个人征信是现金贷不可忽视的一环
个人征信是现金贷不可忽视的一环
来源：零壹财经
核心提示现金贷行业已经到了“风声鹤唳”的状态。
　　引子：漩涡中心
　　一两个月前，有股票投资人忧心忡忡地问我，明天早上醒来会不会就有现金贷监管文件下发。这一波现金贷的发展，确实已经让一些人赚到心里不踏实。他们担心的主要是监管会否限制利率。我注意到靠现金贷赚得盆满钵满的上市公司二三四五前三季度净赚7.12亿，最近它实控人套现2亿，目前二三四五已不存在实控人，我不知道这是不是跟相关人员对现金贷监管的预期有关。
　　近期，以现金贷为主营业务的趣店上市，投资人和创始人罗敏的言论招致舆论围攻（详见附录）。事态的发展恐怕早已超过罗敏本人的预期，对现金贷的质疑蔓延到了整个行业。10月30日，《人民日报》发文《现金贷咋成了“陷阱贷”》，提出“无牌照滥放贷款、动辄500％的超高利率、暴力催收、泄露用户隐私等行业乱象不断爆出”。
　　媒体还曝出了一些与现金贷监管有关的传言：
　　——成立地方金融监管局，规定现金贷年化收益率不得超过36%。
　　第一个已经被证实。
　　至于第二个，目前市场上只有8月上海黄浦区金融办整治办现金贷监管的传闻。传闻黄浦区向24家互金企业宣称现金贷利率不得超过36%，不得收取砍头息，服务费不得在本金中扣除。
　　财新10月28日报道上海黄浦区金融办召集辖内现金贷平台开会，传递规范现金贷的信息。
　　随后黄浦区金融办相关负责人向媒体表示没开过这个会，并表示“这个消息是不准确的，现在对行业发展了一定的负面影响。我们会保留追究责任的权利。”该人士并称36%的红线一早存在，并非黄浦区金融办主导落实的政策，“大多数现金贷的作业模式都是线上，业务范围没有明确的地域边界。因此，落实到具体的监管肯定还是需要国家层面来进行引导。作为区域级政府，我们的工作是严格按照全国性的行业指导意见来推进工作。”
　　——考虑加强对现金贷公司监管，对于存在违法行为的公司予以关闭取缔；对现金贷公司的检查将主要集中在是否存在发放高利贷、非法吸储、暴力催收等违法行为，以及是否存在和金融机构的违规合作；监管机构或将起草发布小额贷款的有关监管条例，包括设置小额贷款利率上限。
　　在市场层面，
　　——有媒体称为了“保牌”，已经有持牌消费金融公司已经不再对接利率在36%以上的现金贷平台上的资产。媒体援引接近监管层人士的话称，“现在已经在限制银行向现金贷提供资金，没有具体的政策，但会有相应的通知。后面在资金供给渠道上肯定还会有政策。”
　　——我也看到一些消息称，一些资金方已经停止向非持牌现金贷公司提供资金。
　　现金贷行业已经到了“风声鹤唳”的状态。
　　站在这个时点，我想跟大家分享的是我眼中现金贷是什么、它为什么火了、如何看待现金贷的监管以及我为什么认为个人征信是现金贷监管的重要一环。
　　一、定义现金贷
　　现金贷并无统一定义，中国互联网金融协会提出过类似概念：
　　2017年10月，互金协会发布互联网消费金融信息披露标准，它界定的互联网消费金融是“以互联网（含移动互联网）为渠道，在经营许可范围内，提供消费相关的信贷服务及信用销售服务的行为”，其中，前者“主要分为现金模式和代付模式”，“现金模式是从业机构将贷款资金发放给消费者，由消费者在消费时自行支付给零售商的交易方式。”
　　这里我通过描述通常情况下它的一些特征来定义现金贷。
　　它的基本特征是：
　　——借款人：个人（通常收入较低，无央行征信报告，“月光族”，习惯使用手机，年轻）
　　——资金流向：现金直接流向借款人，而不是借款人意欲消费的场景方，这点有别于分期
　　——借款用途：一般无需借款人提供借款用途（通常来说由于额度较小，会用于消费，但也有可能流向其他领域。本文将之归属于互联网消费金融。）
　　——风控：表面上看无担保、无抵押，其实无形中通常是以借款人即将获得的工资为抵押。相比于还款能力，更看重还款意愿
　　在此基础上，它的衍生特征是：
　　——额度：较小
　　——利率：较高（为了覆盖风险）
