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电信合约机上报征信记录请问会不会影响我贷款买车
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电信合约机上报征信记录请问会不会影响我贷款买车
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无锡推荐律师电信被拉入黑名单会不会影响以后其他信用？_百度知道
电信被拉入黑名单会不会影响以后其他信用？
电信被拉入黑名单 暂时不会影响以后别的信用。1、每个人在中国人民银行都有信用记录。这个信用记录目前主要是个人跟银行的记录，最重点的是信用卡。被电信拉入黑名单后，中国电信可能启用司法程序追缴欠费，另外最新的征信系统已将个人电信欠费记录计入个人信用记录。建议及时缴纳欠费，如果不使用可以办理销号。2、【销号】首先要缴纳交清自己手机号码所欠的费用，如有余额销号时候可以退回。可以拨打自己手机号码的服务员查询余额。参与了通讯公司优惠活动（如优惠购机、冲话费送话费活动等），并签订了协议明确约定在享受优惠有效期内不能办理销户、过户、停机等业务的情况，按协议执行。协议过期之后才能销号。以上都没有问题之后，带上本人身份证和手机号码，亲自到自己号码所属通讯公司的营业厅办理停机业务。3、电信、移动、联通对我们也有缴费、欠费、违约等记录。目前来看，电信的黑名单和银行信用记录是没有任何关系的。也就是对银行贷款没有任何影响。当然，也许5年后、10年后，为了完善每个人的信用体系。金融体系也许会和通信运营商合作，那时，可能会有影响。结论：目前没有任何影响，没有任何关联。
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建议不要贪小便宜，电信赠送的手机并不是目前主流机型，配置一般都落伍了。建议用户手机设备自己购买，不要贪小便宜，赠送的机型只能作为备用机型使用，不如自己花钱购买，不影响用户使用网速，和用户使用的网速没有多少差别。
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电信运营商和银行拟开展个人征信引争议
作者：之家哥
摘要：网贷之家小编根据舆情频道的相关数据，精心整理的关于《电信运营商和银行拟开展个人征信引争议》的相关文章10篇，希望对您的投资理财能有帮助。
《电信运营商和银行拟开展个人引争议》 精选一作为美国三大征信局之一，益博睿在2005年便进入中国市场，并进行广泛的业务布局。
今年8月10日，益博睿任命黄坚担任大中华区董事总经理，领导大中华区业务。9月11日，正值黄坚履新一个月，他在上海办公室接受了21世纪经济报道记者的专访。
在专访中，黄坚透露，益博睿正在积极申请企业征信备案，未来重点发展企业征信和决策分析业务，且对中国个人征信市场抱有兴趣，不排除任何形式的合作。
对于未来规划，黄坚表示，首先，更好地利用益博睿的全球资源，帮助中国的合作机构；其次，帮助中国企业走出去，尤其是支持中国“一带一路”倡议；最后，整合企业征信和决策分析等业务，为合作机构提供全方位的服务，也在研究新兴行业，如、等。
重点发展企业征信和决策分析业务
目前，益博睿大中华区业务包括企业征信、决策分析、反欺诈和身份验证、数据质量等四大业务，重点发展企业征信和决策分析业务。
在企业征信业务方面，2007年，益博睿收购国内信用解决方案提供商新华信，不过目前尚未获得企业征信备案资质。
今年7月初，央行上海总部公布《关于对上海华夏邓白氏商业信息咨询有限公司企业征信机构备案的公示》，美资公司邓白氏持有51%股份，被视为外资进入中国征信行业的标志。
“邓白氏获得企业征信备案资质，我觉得是个很好的信号，表明中国对外资开放征信行业。”黄坚透露，益博睿也在积极做好备案准备。
在黄坚看来，决策分析的市场需求将越来越大，尤其是机构。
所谓决策分析业务，即机构等合作机构提供原始数据，益博睿通过分析模型和软件，将这些原始数据转化为有价值的信息，帮助合作机构决策，主要是。
目前，除了银行、等传统金融机构，益博睿也在积极寻求和互联网金融机构合作，比如电商系金融公司、等。
“我们不要求拥有数据，只是做数据加工。不过，我们更加看重合作机构的质量而非数量，战略合作伙伴包括等。”黄坚表示。
对中国个人征信市场亦有兴趣
美国一家征信局中国区人士告诉21世纪经济报道记者，美国信用服务行业历史悠久，法制健全，商业模式成熟，市场化程度高，应用效果好，堪称“世界最佳的征信模式”，是中国信用行业市场化道路的参照。
美国三大征信局包括益博睿（Experian）、艾克飞（Equifax）、环联（TransUnion），以及信用评分公司。
上述美国征信局中国区人士表示，三大征信局中，益博睿的营收规模最大，海外布局覆盖范围最广，更擅长数据处理和分析；艾克飞的信息来源最为广泛，业务集中在美国本土。
对比中国个人征信行业，目前还处于起步阶段。
2015年1月，央行印发，要求、腾讯征信等8家机构做好个人征信业务的准备工作。不过，今年4月，央行征信局局长万存知公开表示，8家进行个人征信开业准备的机构目前没有一家合格，在达不到监管标准情况下不能把牌照发出去。
“中国个人征信行业存在两个问题：一是数据孤岛，大家不共享数据；二是没有清晰区分数据提供者和征信服务提供者，一些机构既做运动员，又做裁判员，存在利益冲突。”黄坚指出，美国个人征信局都是独立第三方机构。
黄坚还称，在美国，信贷借还记录是传统数据，也会以社交数据和交易数据作为补充，不过，从整体上来看，仅靠社交数据或交易数据来分析，还是比较片面的。
此外，关于外资能否在中国独立设立个人征信公司，早在今年4月，万存知就已公开表态：“答案是肯定的，已实现国民待遇。”
对此，算话征信CEO蒋庆军在接受21世纪经济报道记者采访时认为：“个人认为不能简单判断个人征信对外资开放的前景。目前国内还没有发放，监管形势也还不太明朗，国内的个人征信机构还没有成型，个人征信行业还没有形成，真正的个人征信市场规模微乎其微，这个时候谈对外资开放似乎意义不大。”
益博睿对于中国个人征信市场也有兴趣，黄坚表示：“我们希望把益博睿的最佳实践经验和技术带到中国，也会保持和监管部门的联系，帮助完善中国个人征信市场，不排除任何形式的合作。”（编辑：马春园，邮箱）
