者:林采宜 尹俊杰来源:财新网

【财新网】(专栏作家 林采宜 特约作者 尹俊杰)

  以阿里、京东为代表的电商系小贷公司

  2010年以来,阿里巴巴、京东、苏宁、腾讯、百度纷纷建立个性化的、服务于个人和小微企业的征信体系。下文以阿里小微金融和京东小贷为代表进行分析、对比。

  (1) 阿里小微金融

  阿里体系小额贷款的产品线分为阿里巴巴贷款和淘宝贷款,前者主要面向阿里巴巴的卖家会员;后者主要面向天猫、淘宝以及聚划算的卖家,又可进一步细分为订单贷款和信用贷款。得益于较好的风控,阿里小贷整体不良率较低。截至2013年4月30日,阿里小贷(包含“重庆阿里小贷”和“浙江阿里小贷”)已累计客户24万户,累计发放贷款803万笔,累放金额810亿元;贷款余额19.8亿元(不包括已转让贷款资产),整体不良率1.23%[ 资料来源:东证资管发行的阿里巴巴专项资产管理计划说明书。]。

  与前述Kabbage平台较类似,阿里小贷为保障上述产品线形成了分层次、内外有机联动的征信体系。

  分层次体现在针对不同客户群定制征信体系。数据显示,使用淘宝贷款的淘宝、天猫、聚划算商户的大部分是人行征信系统未能充分覆盖的小微商户。但是,由于业务经营全过程均在阿里系平台上完成,已形成闭环,其经营状况、商家信息登记、与客户的互动信息等已十分详尽,因此其信用评级主要基于阿里体系各平台的信息,而人行征信数据作为辅助。

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  对于使用阿里巴巴的B2B企业,信用评级类似,只是对于已在人行征信系统中覆盖的企业,关于征信系统数据的参考权重会适当增加。另外,会增加实地勘察征信调查环节,可由阿里金融委托第三方机构于线下执行;如果商家的ERP系统已与阿里对接,则其进销存等供应链信息则可能成为重要的参考依据。

  通过推出诚信通指数等征信产品实现内外有机联动。诚信通指数是阿里在诚信通会员的“诚信通档案”基础上推出评分系统,由A&V认证、证书及荣誉、会员评价、经验值等要素构成。每次成功交易或获得贷款,均会累计会员的诚信通指数,并实时公布,从而引导客户注重累计自己的信用度、活跃度,形成信用市场的良性循环。根据阿里调查显示,85%的买家和92%的卖家会根据诚信通指数信息选择交易伙伴。

  案例:王某在湖州织里经营一家小型家纺企业,企业资金有限,生意不温不火。2006年以来虽多次尝试,但均未能从银行获得贷款。2012年王某向阿里小贷申请并获得了4.5万元贷款。王某先在网站填写申请表,并提交了个人基本信用信息。两天后阿里巴巴工作人员和他视频约谈,询问上下游企业情况。几天后阿里巴巴委托第三方机构进行了实地征信调查。随后,阿里小贷整合贷款申请主体的征信信息,形成信用评级,并据此审批贷款。


  上述过程中有4个核心的征信环节,均能体现出阿里小微金融的创新:

  (1)贷款申请主体自主提供征信信息,包括个人身份信息、企业注册信息和银行流水。除了这些传统的信用信息,阿里小微金融部门还要求客户提供其在阿里系各平台的注册用户信息,以便在海量用户信息中甄别出申请贷款的客户。

  (2)整合阿里体系内部信用信息,根据上述注册信息,阿里整合了客户分散在各平台的企业交易情况、客户评价、ERP和物流等结构化和非结构化数据,作为重要的信用信息来源。

  (3)通过征信调查获取阿里体系外的信用信息,其中会利用阿里旺旺、来往等社交工具实现远程的“面对面”沟通,有效提升了以往信贷需求核查工作的效率。

  (4)依托自有模型对客户信用评级,运用大数据技术综合分析客户自主提供、阿里体系内外的结构化和非结构化的信用数据,最终形成客户信用评级。同时更新客户的诚信通指数,对外公布。