　　——放款人：机构或者经由信托等渠道出资的、满足一定风险偏好和风险承受能力要求的合格投资者，这点有别于P2P
　　——期限：较短
　　——催收：侧重于线上催收（因为实地催收不经济）
　　本文所说的中国现金贷基本仅指持有网络小贷牌照的公司推出的产品/服务。
　　二、现金贷的爆发原因
　　根据央行发布的统计报告，截至2017年9月末，全国共有小额贷款公司8610家，贷款余额9704亿元。这其中有多少是现金贷公司我们还不得而知，坊间对网络小贷牌照的最新统计是截至日，市场上有242张网络小贷牌照。从感受和多家上市公司动态来看，现金贷确是火了。
　　现金贷的上一层概念是互联网消费金融，互联网消费金融又是消费金融的子集。讨论现金贷为什么火，可以从消费金融入手。
　　——消费金融的火爆源于居民日益增长的消费需求和相对而言并不充分的收入增长之间的矛盾，居民对借款和超前消费的接受也是助推力量。另外，政策在相当长的一段时间内为了刺激经济增长，有动机提高相对于其他部门并不高的居民部门杠杆率，例如，2013年9月，银监会颁布了新的《消费金融公司试点管理办法》来促进消费金融的发展。
　　——互联网消费金融火爆的重要助推力量则是移动互联网时代放贷技术（包括底层技术设施和上层风控模型等）的发展和放贷所需的可用的数据增多。在相当长的一段时间，我国监管对采集、处理用户信息并无十分严格的限制，尤其是《网络安全法》出台之前。部分大数据公司爬取、倒卖了大量客户信息，这实际上给了互联网金融公司做风控极大的便利。
　　另外，我国并不会严格限制互联网金融公司在做风控时使用性别、年龄等美国禁止使用的敏感因素。
　　我国征信监管对使用信用信息之外的替代数据进行风控没有太多限制，我国舆论场不久前才开始反思大数据征信是不是只是“公牛的奶”？反思是不是应该将征信界定为“共享债务人的信用信息”？相比之下，不久前美国消费者金融保护局才发出首张“不行动函”，允许网贷公司Upstart测试替代数据。
　　——现金贷火爆的原因则与互联网消费金融的其他主体（如P2P网贷平台）在2016年以后面临更大监管压力有关。
　　现金贷的资金端通常来自合格投资者而非直接面向普通投资者，他们通过信托、资产管理计划等渠道投向现金贷。由于合格投资者满足一定条件，具有一定的风险承受能力，现金贷的涉众风险较小，面临的合规压力较小。这一点与P2P网贷不同。
　　它本身也没有来自场景方和借款人联合骗贷的风险，资金流通环节少，简单、清晰、直接。
　　所以在模式上，它可能比其他的互联网消费金融模式有优势。
　　现金贷的风控是科技应用于金融的一种极致化状态：你可能是草根，是蓝领，你跟银行的关系仅限于收取工资，没从银行借到过钱，你央行征信报告上没什么内容，你甚至没有央行征信报告。没关系，我先借小额资金给你，你不还，由于你借的不多，我也不会上门催收，我只会采用成本比较低的电话催收，你还了，好了我会重点关注你，我们来开始这样一段关系，以后你重复借款我可能会给你更多额度。
　　现金贷通过小额放款的方式观察和培育了客户信用。也就是说，虽然当前我国央行征信报告覆盖度有限，也缺少有公信力的信用评分，但通过这种方式，现金贷公司自己掏钱获得了用户的信用信息。
　　相较于P2P、分期和助贷等模式，现金贷还有一个无可比拟的优势：监管明确。前三种目前并无牌照，现金贷则早就有了网络小贷牌照。虽然它通过网络经营，但由各地政府颁发。虽然我国《非存款类放贷组织管理条例》尚未正式出台，现金贷的监管在框架上至少是比较明确的。
　　各地对它注册资本和杠杆的要求等方面并不同，这也给了现金贷公司一些空间。并且各地尚未明确限制现金贷公司收取的利率。
　　三、监管关注点
　　金融监管的主要目的是保护在市场中相较于企业处于弱势地位的消费者的权益、保障市场主体之间的公平竞争、防范化解金融风险、维护金融稳定。此处仅列举部分现金贷监管的关注点。
　　（一）牌照
　　有声音呼吁要对现金贷进行持牌监管，其实已经有与之较为契合的牌照，就是网络小贷牌照。
