「金融科技50+」中诚信征信CTO姚明:征信创新趋向工具化、场景化

二级市场
亿欧
王小苹
2017-05-19 18:15
[ 亿欧导读 ] 「金融科技50+」系列报道,聚焦大数据、AI、区块链等新型科技,在网贷、消费金融、网络支付、科技保险、互联网银行、信用管理、供应链等领域的实践与创新。
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(姚明/中诚信征信CTO)

互联网新金融回归FinTech,新一代金融科技正在革新金融产业链条上的各个环节,提高行业效率,创造新的价值点。并以此推进服务创新、产业转型升级。

在此背景下,亿欧策划了「金融科技50+」系列报道,聚焦大数据、AI、区块链等新型科技,在网贷、消费金融、网络支付、科技保险、互联网银行、产业供应链等领域的实践与创新。本文为第3篇,解读大数据时代,中诚信征信的科技创新。


“我国的征信行业起步较晚,但行业已基本成形,也有国外的产品体系可以参考。加之,人工智能、机器学习等技术的快速发展和应用,可以在技术层面迅速实现从0到1的突破。然而,随着行业发展的深入,这一演变路径已经无法形成核心竞争力。”

这是姚明对大数据时代下征信发展的思考。

经过十多年的发展,中诚信征信目前的业务包括企业征信、个人征信和社会信用体系建设等板块。在市场化探索过程中,中诚信征信聚焦于征信技术创新与实践应用;并在2015年初,成为首批获准开展个人征信业务准备工作的8家机构之一。

在此基础之上,中诚信征信今年在企业征信板块的重心是,利用互联网大数据技术提高产品的多样性和实时性;在个人征信板块,以技术进步提高反欺诈和信用评估的准确性,并在更多垂直场景中进行充分检验。

共享时代,监管指导下的市场化探索

谈及目前行业的现状,姚明指出,任何一个行业的发展初期都必然有很多问题,大数据时代的征信仍然面临对行业格局的争议、对隐私保护的担忧、对商业模式的困惑。

市场上出现了包括互联网创业公司在内的多家数据共享平台,虽然在某种程度上有利于打破数据孤岛、消除信息不对称,进而降低行业风险。然而,“多而分散”的共享平台形成各自独有的圈子,如果相互之间不能有效打通,就形成了另一种形式上的数据孤岛

此外,由于各家技术水平和内控标准参差不齐,所以如何保证数据的有效性、准确性、合规性、安全性也是问题所在。

“热情和激进的市场化探索,使征信业跨越了传统金融征信而直接进入到了大数据征信这一尚存在一定争议的层面上。”姚明指出,很多人都在谈大数据征信,但事实上大家所说的概念并不完全一致,边界也不清晰,甚至有些人会把征信和风控混为一谈。

实际上征信是一个非常严谨的概念,我国征信市场格局未定,也未形成统一的行业标准,各家的信用产品在数据维度、评估标准、分析模型等方面存在差异——这在很大程度上会形成重复建设、拉高了产品定价和行业成本。”

姚明认为,征信行业最适合由政府“主导”的大型征信机构,或政府“引导”的具备社会公信力的民营征信公司,来进行市场化探索和应用。其核心在于:1)业务合规性;2)主体合规性,判别的主要标准是“独立第三方”的性质。在此基础之上,可以发挥良性市场化机制,与其他企业通过合作、共享等方式实现自身价值和利益平衡。

相较美国近百年的发展历程,我国的征信建设才刚刚起步。在这一趋势下,近两年征信行业的市场化探索迎来爆发。“入局者既要保持足够的热情投入,更要有专业的知识和行业道德底线。”姚明向亿欧表示。

金融大数据已成为互联网金融必不可少的一环

在业务层面,姚明进一步指出,征信“注重来源与过程”,而风控“弱化过程、强调结果”。风控是征信价值体现的下一个环节,所以征信公司也会基于征信数据提供工具化的风控服务。

中诚信征信的主要客户是银行、保险公司、消费金融机构和互联网金融机构,其产品主要围绕金融信贷业务的贷前、贷中、贷后3个环节展开,并在2015年推出了一站式大数据征信平台“万象信用”,为健全的信用服务链条提供长期的数据积累和技术支撑。 

具体而言,中诚信征信的产品主要为两大类:1)基础征信产品服务,如反欺诈、信用评估、信用监控等,可以通过web页面或API(应用程序接口)获得实时在线服务;2)针对行业客户具体需求的专业解决方案,包括信用建模、精准营销等。

姚明指出,“大数据已经成为传统征信的一种有益补充,它的有效性正在金融风控中逐渐得到验证,成为互联网时代下新金融发展必不可少的一环。”传统征信的主要指标是金融强相关变量——个人信贷记录,而随着普惠金融的深化和金融科技的发展,消费数据、通信数据等金融弱相关变量——互联网大数据,被应用于征信,这是技术和认知的进步。

姚明认为,一方面,专门从事大数据风控的企业越来越多,但不应该定位为一个包括数据采集和交易在内的全链条公司,而应该强调技术工具输出能力。而另一方面,征信机构也会将业务延展到大数据风控、信用风险管理等更多环节——这是行业发展趋势。

模式创新:工具化、场景化

对于创新探索,姚明认为,在“数据采集加工-数据挖掘分析-产品服务输出”3个层级中,征信行业呈现2个趋势:1)工具化;2)向具体场景垂直纵深

从数据处理角度而言,征信和大数据风控,都是通过对数据的加工、解读、挖掘,从而产生增值价值,并可以通过模型化的产品对外输出。“基于征信数据的风控工具是应用价值的直观呈现。”

此外,目前从业者的重心已经转向金融客户在信贷场景中的个性化需求,深入垂直行业的具体场景中提供征信服务或风控工具。这一转变的关键在于产品、模型的有效性和适用性,建立更具行业特点的信用评估体系。

姚明指出,对数据解读和应用能力的不同,是征信企业形成差异化核心竞争力的关键。目前,中诚信征信在研发上追求产品的原子颗粒性和自由组合性,从而提升产品服务的标准化和应用于垂直场景的多元化。

例如,中诚信征信将第三方征信的概念引入消费信贷ABS服务流程,以“征信”促进“增信”。姚明认为:在对资产包的评级环节,评级公司评判的依据是资产方主动提供数据——这建立在资产方所提供数据的全面性、准确性、客观性的基础之上,因此可能存在信息不透明的道德风险。

而中诚信征信的创新在于,从独立第三方的角度对资产方提交的数据进行逐笔核验和评估,起到对数据的验真和补充作用,从而通过建立透明的信用评估体系,提升资产包层级的公信力——这也是中诚信征信今年业务创新发展布局的重点。


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研究报告分享

10月12日,亿欧智库,联合阿里研究院、微链共同出品《AI商业化“二次革命”的产业落地——2017中国AI投资市场研究报告》。报告从三大产业链层次和18个重点行业,到投资机构市场布局和巨头企业投资战略,报告深入探索AI各投资领域的变化趋势,总结AI投资市场主要“玩家”投资规律。

阅读报告请点击:《AI商业化“二次革命”的产业落地——2017中国AI投资市场研究报告》

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