《电信运营商和银行拟开展个人征信引争议》 精选二由于征信业是数据为的金融服务子行业，近年来技术深刻地影响传统征信模式，大数据技术不仅可以渗透到征信业务的每一个环节，而且还能拓宽征信应用场景，扩大服务人群，实现。同时大数据征信在驱动征信业迅速发展的同时也带来一些挑战。正如日，央行负责人在西安举行的“亚太征信暨个人数据保护国际研讨会”上所言，互联网大数深刻影响征信业的发展和变革，社会征信机构大量涌现，对征信信息数据真实性和个人信息保护提出了更高的要求，也对提出更高要求。国外知名的知心机构益博睿（Experian）、艾克飞（Equifax），环联（TransUnion）、律商联讯（Le**sNe**s）和决策分析公司费埃哲（FICO）也积极尝试大数据应用，将大数据纳入信用报告，抽取新的指标变量开发新信用评分，而且在数据采集、信息透明和维护消费者权益方面，有着规范和专业的作法。这些先进的行业实践，可以为国内方兴未艾的大数据征信提供参考。大数据征信的应用背景信用评分是利用数据挖掘技术，基于消费者的历史记录，对其放贷款的违约风险进行量化评估，费埃哲评分是最具有代表性的信用评分。尽管费埃哲信用评分在过去几十年内促进了美国和房地产市场的快速发展，但也存在明显的局限性：为了获得费埃哲信用分，个人需要至少有一个持续六个月以上还款记录的账户，该账户的信息需要报送到征信机构。美国消费者金融保护局（CFPB）最近的一项分析指出，美国存在2600万（占美国成年人口的11%）消费者的信用报告中没有信贷信息，因此也不能够进行费埃哲信用评分。另外美国还有1900万消费者（占美国成年人口的8%）的信用报告中没有足够的信贷历史信息来支撑信用评分的基本应用。除了费埃哲信用评分本身的局限性，美国的经济形势也是产生利用大数据进行信用评分驱动力。自2008年之后，美国的中产阶级深受债务的折磨，对信贷的需求增长比较低缓。根据2015年第三季度的财报，美国三大银行，富国银行、美国银行和摩根大通的收入持续下滑。在越来越近的监管和超低的环境下，放贷者努力追求稳定的利润。在这样的背景下，重新调整信贷风险管理的游戏规则是使银行提高盈利能力的不错选择。美市场上对于这种大数据信用评估解决方案的需求非常迫切。许多信用信息服务机构开始探索评估信用能力的新方法。传统数据包括、车贷、房贷、等数据，区别于传统信贷的数据可以称为替代数据（Alternative data）是指银行和征信机构所收集传统信贷偿还数据之外的数据，包括电话费、公共事业账单和地址变化记录等内容。一些替代传统信贷风险管理的解决方案正在不断涌现，例如利用手机预付费信息、心理测试数据、社交媒体活动信息和电商行为数据进行等。这些数据的引入为注入了新的活力，为美国大型银行开辟了新的消费者客户群体。益博睿：将房租数据纳入信用报告和评分2010年6月，益博睿收购了一家拥有七百万美国人房租历史的公司，到2011年1月，房租数据已经包含在美国的消费者信用报告中。2012年3月，益博睿在英国开始了房租信用机构的业务。通过将房租支付记录包含在信用报告中，使得几百万需要租房的人借助征信系统的帮助，可以享受更低价格的租房服务。除了将消费者的房租数据加入信用报告中，为了提高信用评分的普适性，益博睿也将房租信息加入信用评分模型中作为主要的指标（传统信用评分模型依靠信用卡、车贷和信息）。益博睿将房租信息纳入个人征信产品和服务中，从2014年开始用得越来越广泛。益博睿的一份研究报告中统计表明，如果不将房租信息包含在信用评分之中，具有租房缴纳记录的消费者中会有11%因为没有信用记录，而不能获得信用评分；这些正面的租房交易信息可以帮助消费者获得信用评分；此外80%没有信用评分的消费者在益博睿的房租数据库中有超过12个月的租房历史记录。这些缺乏传统信贷信用记录的消费者由于信用报告中有及时的每月房租偿还记录，可以接受金融机构的授信。另一项研究表明，将消费者两个月的交房租信息整合到信用评分中，其信用评分会提升9%，特别是次级贷的消费者，加入了房租信息，其信用评分会增加29分。益博睿的增加了房租信息的信用评分未来可能会形成新的信用评分框架，每一个租房的消费者都应该充分利用新的评分来享受更好的金融服务，特别是对于学生和才进入社会的年轻人这些传统信贷信用记录缺失的消费群体更有意义。费埃哲、艾克飞和律商联讯：利用电信和公共事业缴费大数据像费埃哲这样的信用评分机构受监管和银行的双重压力，被要求找到为上百万没有信用分的美国人提供可靠信用评分的方法。费埃哲已经做出了行动――和艾克飞及律商联讯集团合作，开发名字为费埃哲替代评分（FICO XD）的新信用评分。该新信用评分关注有线电视/电话、公共事业缴费和移动电话的支付历史来进行评分。在新评分开发过程中，费埃哲负责算法模型，艾克飞提供移动电话和有线电视/电话账户中的数据来获得数据，律商联讯集团提供了财产记录和其他公共数据。费埃哲替代评分和传统信用评分一样，使用三位数衡量，分数越高，风险越小。新的信用评分和传统的费埃哲信用评分有相同的得分范围，都为300-850。不同分数段对应的违约率也是相同的。因此不管从费埃哲分数还是费埃哲替代评分分数上看，750分都是一个很高的分数。费埃哲已经在一些银行中测试了该新信用评分，35%-50%测试个体的费埃哲替代分数超过620，这意味着很多人将从该新信用评分中获益。费埃哲替代评分并没有替代传统的费埃哲评分。如果消费者的信用报告中有足够的信息能够获得传统费埃哲评分，则费埃哲替代评分对他就没有必要，而且也不适用。事实上，费埃哲替代评分推出的目标就是使人们可以从费埃哲替代评分向费埃哲评分升级：可以让传统信用记录不足的消费者利用费埃哲替代信用评分获得金融信用服务，等之后消费者逐渐有了信贷记录之后，就可以升级为传统费埃哲信用评分的获得者。费埃哲替代评分的应用也比较注重消费者权益保护：正如每个消费者可以在年度信用报告（AnnualCreditReport.com）网站上获得一个免费的，每年一次的信用报告，这些信用报告中的信息可以用来产生费埃哲评分。在利用费埃哲替代评分时， 征信机构将会把评分用到的信息（电话付费和公共事业缴费信息）存储在一个单独的数据库中，并把这些信息加入信用报告。和传统的信用信息一样，这个专用的数据库可能包括错误，消费者需要警惕，及时查询和检查，对相关错误进行修改。费埃哲替代信用评分正在大量的信用卡提供方（主要是银行）之间进行测试，在未来几年将会被广泛获得。银行在前期接触的时候对此非常感兴趣，在测试过程中，费埃哲替代评分给半数以上过去无法评分的者提供了评分，这是一个绝对飞跃。但到目前为止，费埃哲替代评分还不能广泛获得，但是消费者可以从艾克飞和律商联讯得到相关的免费信用报告（进行费埃哲替代评分的信息都在其上）。环联：整合大数据与传统数据美国三大个人征信机构之一环联也在推广其替代评分系统，目标是给没有传统评分或分数较低的人提供更合理的信用分数。环联的新信用评分体系命名为信用视野连接（CreditVision Link），结合了替代数据，号称是第一个将征信机构的数据和替代数据源进行结合的信用评分模型，研发该模型的目的一方面是提供一种对消费者风险更精细的预测，另外一方面扩大征信覆盖人群，将使美国95%的成年获得信用评分。