　　可能没有必要再在网络小贷之外再发“现金贷”牌照，根据穿透式监管原则，纳入现有监管体系即可。
　　要重点关注的是没有网络小贷牌照的机构在事实上承担着信用风险的情况。因为如果它们的杠杆不受监管，可能到后来也承受不住信用风险。
　　（二）利率
　　很多人认为现金贷是高利贷，其实不尽然。不过，确实有相当一部分现金贷是高利贷。原因是它的运行逻辑正建立在“用高利率覆盖高风险”的基础上。
　　什么是高利贷？其实监管层早有定义。2012年人民银行发布的《关于取缔地下钱庄及打击高利贷行为的通知》表示，民间个人借贷利率由借贷双方协商确定，但双方协商的利率不得超过中国人民银行公布的金融机构同期、同档次贷款利率(不含浮动)的4倍；超过上述标准的，应界定为高利借贷行为。这份文件仍然有效。
　　注意，这里并没有提24%，或者36%的界限。提出这两个界限的是2015年最高人民法院发布的《关于审理民间借贷案件适用法律若干问题的规定》，它提出“借贷双方约定的利率未超过年利率24％，出借人请求借款人按照约定的利率支付利息的，人民法院应予支持。借贷双方约定的利率超过年利率36％，超过部分的利息约定无效。借款人请求出借人返还已支付的超过年利率36％部分的利息的，人民法院应予支持。”
　　很多机构通过其他收费名目来使借款人的借款成本比较高。2017年8月，最高人民法院发布《关于进一步加强金融审判工作的若干意见》，提出“金融借款合同的借款人以贷款人同时主张的利息、复利、罚息、违约金和其他费用过高，显著背离实际损失为由，请求对总计超过年利率24%的部分予以调减的，应予支持，以有效降低实体经济的融资成本。”
　　这里实际上囊括了“其他费用”。这个规定实质上是限制了借款人的借款成本。
　　金融产品是复杂的，费率计算的方法也有很多，用户在金融产品信息方面处于弱势地位，作为监管者，应该要求从业者披露用户的年化实际借款成本，包括利率和其他费用，以此来保护用户。要求披露它，有利于消费者横向比较金融产品。
　　很多现金贷从业者声称现金贷期限较短，对消费者来说还款压力没那么大，不适合披露年化综合费率。
　　我认为，披露是一回事，披露后用户还会不会选择是另一回事。消费者有知情权。可能有些用户以为成本很低才选择的现金贷，他们不应该被误导、被蒙蔽。
　　（三）催收
　　趣店CEO罗敏的回应文章里有一条颇为“扎眼”，“凡是过期不还的，我们这里就是坏账，我们的坏账，一律不会催促他们来还钱。电话都不会给他们打。你不还钱，就算了，当作福利送你了。就这样。”其实很快他就在评论里补了一句“我们会通过短信提醒和电话提醒方式和逾期用户沟通”。但大众显然只愿意提他在回应正文里提到的那段。
　　其实他说得很实在，以现金贷 |
借款金额之低，真的犯不上实地“暴力”催收。此处不讨论趣店，而讨论行业的一些实践，持续打电话骚扰算不算一种暴力？语言暴力算不算暴力？这方面我国金融监管机构也有一些规定，但有待具体化。
　　简而言之，虽然现金贷采用通常意义上的“暴力催收”并不经济，也不应该采用任何形式的“暴力催收”。
　　（四）个人信息保护与多头借贷
　　我想强调的是现金贷监管通常来说不太被人提到的一环：征信。这里我们用央行《征信业管理条例》对征信的定义——对企业、事业单位等组织的信用信息和个人的信用信息进行采集、整理、保存、加工、并向信息使用者提供的活动”。它还提出我国个人征信监管实行牌照制，也就是说，从事征信是需要牌照的。
　　然而现在现金贷行业有一个乱象是用户信用信息在现金贷产业链条上被不断倒卖，相关机构“采集、整理、保存、加工了信用信息，并向信息使用者提供”了，但它们有征信牌照吗？我们知道，目前还没有机构拿到个人征信牌照。
　　《征信业管理条例》出台于2013年，2015年1月，央行点名要求8家机构在六个月内做好个人征信业务的准备工作，2017年4月，央行征信管理局局长万存知表示这8家机构无一合格。不久，市场传出互金协会牵头组建“信联”的消息。此后，信联并无更多消息。