  图:阿里巴巴信用贷款申请、审批流程(核心的征信环节用红色标出)

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  资料来源:根据公开资料整理。

  综合分析其他阿里信贷产品,我们发现,阿里小微金融业务始终围绕着“大数据”和征信服务产品化两条主线开展创新。

  “大数据”不仅体现在创新自有信用评级模型上,更重要的是在传统人行征信数据之外,积极整合阿里体系各平台累计的商家和用户的海量信息,不断扩展信用信息数据来源,尤其是引入互联网行为记录、客户评价、社交等非结构化数据,并且能够快速处理。对人行征信系统形成了有效补充。

  图:阿里不同信贷产品的征信数据源对比示意图

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  资料来源:根据公开信息整理。

  征信服务产品化不仅体现在服务体系内部的阿里巴巴诚信通指数上,更重要的是阿里正在针对体系外部不同的细分市场,推出信用评级产品和信用数据产品。如针对P2P平台推出“芝麻信用”个人征信产品、面向持卡人推出“虚拟信用卡”,以及共建电商生态中的消费金融服务体系。

  “芝麻信用”征信产品通过分析人的互联网行为记录,对人的身份真实性、行为可信性进行评估并给出认证等级,并且首次作为第三方平台征信数据,提供给P2P平台利融网。通过“芝麻认证”的用户,身份更真实,信用等级更高,可一定程度提升P2P平台对借款用户的审核效率和借款成功率。

  “虚拟信用卡”是面向买家的授信产品,可以根据买家在阿里系平台上的消费记录(额度、频率、时间)、手机持续使用时间、买卖双方评价、信用卡还款、公共事业费缴纳情况等数据,并辅以人行征信系统,对买家信用评级[目前该产品被监管机构暂时叫停。]。

  随着阿里小微金融逐步打破自营模式,预计未来阿里将协同银行机构和信贷机构分享阿里平台数据带来的信用价值,共建电商生态中的消费金融服务体系,快速扩大融资范围,实现各机构对其平台用户贷款的直投模式。


  (2) 京东小贷

  京东近年来其围绕电子商务平台,陆续推出供应链金融、京保贝、京东白条等服务于上下游客户的信贷产品,在此过程中其自身征信体系也在逐步改变。

  在供应链金融中的企业征信体系方面,京东起初以传统供应链金融征信管理方式为主,使用企业信用凭证、物流单据,及人行征信系统等信息作为信用评级主要依据。虽然推出一年,累计贷款即达到80亿元,但是这一方式对供应商有一定的资质要求,申请门槛较高,服务范围有限。为解决这些问题,京东发挥掌握物流环节的优势,依靠自建仓储的物流模式获取真实的数据,进一步扩展其征信数据源。京东整合了商家在京东统一物流平台的物流数据,以及在京东电商平台的销售、采购、财务数据,全方位地评价商家的信用水平,有效地提升了融资对象的服务范围和服务效率。

  在消费者征信体系方面,京东针对国内征信体系对“网购族”覆盖面不足的问题,推出的信用付款(即“京东白条”)。“京东白条”整合了个人用户在京东电商平台和物流平台的消费行为(包括购买商品品目、客单价、周期、频次等)、购物评价信息,以及配送和退货记录,作为个人信用评级的主要依据,更加立体地评价消费者信用水平。

  但是另一方面,与阿里小微金融服务相比,京东在企业征信体系和个人征信体系方面的创新,目前主要还是服务于京东体系“生态圈”的闭环,满足信贷、信用消费等方面的需要,尚未提供面向第三方的信用评级产品。

  图:京东不同信贷产品及征信数据源对比示意图

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  资料来源:根据公开信息整理。


  以拍拍贷、陆金所为代表的小贷系P2P平台

  截至2012年,国内P2P平台信贷规模达228.6亿元,同比增长271.4%[ 资料来源:艾瑞咨询。]。虽然P2P市场发展迅猛,但是由于个人和小微企业征信体系的不健全,风险控制一直困扰着这一产业,P2P平台需要解决以下两个核心问题:一是如何建设高效的征信体系,快速提供信用评级、准确识别风险;二是如何更加低成本的实现上述征信体系。与电商平台类似,拍拍贷、陆金所等P2P平台围绕“大数据”和信用信息共享两条主线,不断创新自身的征信体系。