环联称其新评分利用替代数据，结合了对消费者传统支付历史的分析，可以得到对风险更准确的评估。例如，传统信用评分揭示的是消费者是否按时支付最低，而新信用分关注消费者每月的支付规模和支付增减的变化。除此之外，新评分考虑了消费者改变住所的频率、支付日的数据、账户历史（如账户是否关闭或超过限额）等因素。信用视野连接需要充分的传统征信数据，新增的数据可能使消费者的信用评分变差，但大多数的时候，还是会有所促进消费者的信用评分。在主要汽车者的测试中，新评分使超过24%的贷款得以实现。和费埃哲信用评分一样，环联信用视野连接分数的范围也是300-850。如果消费者使用信用视野连接评分，替代数据将成为环联信用报告中的一部分，并且每年提供给消费者。信用视野连接还在进行不同的测试，如果新的评分模型性能超出传统的风险评分模型，它的广泛接受将激发一场信贷容量质量的重大进展，这将是一个对消费者和信贷机构来说都是双赢的事情。环联称其新评分系统将在今年底被一些贷款方使用。环联的新产品发布将意味着在信贷市场的新标准即将确立。撇捺小结：国外知名征信机构对大数据征信的探索目前还处于测试和推出阶段，还需要进一步的商业应用来检验和完善，但是这种大数据征信的应用代表一种前沿趋势，其中有两个方面值得关注：一方面在对征信大数据的应用时，这些征信机构并不是全盘拿来，不是应用目前国内外热炒的电商数据和社交数据等所谓的“征信大数据”，而是首先选择和信用风险强相关的大数据，例如电信预付费、房租缴费、公共事业缴费和支付数据，纳入信用报告和信用评分中，而且对这些大数据深入研究、反复测试后谨慎推出。另外一方面在使用这些大数据时，这些国外征信机构的做法也比较规范和专业，兼顾消费者的权益保护。例如这些大数据不涉及消费者的隐私敏感信息，符合《公平信用报告法》的规定；为了保证信息的透明，这些应用到的大数据都放在信用报告中（信用报告是信用评分的基础和数据来源，这是专业征信机构的基本业务逻辑）；尊重消费者的权益，这些征信机构如果提供消费者基于大数据的信用评分，就会同时将包含这些数据的信用报告免费提供给消费者查询、检查纠错，并对存在的数据问题进行处理。此外，这些国外知名的征信机构在引入征信大数据时，并未对信用评分模型算法做了很大的改变。目前国内央行征信系统收录的8.7亿的自然人中有信贷记录的为3.7亿人，可形成个人征信报告、得出的有2.75亿人（统计时间为2015年9月底）。截止2014年，中国的人口是13.67亿，这意味着将近10亿个人消费者没有包含传统的信贷信用记录的信用报告，也没有信用评分；约1亿人由于传统信贷信用记录不足，仅有信用报告，而无信用评分。因此针对国内征信市场，利用大数据或者是替代数据对大量的传统征信缺失的消费者进行信用评估，都更加迫切和符合实际。《电信运营商和银行拟开展个人征信引争议》 精选三一个不争的事实是，互联网巨头的格局已从BAT“三足鼎立”之势渐渐演变成AT两级竞争。阿里从电商起家，依靠支付宝高筑起的壁垒。然而，自从微信导演的全民狂欢“上映”后，支付宝再也没有了往日的独步天下的风光。为了重回制高点，力推“无现金”概念，以试图占领用户心智，将“无现金”概念牢牢贴在“支付宝”身上。虽是百般努力，但是在“移动支付领域”支付宝和微信目前的差距好像并没有减少。几个回合下来，双方半斤八两。移动支付下半场重点值得关注的是，阿里和腾讯之间的“以数据获取”为基础的信用服务正在悄然打响。在蚂蚁金服大肆推行无现金日半年之久后，向来以开放心态布局业务的腾讯征信也被迫转入战场，并于8月初进行灰度测试，与蚂蚁金服的欲形成分庭抗礼之势——基于的移动支付战争升级为信用之战，互联网新金融全面卷入信用体系建设的金融场景。今年初以来，个人征信持续受到市场关注，也一直是新金融行业的持续焦点。亿欧对芝麻信用、腾讯征信等几家个人征信准备机构，就近期动态进行了梳理，以期从中窥探征信服务市场的现状与走势。新鲜出炉：征信企业的最新动态从2015年初，央行下发个人征信试点的通知后，随后复星、均瑶、京东等多家机构也提出了申请，但并未获得正式资质。至今，距离首此通知下发已有两年半时间，个人征信牌照仍处于“难产”状态。个人征信准备机构的业务状况均有所拓展。芝麻信用：蚂蚁金服的重中之重，“无现金日”被点名作为蚂蚁金服旗下独立的机构，芝麻信用已经在信用卡、、、酒店、租房、出行、婚恋、分类信息、学生服务、公共事业服务等上百个场景为用户、商户提供信用服务，如与OFO战略合作、收购百盛等。这成为芝麻信用探索个人征信的主要路径。与同类型机构相比，芝麻信用的核心资产是阿里系统中的大数据——3亿实名用户和真实身份信息，以及用户在淘宝和天猫上的消费和支付数据和、、生活、公益等，能够为金融业务提供更精准的风险管理、营销获客等方面的支撑。芝麻信用对推行无现金日最为热衷。今年初，宣布了用5年时间推动中国进入的宏伟规划，此后在上海、北京等地定期举办多场无现金日推广活动，企图将支付宝支付与无现金支付划等号。不过，这一计划在7月底就引起了监管层的注意，，无现金推广“被紧急叫停”。此后，蚂蚁金服对无现金做出了解释，并将“无现金周”的说法改为了移动支付“”。央媒对于“无现金日”做出社论回应，“无现金社会”应给现金留下一席之地，等一等还没有享受到的人。但约谈事件之后“无现金日”的推行力度并没有降低。腾讯征信：后发制人，社交数据弱金融性“徒有虚表”？在互联网金融领域，腾讯金融与蚂蚁金服的对垒最为引人关注，但后者在征信方面动作无疑快得多。所以，不甘示弱，今年8月腾讯推出“腾讯信用分”。但是，有用户体验吐槽，目前“腾讯信用分”的落地场景仅仅有“”和“”“比较实在”，其余场景还需再度完善。场景的完善只是时间问题，腾讯信用实际上是在“撒大网”。腾讯信用分是在为的“电商化”打下信用基础。微信之前上线的小程序，其实主要瞄准的是“电商”领域。腾讯征信将微店、公众号等和小程序结合起来，把它渗透到朋友圈的交际中，用社交来带动“消费”，这可是淘宝无法触及的领域。在产品方面，腾讯征信目前专注于身份识别、反欺诈、信用评估等服务。值得一提的是，腾讯信用可连接个人信用和商家，帮助用户个性甄选优惠商家。这其中包括金融机构提供的贷款服务，提供优惠的金融价格。也包括为信用担保提供参考。毋庸置疑，腾讯征信在用户数据资源天然有优势。腾讯有强大社交王国，凭借QQ、微信等沉淀了海量的用户信息。这些用户在人民银行信息基础数据库中无记录或记录很少，腾讯征信无疑弥补了这一空白。依社交、支付、金融、社会等数据综合评估，其建立个人信用评分，并能通过实时监控，更为有效的判断出用户的还款意愿和违约机率。但是也有在业内人士称，社交数据、通讯数据是弱金融属性，此类数据对于个人征信的评判价值存在争议。