　　到今天，我们的个人征信还没有一张牌照发出。
　　这种不发牌的局面让征信从业机构在面对《网络安全法》和两高对“侵犯个人信息罪司法解释”时比较忐忑，也不利于P2P网贷和网络小贷的发展。迄今只有少量小贷机构能接入央行征信系统，广大的P2P网贷和网络小贷公司还没有资格。
　　这不利于识别现金贷行业的多头借贷。据百融金服数据，约56.5%的客户申请现金贷次数大于2次，其中申请2-5次的客户占比最高，达到36.7%；申请多次借款的客户中，在多家机构申请借款的人数占比达49.4%，在1家机构申请多次借款的客户仅占7.2%。
　　现金贷用户不断借新还旧，可能深陷债务陷阱。美国消费者金融保护局（CFPB）认为不断的借新还旧让单一的难以偿还的债务变成了一个长期的债务陷阱，借用CFPB局长RichardCordray的话，他说，这有点像搭上出租车穿越小镇，结果发现自己置身穿越国境的耗资巨大的旅途，还没有能退出的斜坡。
　　罗敏在回应文章中提到了一点：“几家主要的平台是有数据共享的。一旦发现有借新债还旧债的，就拒绝。真心想做事的公司，不会自己搞乱市场。我们是不会追讨逼债的，有人还不了钱，我们就当损失，所以就必须尽最大能力去杜绝多头借债的，不可能去纵容。那些这样说我们的媒体，不了解我们。社会上的怪事，不要都扣在出头羊头上。”
　　这个数据共享，就是征信的一个重要功能。不过作为外人，我们并不清楚，罗敏所说的“几家主要的平台”包含了多少家？是不是够它们用？是不是够整个行业用？不够的话，政府是不是应该推动建立一个能覆盖到它们的、比较完善的征信体系？或者能不能给符合条件的机构发放征信牌照，来服务这些新兴的、但已经爆发出相当大能量的机构和它们背后千千万的借款人以及出借人？
　　现金贷的兴起，在某种程度上“得益”于我国征信体系的不完善，它们服务的很大一部分人正是“信用不可见”人群。这部分人的信用状况没有在传统金融机构留下痕迹，也因而无法被官方征信系统看到，传统金融机构无法服务他们。而现有的市场征信机构还没法“名正言顺”地服务他们，只能游走在法律法规的边缘。现在就是这样一种比较尴尬的局面，现金贷可能受困于多头借贷，“成也因征信体系不健全，败也因征信体系不健全”。
　　如前所述，现金贷是自己在收集信用数据，它们通过小额放贷来观测借款人是否会按时还钱，它们是在用真金白 |
银来做着一些基础的事情。如果我们的征信体系能够更加完善，行业风控成本有潜力降低。
　　当我们谈现金贷这一面向个人的金融服务时，我希望我们不要忘了金融服务的基础设施——征信。我期待个人征信能及时发放牌照，及时遏制现金贷多头借贷让借款人陷入债务陷阱、让放贷人陷入多头借贷中被动地位的风险，也降低行业风控成本，来打造一个更完善的普惠金融体系，让信用的光芒照耀到每一个值得它的身上。
责任编辑：王超
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&&&&原因二：现金工资
&&&&有些工薪族和自由职业者，工资也挺高的啊，可以为什么入不了银行的法眼。抱歉！银行一般都要的是打卡工资流水，你每个月拿的现金工资，尽管收入再高，没公积金没社保，收入高低起伏的，银行会认为你工作极其不稳定了。
&&&&小编教你一招破解的办法，如果你有申贷打算，提前3-6个月，每个月在固定的时间往同一张银行卡上存入相同数额的存款，一些门槛低的产品也认这个现金流水。
&&&&原因三：征信污点
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&&&&原因四：信用白户
&&&&信用没有污点，但是从来没有和金融机构发生过借贷行为，这样的信用白户，贷款也极易被拒。原因嘛？没有信用记录作参考，银行将你列为风险用户，出于风控角度考虑，被拒贷也是情有可缘。
&&&&如何解决，小编给出三个办法，一个是申请一张，开卡消费后按时还款，给自己积累好信用；二是申请条件宽松，可接受白户的贷款产品。
&&&&原因五：高危职业