  (1)拍拍贷

  拍拍贷一直坚持纯线上模式开展P2P服务,由于不进行实地征信调查,对平台风控能力的要求非常高。我们可以通过如下案例一窥拍拍贷的风险管理水平。

  公务员往往天然地成为银行的目标客户群,在一般认识中,他们理应也是P2P平台的优质客户。但是,拍拍贷要求这部分申请者需提交更详实的增信材料,因为在其信用评级模型中,这部分申请者贷款违约率往往较高。事实上,这部分申请者更有可能存在征信污点或伪造身份。

  拍拍贷的征信体系强调通过众多维度的信用信息,更加全息化地评价客户的还款能力和还款意愿,其征信体系的创新主要体现在信用数据源的广度和数据挖掘的深度上。例如,拍拍贷针对申请人群体的不同,定制最能体现其信用水平的基本信息以及增信资料;积极与淘宝等电商平台合作,与其共享商铺经营数据,并实现对网商的信贷服务。2012年12月拍拍贷加入由上海市信息服务业行业协会发起的网络信贷服务业企业联盟,并与28家联盟成员共享黑名单数据,客户的信用信息得到进一步拓展。

  另外,拍拍贷还利用搜索引擎技术,搜集客户散落在互联网环境(如社交平台)的碎片信息,甚至客户登录拍拍贷网页后的一系列浏览行为,整合形成辅助的信用信息。如客户注册时反复修改个人信息,往往预示其信用水平较低。

  据悉,拍拍贷用户已超过60万。随着用户规模越来越大,数据量越来越多,拍拍贷累计了大量真实案例和样本,建立了20多个信用评级模型,涵盖2000个变量,并且每周都会根据用户跟踪情况,持续优化每个模型。2014年拍拍贷发布了第二代征信系统,信用评级更加精准。凭借这样的核心竞争力,拍拍贷累计违约率仅1.52%。

  图:拍拍贷信用评级模型数据源示意图

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  资料来源:根据公开信息整理。

  (2) 陆金所

  陆金所征信体系的创新主要体现在信用评级和信用信息共享方面。

  信用评级方面。虽然平安体系已建设了较为成熟的个人金融消费风险管理数据模型,但由于陆金所平台上的借款人80%是个体工商户,多来自于三、四线及以下的城市,往往未被人行征信系统有效覆盖。这意味着无法通过传统手段收集他们的信用信息,同时原有的信用评级模型需要重新适配P2P业务。

  陆金所通过平安易贷、平安融资担保两家机构扩充了信用信息来源,完成初审、审信等工作,并借助NFCS、网贷联盟等行业协会共享平台查验客户不良信息。最后,整合上述信用数据结果,由陆金所信用评级模型给予审批,并同时生成借款人信用评级和贷款利率水平等信息。该模型会定期根据贷中、贷后跟踪情况,自动调优。经过长时间的迭代优化,陆金所信用评级模型进一步精准,平台累计不良率仅1.5%。

  图:陆金所征信体系示意图

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  资料来源:根据公开信息整理。

  信用信息共享方面。陆金所在不断完善自身征信体系的同时,大力倡导各家P2P平台共享网贷数据,并于2012年底联合沪上10家优质P2P平台成立网络信贷服务业企业联盟(简称“网贷联盟”),目前网贷联盟成员已增至28家,联盟内部已相互共享黑名单数据。

  信用信息共享将有效整合目前借款主体散落在各P2P平台上的信用信息碎片,提升P2P行业整体风险控制水平。但是,基于目前国内P2P市场的现实,陆金所倡导的P2P平台之间共享借款人借贷数据的倡议较难实现。核心问题在于,强制性共享平台客户信息是行政手段,不利于企业核心信息保护,无法形成健康、持久的商业模式。我们建议,应将客户信息包装成客户信用评级产品(去掉客户隐私信息)加以共享,并加快推动P2P平台之间共享黑名单数据。■

  作者林采宜为国泰君安首席经济学家


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