腾讯在社交数据的积累优势难以转化为信用评判依据是阻碍其发展的重要因素，而从此前其他试点企业的经验来看，监管层和市场对互联网金融巨头的信用分仍持谨慎态度。对于后发者腾讯征信来说，想要成功突围困难重重。行业痛点：产业牌照“临盆”前胎死腹中据中国企业联合会数据显示，中国市场每年因为诚信缺失造成的经济损失约为5000多亿元。可喜的变化是，经过数十年的沉淀，中国征信行业基本建立了清晰的行业框架。形成了包含数据征集、模型分析与征信洞察，和征信产品应用在内的3大产业链核心。在具体的业务上，大数据公司、征信机构与个人三者之间也形成了完成的业务闭环（由下图所示）。而首批8家征信机构在数据源、信用产品、应用场景等方面都各有特色，互有重叠或者相互补充，尽可能避免同质化。但是，与欧美相比，中国的个人征信也只能说“雏形”，要发展成为成熟的征信市场，个人征信行业需要解决当下发展的很多痛点。痛点一：信息共享与数据孤岛的悖论对于征信行业而言，数据是各机构、企业的核心资源。以此为逻辑起点征信业必然会面临信息共享与数据割据的矛盾。也就是说信息共享有利于节约数据收集成本，实现数据界的“中央厨房”。但数据是珍贵的，谁也不想让别人坐享其成。在数据源中，金融交易数据是最强相关和最有价值的征信数据，这类数据中高达80%的比例掌握在国有机构手中，即传统金融机构、运营商以及税务、公安、法院等**公共部门，创业平台很难获取。因此各家差异化的竞争策略，必须分割有限的征信市场，由此各征信机构必然建立数据壁垒，保存核心竞争力。在实践中，这种矛盾表现的尤为突出。征信机构的数据源需要庞大，需要对接不同部门和平台，建立广泛的数据连接，在行业中占据有利地位。例如，、机构加入共享机制，便意味着需要披露等最核心的数据，大多数平台并不愿意反馈数据，导致共享机制进展缓慢，数据之间的交叉融合很少，也影响到数据的应用和拓展。目前，行业内大部分征信机构更是通过自爬、合作、购买等方式，从有限的场景中整合数据，由于整合是通过市场化的方式进行，因此关于数据源的竞争尤为激烈。痛点二：数据质量不高，数据处理能力差行业有一句话能够概括这一现状：“垃圾进垃圾出”。即使不谈数据源不足的问题，从已有的不多的数据来源来说，个人征信行业显然也没有让这一亩三分地肥沃。由于行业标准还没有制定，行业目前还缺乏统一的信息提供方式。而中国并没有统一的数据采集和处理标准标准，通常会在基础环节，出现数据录入错误、信息缺失、冗余重复、信息主体不明等问题。这其实给不法分子有了可乘之机。征信行业曾曝光，部分第三方征信公司出于成本考虑，开始依赖黑市数据资源，甚至雇佣黑客盗取用户信息用以补充征信数据，同时在利益心的膨胀下，这些数据黑产还衍生出大量经过“掺水”的假征信数据。实际上，一旦让这些产于黑市的假征信数据涌入互联网金融，这也会导致“蝴蝶效应”，将很容易成为风险的源头。除此之外，个人征信的数据更大部分是社交记录、个人消费记录等相对弱相关的数据，导致有效数据比较有限。除此之外，还有央行征信以外的个人金融数据，大多分散掌握在不同的征信机构手中。中国目前只有央行征信中心能够做到数据共享。痛点三：真正的“第三方”在哪里？在美国，消费者到商店买东西，如果申请某公司的信用卡就可以便宜，填了一些个人信息后，立马可以通过征信局、FICO的数据，在线判断该消费者的信用记录，做出发放信用卡的决策。但在中国，要实现这样的场景或许还有一段路要走。目前中国很多征信公司没有把和征信业务完全分开，混淆了裁判员和运动员的角色。拿P2P行业来说，又做借贷业务，再出个人征信报告，就会存在既当运动员，又当裁判员的问题，在程序上就难以保证公平性。各自依托某一企业或企业集团，业务上和公司治理结构上不具有第三方征信的独立性，存在比较严重的利益冲突。央行副行长陈雨露提出个人征信机构的三大基本原则，其一便是坚持第三方征信的独立性。其实，我们也可以从8家征信机构的看出端倪。前海征信与平安的关系，芝麻信用与蚂蚁金服的关系等等。那么到底谁才能申办个人征信机构呢？业内人士认为，独立自然人、独立的企业或者企业集团，金融机构或者无法独自办理个人征信机构。但是如果很多有共同意向的机构联合起来并共同申办，这样是可行的。三位一体：企业突围、行业破壁与顶层设计与欧美相比，中国的个人征信也只能说“雏形”，要发展成为成熟的征信市场，个人征信行业需要解决当下的痛点。企业需要“敞开胸怀”，去打破信息割据，同时解决技术难题。跳脱企业与行业本身，政策与监管等顶层设计也应该帮助发力。（一）企业突围：大鱼吃香喝辣，小鱼吃“”我们知道，个人征信领域，芝麻信用、腾讯征信和前海征信，“三马”几乎强势占据着市场的大部分份额。因此，作为“第二梯队”的企业想要在森林法则的征信市场分得一杯羹就必须采取差异化战略，找到自己的特色，发展市场。（1）避免同质化，瞄准行业垂直细分专家赖金昌认为，未来中国的征信、数据服务市场可能分为三类，即综合类征信机构、专业类征信机构、数据和风管服务商。其中综合类征信机构、专业类征信机构属于征信业范畴。所谓专业征信机构是指在某些领域有专长，如保险、信用卡、零售信贷等。它通过从综合征信机构拿数据，再加上自身专长的数据，合成产品，服务客户。根据美国的经验，美国征信行业在发展过程中不断细分，最终目前行业主要四种类别，一是个人征信机构；二是用于个人的信用评分公司；三是企业征信机构；四是机构。笔者认为，中国的个人征信想要跑的更远，尤其是小企业想走得更远，必将不断细化，各征信机构的差异化优势和聚焦定位将更加突出。除去行业链条可以细分以外，诸如产品研发、市场定位等也可以吃准市场长尾。（2）蓝领万亿市场存量大，“零征信”市场亟待“拓荒者”在金领、白领、蓝领、学生纷纷被互联网金融攻陷之后，行业只剩下最后一片蓝海。据中国社科院2016年发布的《“”互联网金融蓝皮书》显示，自2014年起，我国“三农”金融缺口超过3万亿元。但这片蓝海开掘有太多难点：对于可能连都没有的农民，怎么做？农民无疑是中国征信最薄弱的环节。他们缺乏央行征信，有些人甚至没有银行卡；他们互联网化程度较低，可参考的风控数据太少。农分期的风控逻辑是，给每一个农户，建立一个。这是一个难题，实际上也是征信公司一个突破口。农村征信市场是巨大的，个人征信公司不可以错过这个风口，应该因地制宜建立适当的风控模型，积极入局。（二）行业破壁：拿捏竞合关系，打造“利益共同体”风投女王徐新在投资时关注3点：行业、企业家、价格。行业良性发展关乎到每一家企业的切身利益。今年6月底，由牵头，包括首批个人征信试点机构中的芝麻信用、腾讯征信等，以及百度、网易、360等相关机构，欲携手打造个人征信机构“”。近日，有相关消息指出目前“信联”的筹建已进入实质阶段，平台架构搭建已开始运作。“信联”如能成行，将会推动整个征信行业快速发展，同时也将让行业标准体系和监管政策加快完善，让“靴子”更快落地。