&&&&常见的稳定职业如公务员、老师、医生等，都会极受银行欢迎，但很不幸，另一些职业如司机、厨师、建筑工作、煤矿工作、高空作业者、甚至空姐，都会被列为不适宜申贷的高危职业，这些职业的限制也极有可能造成你贷款被秒拒。这个时候，你可能就需要转向商业银行或是小额贷款公司申贷了。
&&&&原因六：行业限制
&&&&除职业受限以外，不少人因为所从事的行业原因，也会被拒。因为金融机构对贷款金额的发放准则是不能流入娱乐行业或是产能过剩行业，那些从事美容美发、KTV、浴场或是钢铁、造纸行业的人或企业，也很难从银行拿到贷款。除了换一个主贷人，你可能需要另找民间融资渠道了。
&&&&原因七：个人信用公共查询过多
&&&&个人信用分个人查询和公共查询，一般来说，专业人士都会建议你每年至少查询一次个人的信用状况，这种情况叫个人查询。但如果你短期频繁被多家金融机构以&贷款审批&或是&信用卡审批&等原因查询征信，而又无申贷、申卡成功的记录，会被银行认为你迫切需要资金，而某些条件不符合要求，违约风险很高。解决方式是，提前做好功课，谨慎挑选最适合自己申请的银行。
&&&&原因八：小额贷款申请次数过频
&&&&假如你的信用记录中有过多小额贷款公司的申贷记录，这个时候，去银行申请贷款也有可能被秒拒。原因是，小贷融资成本过高，如果你长期走的这种融资渠道，银行会认为你条件不符从银行贷不到款，其二是违约风险高。小编建议，个人从小额贷款公司借钱，最好不要超过2家，多了会让自己陷入还贷不能的怪圈。
&&&&原因九：负债过高
&&&&收入OK、信用良好，申请贷款的时候也可能会被秒拒，假设你个人负债率很高，银行依然会考虑其中的放贷风险。小编就听过一个小窍门，将个人信用卡债务分期，这样每个月的负债率就会降低，获得贷款申请的可能性就越大。不过分期有费用，使用还需谨慎。
&&&&原因十：替别人担保
&&&&你一次的冲动救急，可能会影响到自己。有些人给他人贷款做担保人，结果自己也和该笔贷款就此绑定，如果该借款人信誉良好，按时还款，银行还有可能给你批贷，只是降低一下贷款额度，但如果借款人不靠谱，有逾期甚至贷款不还，那你可就遭大秧了。聪明的做法还是明哲保身吧！毕竟担保人责任重大，搞不好就引火上身了！
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征信与大数据风控咋玩？这篇文章或许说透了
来源：36氪
作者：林鲁比
摘要：P2P、消费分期、现金贷之后，金融领域的模式创新浪潮暂告一段落，加之监管红利期已过，金融行业已有段时间都没有出现一个令人兴奋的投资主题。征信和大数据风控，是近半年来金融领域投融资事件最活跃的细分赛道之一。
P2P、消费分期、之后，领域的模式创新浪潮暂告一段落，加之监管已过，金融行业已有段时间都没有出现一个令人兴奋的主题。 金融作为数据化程度最高行业之一，被认为是和等新技术最好的应用垂直领域，也是FinTech中也成为被寄予厚望的分支。 和大数据，是近半年来金融领域投事件最活跃的细分赛道之一。
近半年来（2016年10月以来）征信和大数据风控领域发生的投融资事件统计
（以上资料为据公开资料整理的不完全统计）
尽管这是一个具有、先发优势尤为重要的领域，但目前来看，行业还未形成具有绝对优势的巨头。而且仍然处于不断增长的状态，创业的窗口期尚且敞开。 基于发展的市场机遇，本篇行业观察将着重讨论与风控。 这份行业观察尝试探讨以下问题： 征信和大数据风控是一回事吗？
中国的征信和大数据风控的市场规模有多大？
当前中国征信与大数据风控行业的产业链与各环节发展进程如何？
征信和风控行业面临哪些问题？
征信和大数据风控类项目需要具备竞争力，才能在通向行业巨头的竞争中存活下去？
征信与大数据风控，是一回事吗？
征信与大数据风控并不是一回事。
由于当前创业项目，业务范围往往涵盖了从数据源采集到风控产品的全流程，业态模糊，这导致征信与风控常常被混为一谈。 央行征信局局长万存知曾撰文厘清征信的概念： 征信的基本理念是共享债务人的信息来保护的权益。通过共享债务人债务信息，判断债务人的偿债能力，是贯穿征信的逻辑主线，这从根本上决定了征信的边界。
征信分为个人征信和企业征信，征信数据是风控数据的子集。个人征信数据衍生的数据产品包括信用分、、个人信用提醒、标准信用报告、财务信用报告等，征信产品的应用主要但不局限于金融领域，在出行、购物、旅行、等场景也可以使用。 风控数据的概念更为宽泛，一切经过授权可用于信贷业务的数据，都是风控数据，风控数据衍生的产品包括：以风险控制为依据的精准营销、反欺诈、授信评估、贷中的资产监控与预警以及贷后等，风控产品只应用于金融场景。 现实情况中，征信与风控业态模糊主要有以下原因： ①中国的征信基础设施不完善，央行征信系统覆盖的人群有限，而近年来火热的消费金融多瞄准没有信贷记录的“白板用户”，这就形成了征信数据缺口，同时大数据风控公司为了在数据源方面获得主动权，往往涉及到数据采集环节，在不完备，征信采集标准不统一的情况下，数据源甚至成为大数据风控公司的主要竞争壁垒；
②征信服务在发展初期非常薄利，从国际经验来看，征信机构的亏损期一般在5~7年，征信机构为了维持自身的运营，不得已开拓风控类的产品创收；
③其他的原因还包括，企业具有“拉斯”迷思、企业定位和商业模式不明确、盈利压力等等；
以上原因都可能导致创业公司在征信和风控业务上混业经营。 征信和大数据风控的市场需求和市场空间有多大？
征信和大数据风控的市场需求，从宏观上来说，可以上升到中国L型走势的经济新常态。三驾马车中，消费拉动的重要性越来越高，带动了万亿体量的消费金融市场。2015年，中国余额规模为19万亿，同比增长23.3%，预计到2019年将达到41.1万亿。
预计到2019年，消费信贷市场规模将达到41.1万亿
从征信角度来看，消费金融的受众主要是传统金融机构没有覆盖或者没有服务好的用户，与央行征信局未覆盖的人群的重合度高，对征信数据库的覆盖度提出了新的要求。 从风控的角度来说，传统金融机构依赖人工审核，数据处理依赖评分卡体系的刻画，这无法满足当前高频、和线上化的消费金融趋势，推动大数据和人工智能技术落地于风控领域。 参照征信体系发展完善的美国，个人征信已形成Experian、Equifax、TransUnion三足鼎立的格局，并且形成了Metro1和Metro2的标准化数据采集模板以及信用分统计模型。企业征信方面则有Dun&Bradstreet一家独大，资本市场企业信用评估则有S&P、Moody’s以及FitchGroup三个巨头。 Experian、Equifax、TransUnion三大征信局以及Dun&Bradstreet，四家机构在美国的征信市场占有率约为70%。2016年，这四家机构的总收入约111亿美元，估算下来，美国的征信市场规模为千亿。2015年，2015年美国消费信贷的规模为3.54，居民消费作为拉动经济的三驾马车之一，占美国GDP比重约70%。 中国的消费信贷市场的潜力还未被完全挖掘出来，背后蕴藏的征信和大数据风控市场是千亿量级。
数据由公开资料整理
近日，由中国人民银行征信管理局、世界银行集团国际金融公司、APEC工商理事会共同举办“个人信息保护与征信管理”研讨会，对征信行业的准入门槛和行业结构等做了探讨：全国人委副主任委员认为，征信产品是“有条件的公共产品”，因此征信市场的参与者必然不会太多，准入门槛高。 未来征信和风控行业的市场结构可能分为三层：
第一层是全面征信机构，准入门槛高，市场集中度高，总体市场规模小，但是单个机构收入可观；
第二层是专业征信机构，专业征信机构在某些细分领域，如、和零售信贷领域有专长，构成征信市场的，同时在垂直领域的专业征信机构会拓展征信业务之外的大数据服务，提供垂直领域的精准营销、技术服务等；
第三层是数据服务公司，或者说风险管理服务商，为金融机构提供信贷全流程技术服务。
尽管当前中国的征信和风控业务混业经营严重，但随着行业不断发展，对效率和专业性的要求也不断提升，各有专攻的多层次市场格局也会逐渐显现。