（1）警惕“蝴蝶效应”，搭建征信领域数据“基础设施”蝴蝶效应同样也适应在征信行业，故事可以这样发生：数据公司在采集李明（虚构）的收入时多了一个小数点，导致P2P公司误判李明的还款能力而造成一笔“呆账”。前文已经提到，数据是征信行业的核心资源。对于中国大多数征信机构来说，由于数据割据、数据污染等问题，导致行业乱象丛生。主要是解决数据源两大问题，其一是数据质量问题，加强数据甄别、多方信息验证。此外，还有数据多元化问题，美国征信结构涵盖多维度数据，不仅包括金融维度，还有社会信息、网络行为和社交信息等，全面的数据源为征信机构开展后续环节提供了基础保障。据了解，大数据时代的数据资源广泛散布于**、行业、企业三个子系统中，其中，信息数据资源80%以上掌握在各级**部门手里。而与此同时，区域部门间基本实现共享的省级地方仅占13%，区域部门间少量实现共享的地市和区县仅占32%和28%，信息共享和业务协同在地市和区县进展缓慢。所以，**其实也可以帮助行业实现信息多元化。（2）痛则通：“信联”建设在路上目前“信联”机构筹建已进入实质阶段，平台架构搭建已开始运作。日前，包括首批个人征信试点机构中的芝麻信用、腾讯征信等，以及百度、网易、360等相关机构欲携手打造个人征信机构“信联”，实现对互联网金融和个人征信的全面覆盖，该机构由协会进行牵头建设。“通过联合体，可以实现各个机构之间的数据共享，统一标准，得出更客观真实的个人征信报告，打击这些行业不良现象，为消费金融、网络借贷健康发展提供强有力的支持。”业内人士表示。实际上，“信联”的成立将极大推动我国个人信用体系的建设。个人征信是金融市场基础设施的重要组成部分，对互联网金融发展有着重要意义。我国的个人征信原先主要集中在信贷系统，对个人影响也主要体现在信贷方面，但随着互联网的蓬勃发展，个人征信数据采集由线下扩展到线上，由信贷渗透到生活的点点滴滴。（三）顶层设计：征信制度亟待上升为基本法律制度目前，我国虽然有相关的征信行业行政法规、部门规章，但现实中仍存在着法律效力级别偏低、企业不良信息保存期限规定不明确、限制合法使用征信信息等情况。另外与征信有关的个人隐私法等法律也没有出台，这恰恰是征信行业的痛点所在。个人隐私授权、侵犯、维权等目前还没有明确的标准。文始征信河北文始征信服务有限公司成立于2014年8月，是在国家政策指导下成立的信用信息服务平台，拥有15项国家版权局颁发的计算机软件著作权登记证书，于2017年1月被河北省科学技术厅评为“河北省科技型中小企业”，2017年6月被认定为高新技术企业。是一个人所有能反应信用状况的信息归集整合。文始征信以行为学、轨迹学为理论基础，作为个人征信、企业征信、公共信息的基础建设的引领者，应用大数据风控、、“线上”、、互联网存证等反欺诈技术，保证信息来源清晰，信息来源真实，信息来源合法的，通过信用信息的大数据挖掘、比对，建立企业信用报告；提供本人授权的个人信用查询；对外提供反欺诈风控服务；逐步建立包含司法、行政、电商、借贷、生活服务等应用场景的信用生态系统。企业征信的痛点在于场景结合度低，未来企业征信的霸主大概率会诞生于领域。文始征信将以供应链金融为战略切入，创新企业征信模式，探索业界新生态，努力搭建以为底层核心架构，以和复杂网络为技术算法两翼，以平台流量导入、循环资金闭环、实时风控预警为三大业务支撑，有效整合物流、商流、信息流、资金流，着力构建供应链、区块链、金融链、担保链、信用链五位一体的高效、便捷、能循环、自生态的征信平台。文始征信作为倡导者，大数据征信的实践者，金融风控的先行者，信用生态系统的搭建者，本着公正、公开、透明的原则，为打造符合市场需求的信用体系作出贡献。合作与交流客服电话 ：点击阅读原文即可下载文始征信客户端。《电信运营商和银行拟开展个人征信引争议》 精选四摘要：数据分析和预测能力是FICO的核心能力
指导 | 凯文
撰写 | 青川
摘要：账户管理是潜在新需求，值得去探索。另外，金融机构对反欺诈存在持续、稳定需求，目前国内公司反欺诈模型在不同机构通常需要调整，以达到效果最优；未来金融科技公司建模能力足够强时，可以做成通用评分形式，适用于各种场景，成为其核心壁垒。 FICO成立于1956年，由工程师Bill Fair和数学家Earl Isaac创立，初衷是通过数据分析以优化企业业务决策。 1958年FICO为American Investments打造了第一个信用评分系统，1972年为富国银行建立了第一个自动申请处理系统，奠定了其现代业务的雏形。1996年，FICO在纽交所上市，最新市值41亿美元。 经过60多年发展，FICO目前拥有上万家企业客户，遍布全球100多个国家。以银行为代表的信贷机构是最重要的客群，全球最大的100家银行FICO覆盖率超过50%。其他客户还包括、**机关、教育组织、零售及制造企业等。 FICO提供的产品及服务众多，征信产品FICO评分最为出名，应用于风控决策领域。此外，FICO还提供账户管理、反欺诈、等众多业务场景决策引擎。每个决策引擎都包含数量庞杂的算法，以适用于不同使用情景，充分体现了FICO的数据分析和预测能力。 对于决策引擎无法解决的问题，FICO会派驻咨询专家实地解决客户需求。同时，为了提高决策人员效率，FICO还开发了通用决策工具，用于决策引擎开发调试。
从2016财年收入看，FICO评分贡献2.41亿美元收入，占其总收入27%。决策引擎、专家咨询部分收入达5.33亿美元，占总收入60%，营收占比最高。决策工具在其业务体系中作用较低，收入占比仅为12%。
FICO评分，美国征信体系支柱 美国个人征信体系由三大征信局、FICO共同组成，三大征信局下有上千家地方征信局，为其收集数据。FICO则在征信局数据的基础上，对用户进行评分。1981年FICO首次推出征信局评分，1991年其评分在三大征信局得到广泛使用。 FICO评分是一项标准产品，由五个通用维度组成，分别为信用记录、欠债额度、信用历史长度、信用账户组合、新账户情况，用以评价用户的信用风险。FICO本身并不收集数据，其评分建立在三大征信局的基础上，所以同一用户在不同征信局的评分会略有差异。 FICO评分广泛应用于风控领域，作为放贷参考，发展至今已经被美国大部分银行、、、机构所采用。美国前100家金融机构中有90家使用FICO评分进行，每年FICO评分查询量超一百亿次。
FICO评分业务包含两部分客户，一部分是银行、保险等机构客户，这类客户向征信局付费查询用户征信报告、FICO评分，并通过征信局向FICO付费。另一部分是个人用户，这些用户向征信局或向FICO提出查询申请，并支付一定的费用。 FICO评分是公司营收重要组成部分，财年该业务收入从1.86亿美元上涨至2.41亿美元，占比从24%提升至27%。另外，评分业务由于标准化程度高，具有很强的规模效应，营业利润率很高，2016财年评分业务营业利润占比超50%。 美国三大征信局与国内央行征信中心作用相似，不同的是三大征信局均基本覆盖了美国成年人口，国内央行仅有3.8亿人。征信领域巨大空白需要第三方补足，因此出现了同盾、百融等从事数据服务的公司，可为消费金融等信贷业务提供数据支持。 但三大征信局能够获得金融机构的反馈数据，包括用户账户信息、还款记录。国内根据监管规定，第三方机构无法从银行等金融机构获得这类数据，这就决定了其在征信体系中更多地是起辅助作用。 FICO评分发展至今已经迭代到第9代。FICO评分的强大在于适用场景极广，不光适用于不同的贷款环节，也适用于不同的信贷产品线，同时还在不断扩大适用的人群。因此，为了保证通用性，FICO评分背后的模型算法十分复杂，竞争壁垒很高。 通用性也是未来重要竞争壁垒之一。决策引擎通用性越强，金融科技公司产品能覆盖场景越广，也就更容易被金融机构所接受。此外，通用性强的产品不需要做太多定制化，能够提高业务毛利率水平。 账户管理业务国内尚未有公司涉足 除了风控决策，FICO决策引擎还应用于用户账户管理、反欺诈、市场营销、催收等场景。 账户管理主要是帮助信用卡机构提振业绩表现，包括贷款规模增长、利息收入提升、坏账率降低等一系列绩效优化。 金融机构传统业务以产品为导向，发展思路是管控某一产品的通过率、坏账率等。账户管理则从用户的角度出发，决定对哪些用户进行交叉销售以及销售的产品种类；监控用户的风险水平，动态调整其等。
最近几年，该业务面向的客户覆盖了全球65%的信用卡，为FICO贡献的收入稳定在8000。账户管理的业务逻辑与产品导向的业务逻辑迥异，目前国内从事该业务的金融科技公司寥寥，值得重点关注。 反欺诈是FICO另一款重要产品，在其收入构成中占比超过20%。反欺诈包含交易反欺诈和风控反欺诈两部分，前者属于交易安全，后者属于风控范畴。交易反欺诈和风控反欺诈存在交叉部分，比如二者都需要识别交易发起人的真实身份，都会用到身份识别技术。 银行、卡组织等机构看重交易安全，需要在、在线支付过程中监控是否由本人发起、是否存在异常行为。风控反欺诈是金融机构普遍面临的挑战，比如需要防范用户、欺诈团伙骗贷等。 FICO构建了反欺诈平台（FICO(R) Falcon Platform），为银行、保险公司、**等机构提供反欺诈服务。平台本身包含身份验证、移动支付反欺诈等通用算法模块，同时也可以添加定制服务，比如BI等服务。此外，也可以添加社交网络分析、移动设备分析等模块。
FICO曾为苏格兰皇家银行（RBS）提供交易反欺诈服务，效果明显，FICO反欺诈策略上线四个月便降将欺诈率降低了50%。
如上图，反欺诈收入在FICO营收中占比一直比较稳定，最近七年FICO反欺诈收入总体呈上升趋势，由此可判断，银行、保险等金融机构对于反欺诈需求长期、稳定存在。目前，FICO在反欺诈领域要同Ac**om、Epsilon、SAS等机构竞争。 国内银行、随着业务拓展，对反欺诈的需求愈发旺盛。FICO已经将人工智能技术应用到反欺诈，用以识别移动设备、IP地址的异常。在这点上，国内金融科技公司并不输给FICO，特别是在风控反欺诈层面，国内人工智能技术在该领域应用更为成熟。 市场营销则是一项通用需求，在金融、电商、制药、**机构都有应用。在国内，百分点科技最初做电商、媒体领域的大数据营销，后内部孵化出百融金服从事金融领域的大数据营销。 传统市场营销以产品为导向，目前正逐渐转变到以客户需求为导向。这个过程中，FICO为机构提供一整套的营销解决方案，用以获取用户、交叉销售等。 市场营销方面，三大征信局、Ac**om、Epsilon均为FICO竞争对手。Experian在2011财年市场营销业务收入4.4亿美元，到2017财年变为4.2亿美元，收入稳定，说明市场营销需求一直存在。 FICO在营销业务层面并不擅长。该业务收入在财年约占总营收10%，规模约6000万美元；2011年之后未单独披露，说明占比已经较低。 国内金融机构对于市场营销的需求方兴未艾。中小股份制银行、本身用户数不高，提升借贷业务规模首要需求是获客，对大数据营销具有需求。对比FICO和Experian该业务收入可发现Experian更有优势，一定程度上说明拥有数据的机构在营销业务上更占优势。 此外，FICO催收业务收入占比也较高，财年均为9%。FICO催收业务主要是为金融机构提供多渠道的自动催收方案，包括电话、短信、电子邮件等，提高催收效率、降低催收成本。国内同类公司之前多从事失联修复业务，随着用户数据监管趋严，也逐渐转向催收解决方案。 对标FICO，国内金融科技服务刚开始 对于国内提供2B服务的金融科技公司来说，FICO决策引擎参考价值最大。对标FICO，有助于了解国内金融科技公司的发展方向。 中国金融业长期落后于美国，但近年随着互联网金融的兴起，越来越多人开始参与到金中。新的金融模式最先催生了一批直接从事信贷业务的公司。 随着进入者越来越多，金融基础设施不足、传统金融机构技术基础差的问题也逐渐暴露。为金融机构提供大数据等金融科技服务成为热点，过去两年诞生了一系列此类公司。 按照是否提供数据服务，可将这些金融科技公司分为两类，一类是百融、同盾、银联智策等既提供数据服务，也为金融机构提供大数据营销、反欺诈模型服务的公司，这类公司业务形式更类似于Experian等征信局。 另一类公司本身并不拥有数据，为金融机构提供模型算法服务，包括氪信、诚安聚立、冰鉴、中科聚信等公司，可对标FICO决策引擎业务。 通过调研我们发现，国内金融机构的需求除了账户管理尚未明确显现，其他需求依然集中在精准营销、反欺诈、、催收等维度。 反欺诈需求在其中最为旺盛，这也是很多金融科技公司从反欺诈业务着手的原因。目前国内金融科技公司的反欺诈模型在不同机构通常需要优化调整，决策引擎尚未形成。 而FICO不光有征信评分，反欺诈也同样形成了标准的评分体系，分值区间为1-999，适用于不同支付手段或应用场景。未来，国内最先做出通用反欺诈决策引擎的金融科技公司，将树立起该领域最高的竞争壁垒。《电信运营商和银行拟开展个人征信引争议》 精选五 在蚂蚁金服旗下上线两年半之后，近日，腾讯对部分用户开放信用分查询渠道。在业内人士看来，社交数据、通讯数据是弱金融属性，此类数据对于个人征信的评判价值存在争议，腾讯在社交数据的积累优势难以转化为信用评判依据是阻碍其发展的重要因素，而从此前其他试点企业的经验来看，监管层和市场对互联网金融巨头的信用分仍持谨慎态度。对于后发者腾讯征信来说，想要成功突围困难重重。　　难以转化的社交数据　　自2015年推出后，一直颇为安静的腾讯征信近期悄然对部分用户推出信用分。　　据了解，腾讯信用分从社交指数、安全指数、财富指数、履约指数和消费指数5个维度对用户的信用进行评估。与芝麻信用分类似，腾讯信用分达到一定标准可以享受、出行等特权，但目前仅对QQ超级会员开放。