中国征信与大数据风控行业的市场格局与产业链各环节发展进程
中国的征信系统起源于上世纪80年代。 上海远东资信有限公司的成立，即是企业征信的开始，也标志着中国征信行业的起步。1997年上海资信有限公司成立，是中国首个个人征信试点机构。 2013年3月，《征信业管理条例》正式实施，征信行业被纳入法律规范的轨道。2014年开始发放首批企业征信牌照，截止到目前市场上约有140多家公司完成了企业征信业务的备案，持牌机构中实际展开企业征信业务的公司接近一半。此外还有没有备案，但实际展开企业征信业务的公司，如部分和大数据服务公司，暂无统计数据。 的发放过程则显得尤为坎坷，从2015年1月央行引发，允许8家民营公司开展个人征信试点业务至今，仍未有一家机构拿到个人征信牌照。 4月份，央行征信局局长万存知表示，“8家进行个人征信开业准备的机构目前没有一家合格，离市场需求和监管要求差距那么大，这是我们始料不及的，在达不到市场需求和监管要求情况下不能把牌照发出去。” 第一批八家排队申请牌照的个人征信公司之外，还有百度、京东、、算话征信、上海资信等超过200家企业正在申请第二批个人征信牌照。
中国征信行业现状
在大数据风控技术服务商方面，由于不受牌照的限制，市场发展显得更为热闹，其中主要是服务于的第三方风控服务商。 近半年来获得融资的机构包括：法海风控、邦盛科技、白骑士、数美科技、氪信、诚安聚立、Wecash闪银以及冰鉴科技等等。 除了新起之秀，行业内也有如百融金服、同盾科技、神州融、聚信立、智信度等先行企业。 第三方大数据风控平台的可能涉及到信贷全流程。由于公司创始人基因、企业定位等因素，这些创业公司可能在信贷周期中的某个环节产品尤为专业，例如同盾科技深入挖掘反欺诈环节的技术，氪信擅长将AI技术应用于授信评估和环节。 将大数据技术应用于信贷的全生命周期，是大多数大数据风控公司的目标，百融金服等具有大数据公司背景的创业公司在信贷全生命周期应用的建设方面具有优势。
比起征信市场，大数据风控市场的应用层次更丰富，监管环境宽松，市场容量大。 但是数据行业普遍存在马太效应，先发优势在数据积累和模型优化上都尤为重要。不过，总体来说行业发展仍然属于初期，B轮后的企业数量不多，先发优势还可以被追赶。
B轮及以后个人征信与大数据风控公司（据公开资料整理不完全统计）
商业模式与潜在风险
征信行业是一个相对薄利的行业，当行业发展到成熟阶段，往往呈现多寡头的市场格局，收入可观。正如上文中显示，美国三大征信局2016年的年收入达到111亿美元。 征信业务主要的盈利点和计费方式包括：
征信报告，按照查询次数计费，例如按照《国家发展改革委关于服务收费标准有关问题的批复》规定，商业银行查询个人信用报告基准费用为5元，享有优惠政策的金融机构查询费用为1元；
信用分，信用分是指征信机构根据综合评估，对信用水平的评分，但不会显示用户的具体信用信息，一般按照查询次数计费；
信用评估模型服务 一般按照技术服务费+查询计费。
对于房贷、车贷等服务而言，采用强相关金融数据的传统风控方式是目前最有效且风控投入与收益比例最为合理的方式。但是新兴的消费金融业务具有小额分散的特点，必须依靠大数据风控、机器审批，降低单笔放款风控成本，才可能有收益。 大数据风控行业发展的基础，是消费金融市场的发展，如上文所言，这是一个增量市场。 大数据风控服务的盈利点和计费方式包括：
基于风险预判的精准营销服务，白名单服务，按用户转化计费；
反欺诈服务，即查询服务，一般按查询结果计费，部分采用包年的计费方式；
授信评估与风险定价的模型服务、贷中风险监控与预警服务，一般按照放贷规模收取一定比例的技术服务费；
贷后服务，收取催回贷款金额一定比例的费用；
金融作为强监管行业，个人征信业务面临的首个风险即风险。