据悉，此次开放信用分查询为腾讯征信和QQ超级会员合作活动的小范围灰度测试，目前已结束，并非腾讯信用分的正式发布。　　近年来，腾讯一直大力推广微信支付和QQ钱包，个人征信方面却显得相当谨慎。在2015年获得首批个人征信试点之后，相比于其他试点机构，腾讯征信动作稍显迟缓。目前在微信App可搜索到“腾讯征信”和“腾讯信用”两个公众号，账号主体都是腾讯征信有限公司，查看历史消息后发现，其中一个自2016年9月之后没有发布过新内容，另一个在2016年只推送了两篇消息，直到今年7月才又有更新动作。　　在芝麻信用、考拉征信等试点企业纷纷展开动作，甚至连没有获得试点名额的京东金融、等机构都在涉足征信领域的情况下，腾讯征信为何起步缓慢？　　对此，易观金融行业分析师田杰表示，腾讯征信在推动方面是比较稳健的，在数据覆盖量没达到一定程度之前没有激进地推行信用产品，但是腾讯征信没有推出产品也是有原因的，第一，征信是一个需要时间积淀数据的过程，不仅要求数据涵盖面积广，更重要的是包含个人数据的深度，若只有一个人的聊天数据是无法判断信用状况的。第二，不是所有的数据都是信用数据，不是所有的信用数据都是征信，严格意义来讲，通讯数据算不上是征信数据，以通讯数据为核心的信用分也难以算做征信分。征信数据是需要用户授权才能使用的，只要能联系到个人的信息所有权都是属于个人信息，用户可没听说过登录通讯工具的时候有授权被采集数据。　　事实上，在低调的背后，腾讯也有自己的焦虑，通讯数据使用存在争议以及数据的弱金融属性都是其征信业务面临的问题。田杰表示，微信在用户方面的优势是明显的，据易观千帆数据显示，微信的活跃用户接近9亿，约等于全网用户，腾讯征信最大的挑战在于个人信息的深度，如何获取与个人信用相关的金融信息，行为信息才是最大的问题，只依靠通讯信息，顶多能做个风控系统。　　为何腾讯选择在此时试水信用分？背后有何考量？对此，北京商报记者给腾讯方面发去采访问题，不过，腾讯方面表示，腾讯征信暂时不接受采访。　　在分析人士看来，如何从单独的支付向更深层面的金融业务推进成为腾讯金融必须考虑的问题。　　研究院研究员何广峰表示，此次低调测试腾讯信用分，应该是腾讯觉得当前各方面条件都已较为成熟。一是征信业务大方向更为清晰，央行最近在多个场合对征信业务进行了不同层面的定调，这对征信企业而言都具有方向性的指导。二是自身征信技术及信用分构建逻辑也更为完善，经过多年的准备，已经可以在有效保护个人隐私的基础上进行适当的市场化推广，腾讯方面已经对技术及数据的商业应用比较有信心了，尤其是在如何量化社交数据方面有所心得了。　　数据使用合理性存争议　　有业内人士猜测，腾讯此次推出信用分可能也想在当下征信业千亿级蓝海中分一杯羹。　　田杰补充，近期多家机构联合创办了信联，作为市场中认为最有可能拿到牌照的合资机构，大家都想在信联获得更多的话语权，一个有价值的产品都没有显然有点不合适。　　在互联网金融领域，腾讯金融与蚂蚁金服的对垒最为引人关注，但后者在征信方面动作无疑快得多，芝麻信用在、消费金融公司、租房、旅游签证、共享单车等领域的合作已是多面开花。　　不过，虽然芝麻信用在业务落地方面明显领先于腾讯征信，但是在发展道路上也是多次碰壁，例如，机场安检快速通道的特权争议、700分以上办理日本五年多次往返签证无需提交银行流水的乌龙事件等。　　在分析人士看来，这其实也是征信行业共有的问题，包括征信应用的边界问题，市场其他机构对征信机构的认可问题等。　　何广峰表示，上述问题是征信机构一直没有解决的问题，一是数据使用的合法性与合理性，即数据如何更好地服务于人们生活。在征信牌照试点期间，监管层对部分征信公司的做法可能并不是非常认同，如在数据获取和应用方式方面过于激进。二是个人隐私的保护问题，数据的搜集和应用是否应该有一定的边界。三是数据孤岛，每家征信公司都有自身的数据来源与模型构建体系，出来的信用分也千差万别，但都有不足，都可能是片面的评价指标。四是征信机构的独立性，很多征信机构自身也从事大量的金融业务，与银行业等合作方存在很强的利益冲击，因此被抵制或推广不畅是很正常的事情。以上四点，一直都是困扰芝麻信用发展的难题。　　何广峰也表示，目前来看，腾讯征信依旧存在以上行业的共性问题，破局之路还任重道远。　　田杰认为，芝麻信用在信用服务领域做出了许多探索和贡献，但是在信用信息的使用上犯了一些错误，一般认为，征信信息只能用于市场交易中的借贷行为，用于其他生活类场景的时候一定要格外谨慎，不能把人分为三六九等，不能对他人造成损害，不能投放到一些不适合的领域。另外，芝麻信用的信用数据和风控能力也是有待持续性观察的。近期芝麻信用与一些网贷机构展开合作，一方面是提供风控服务，另一方面是验证自己的信用数据是否有效。相较于央行征信系统，芝麻信用的数据还相去甚远，且芝麻信用的核心数据来源于网购等行为数据，缺乏借贷数据，有效性肯定差了很多，所以银行业不可能广泛采用。严格来讲，芝麻信用与腾讯征信是相似的，在缺乏征信基础数据的背景下用大量大数据弥补风控能力，这也不算征信。　　牌照痛点　　随着腾讯征信的入局，个人征信试点领域的争夺将更加激烈，不过监管的谨慎态度成为未来试点企业探索业务必须考虑的重点因素。　　今年4月，央行征信管理局局长万存知表示，综合判断，八家进行个人征信开业准备的机构没有一家合格，在达不到审慎监管要求的情况下不能把牌照发出去。　　万存知指出，八家都追求依托互联网形成自己的业务闭环，这样就分割了市场信息链，而且每一家的信息覆盖受限，产品有效性不足，不利于信息共享。此外，各自依托某一企业或企业集团，业务上和公司治理结构上不具有第三方征信的独立性，存在比较严重的利益冲突。　　万存知也提到信用分的问题，他指出，八家机构对征信的基本理念和规则不了解，在没有以信用登记为基础的情况下，在数据极为有限的情况下，根据各自掌握的有限信息进行不同形式的信用评分，并对外披露使用，存在信息误采误用的现象。　　田杰对于信用分的推广也不看好。在他看来，市场对征信的误解颇多，征信是记录、共享，是债务人和债务信息的共享，比如央行征信系统，比如算话征信债务人信息共享平台，这些才是征信。市场总以为买菜是征信、聊天是征信、闯红灯也是征信，这些都是错误的。在市场基础信用体系建立之前，信用分都不具有普及推广的意义。　　“两家巨头应该规避的第一个问题就背景，征信机构需要独立第三方机构，有这么强大的股东掌控且股东都有涉及借贷业务，本身就不能从事征信业，但是又会导致动力不足，不能完全投入信用建设，这本身就是一个矛盾的问题，需要让市场自我稀释，达到一个股权与动力的平衡点。第二个问题就是隐私保护，个人征信与企业征信不同，信息更加敏感，央行征信数据尚有违规查询的问题，市场化的征信机构隐私保护能力更让人存疑。