今年4月，央行回应个人征信牌照发放问题，强调个人征信机构需要符合三大原则： 独立性原则，即征信机构在公司治理结构和业务开展上应确保独立，防止利益冲突；开展业务要客观中立，不能受信息提供者和信息使用者等其他主体的支配；征信产品和服务的使用不能与征信或出资人的其他业务相捆绑，不能或出资人谋取他利的手段。 公正性原则，征信业务活动应充分体现社会的公平正义，确保政治上的正确性。征信产品主要用来解决导致的信用违约风险问题，提高交易效率、降低交易成本、促进，既不能当作把人分为不同阶层、不同群体的工具，也不能应用于某些低俗的社交活动，背离征信的本意； 个人信息隐私权益保护原则，在制度建设和日常监管中，强调征信机构应从保护个人隐私、加强个人信息保护的角度出发，保持业务，防止个人信息被过度采集、不当加工和非法使用，防范对个人隐私和商业秘密的侵害，切实维护信息主体合法权益 第二个风险点是数据，无论是征信还是大数据风控，都面临数据标准以及数据质量的问题。
数据标准：征信和大数据风控行业数据来源非常多样，除了从金融机构处获取共享的征信数据之外，还包括但不限于工商、公安、税务、教育部门、司法机构、通信运营商、支付结算机构、航空公司、电商平台等等，个体的数据是割裂的，个人征信数据整合缺乏统一的标准，这将会增加行业运转摩擦，增加运营成本。另外当前各家展开消费金融业务的机构，在授信评估环节数据的采集也缺乏统一的标准，同样会增加行业运转摩擦 数据质量：由于数据源以及数据采集环节即标准不一，数据在真实性和时效性都对征信和大数据风控公司提出了挑战。 征信与大数据风控要具备什么竞争力，才能在当前的排位淘汰赛中脱颖而出？ 随着行业发展不断成熟，征信和大数据风控的业务会不断细分，个人征信和大数据风控也会是两个逐渐区隔独立的市场。 我们认为，征信和大数据风控的核心竞争力有所不同，只有具备以下条件，才能在当前马太效应逐渐显现的排位赛中胜出：
对于定位征信局的机构而言，强公信力与KnowHow的征信经验是重要竞争力。
通过向民营机构发行牌照，征信成为一个市场化的业务，但征信仍然是具有具有半公共产品性质。征信核心数据，是债务人的债务信息，是涉及到金融机构核心机密的强相关的金融数据。 征信数据的积累有赖于金融机构和类金融机构的数据共享，征信局某种程度上来说也是一个共享中心。只有具备强公信力，才能让金融机构和类金融机构放心地共享征信数据。 征信的技术门槛不高，征信报告设计、业务流程设计等考验的是机构的业务经验。 从这两点考虑，具有国家的机构以及具有多年从业经验团队的公司更有优势。 例如央行征信中心中心为的上海资信、前上海资信完整团队创业的算话征信，都属于有增信或者有经验的项目。 对于大数据风控公司而言，丰富、实时、真实、海量的底层数据、技术能力以及产品设计能力是三大核心竞争力。 在行业内没有普遍适用的数据基础设施平台时，越早积累数据的公司可以更快获得“滚雪球”效应，扩大竞争优势。 随着数据基础设施平摊搭建的完善，数据对于风控公司而言获取更加公平时，技术能力能够保证模型质量、模型准确性、预测能力和稳定性。 最后是产品设计能力，即基于对金融机构客户需求的理解，开发出满足客户实际业务需求产品的能力。 有大数据背景、具有数据沉淀的创业公司、老牌征信机构以及有强数据处理能力的技术驱动型公司，也是弯道超车的潜力选手。
经历了P2P、消费金融、现金贷的创新热潮和野蛮生长，在年成为风投的宠儿，但是，随着的暴露以及监管的加强，互联网金融创新似乎陷入了低谷。 模式创新过去，移动互联网和新一波技术创新低谷，少了粮草支援，在寒冬中通过独立捕食存活下来的公司，才是真正的。 我们依然期待看到技术手段创新上不断探索的公司，在金融服务还有大量渗透空间的中国，仍然有许多机会等待被挖掘。
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征信牌照都不让发嘛。。。
不懂，所以要了解下子。
这个社会缘故
毕达哥拉斯曰:万物源于数
大数据风控很时髦,说说而已.
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