第三个问题就是推动征信业发展，央行也多次发声，个人征信只能采集债务信息，很多征信机构都不为所动，不断打政策的擦边球。”田杰进一步指出。“所以，监管层对征信牌照的发放肯定是慎之又慎。”《电信运营商和银行拟开展个人征信引争议》 精选六　　在蚂蚁金服旗下芝麻信用评分上线两年半之后，近日，腾讯对部分用户开放信用分查询渠道。在业内人士看来，社交数据、通讯数据是弱金融属性，此类数据对于个人征信的评判价值存在争议，腾讯在社交数据的积累优势难以转化为信用评判依据是阻碍其发展的重要因素，而从此前其他试点企业的经验来看，监管层和市场对互联网金融巨头的信用分仍持谨慎态度。对于后发者腾讯征信来说，想要成功突围困难重重。　　难以转化的社交数据　　自2015年推出后，一直颇为安静的腾讯征信近期悄然对部分用户推出信用分。　　据了解，腾讯信用分从社交指数、安全指数、财富指数、履约指数和消费指数5个维度对用户的信用进行评估。与芝麻信用分类似，腾讯信用分达到一定标准可以享受申、出行等特权，但目前仅对QQ超级会员开放。据悉，此次开放信用分查询为腾讯征信和QQ超级会员合作活动的小范围灰度测试，目前已结束，并非腾讯信用分的正式发布。　　近年来，腾讯一直大力推广微信支付和QQ钱包，个人征信方面却显得相当谨慎。在2015年获得首批个人征信试点之后，相比于其他试点机构，腾讯征信动作稍显迟缓。目前在微信App可搜索到“腾讯征信”和“腾讯信用”两个公众号，账号主体都是腾讯征信有限公司，查看历史消息后发现，其中一个自2016年9月之后没有发布过新内容，另一个在2016年只推送了两篇消息，直到今年7月才又有更新动作。　　在芝麻信用、考拉征信等试点企业纷纷展开动作，甚至连没有获得试点名额的京东金融、拍拍贷等机构都在涉足征信领域的情况下，腾讯征信为何起步缓慢？　　对此，易观金融行业分析师田杰表示，腾讯征信在推动方面是比较稳健的，在数据覆盖量没达到一定程度之前没有激进地推行信用产品，但是腾讯征信没有推出产品也是有原因的，第一，征信是一个需要时间积淀数据的过程，不仅要求数据涵盖面积广，更重要的是包含个人数据的深度，若只有一个人的聊天数据是无法判断信用状况的。第二，不是所有的数据都是信用数据，不是所有的信用数据都是征信，严格意义来讲，通讯数据算不上是征信数据，以通讯数据为核心的信用分也难以算做征信分。征信数据是需要用户授权才能使用的，只要能联系到个人的信息所有权都是属于个人信息，用户可没听说过登录通讯工具的时候有授权被采集数据。　　事实上，在低调的背后，腾讯也有自己的焦虑，通讯数据使用存在争议以及数据的弱金融属性都是其征信业务面临的问题。田杰表示，微信在用户方面的优势是明显的，据易观千帆数据显示，微信的活跃用户接近9亿，约等于全网用户，腾讯征信最大的挑战在于个人信息的深度，如何获取与个人信用相关的金融信息，行为信息才是最大的问题，只依靠通讯信息，顶多能做个风控系统。　　为何腾讯选择在此时试水信用分？背后有何考量？对此，北京商报记者给腾讯方面发去采访问题，不过，腾讯方面表示，腾讯征信暂时不接受采访。　　在分析人士看来，如何从单独的支付向更深层面的金融业务推进成为腾讯金融必须考虑的问题。　　苏宁金融研究院研究员何广峰表示，此次低调测试腾讯信用分，应该是腾讯觉得当前各方面条件都已较为成熟。一是征信业务大方向更为清晰，央行最近在多个场合对征信业务进行了不同层面的定调，这对征信企业而言都具有方向性的指导。二是自身征信技术及信用分构建逻辑也更为完善，经过多年的准备，已经可以在有效保护个人隐私的基础上进行适当的市场化推广，腾讯方面已经对技术及数据的商业应用比较有信心了，尤其是在如何量化社交数据方面有所心得了。　　数据使用合理性存争议　　有业内人士猜测，腾讯此次推出信用分可能也想在当下征信业千亿级蓝海中分一杯羹。　　田杰补充，近期多家机构联合创办了信联，作为市场中认为最有可能拿到牌照的合资机构，大家都想在信联获得更多的话语权，一个有价值的产品都没有显然有点不合适。　　在互联网金融领域，腾讯金融与蚂蚁金服的对垒最为引人关注，但后者在征信方面动作无疑快得多，芝麻信用在银行信用卡、消费金融公司、租房、旅游签证、共享单车等领域的合作已是多面开花。　　不过，虽然芝麻信用在业务落地方面明显领先于腾讯征信，但是在发展道路上也是多次碰壁，例如，机场安检快速通道的特权争议、芝麻分700分以上办理日本五年多次往返签证无需提交银行流水的乌龙事件等。　　在分析人士看来，这其实也是征信行业共有的问题，包括征信应用的边界问题，市场其他机构对征信机构的认可问题等。　　何广峰表示，上述问题是征信机构一直没有解决的问题，一是数据使用的合法性与合理性，即数据如何更好地服务于人们生活。在征信牌照试点期间，监管层对部分征信公司的做法可能并不是非常认同，如在数据获取和应用方式方面过于激进。二是个人隐私的保护问题，数据的搜集和应用是否应该有一定的边界。三是数据孤岛，每家征信公司都有自身的数据来源与模型构建体系，出来的信用分也千差万别，但都有不足，都可能是片面的评价指标。四是征信机构的独立性，很多征信机构自身也从事大量的金融业务，与银行业等合作方存在很强的利益冲击，因此被抵制或推广不畅是很正常的事情。以上四点，一直都是困扰芝麻信用发展的难题。　　何广峰也表示，目前来看，腾讯征信依旧存在以上行业的共性问题，破局之路还任重道远。　　田杰认为，芝麻信用在信用服务领域做出了许多探索和贡献，但是在信用信息的使用上犯了一些错误，一般认为，征信信息只能用于市场交易中的借贷行为，用于其他生活类场景的时候一定要格外谨慎，不能把人分为三六九等，不能对他人造成损害，不能投放到一些不适合的领域。另外，芝麻信用的信用数据和风控能力也是有待持续性观察的。近期芝麻信用与一些网贷机构展开合作，一方面是提供风控服务，另一方面是验证自己的信用数据是否有效。相较于央行征信系统，芝麻信用的数据还相去甚远，且芝麻信用的核心数据来源于网购等行为数据，缺乏借贷数据，有效性肯定差了很多，所以银行业不可能广泛采用。严格来讲，芝麻信用与腾讯征信是相似的，在缺乏征信基础数据的背景下用大量大数据弥补风控能力，这也不算征信。　　牌照痛点　　随着腾讯征信的入局，个人征信试点领域的争夺将更加激烈，不过监管的谨慎态度成为未来试点企业探索业务必须考虑的重点因素。　　今年4月，央行征信管理局局长万存知表示，综合判断，八家进行个人征信开业准备的机构没有一家合格，在达不到审慎监管要求的情况下不能把牌照发出去。　　万存知指出，八家都追求依托互联网形成自己的业务闭环，这样就分割了市场信息链，而且每一家的信息覆盖受限，产品有效性不足，不利于信息共享。此外，各自依托某一企业或企业集团，业务上和公司治理结构上不具有第三方征信的独立性，存在比较严重的利益冲突。　　万存知也提到信用分的问题，他指出，八家机构对征信的基本理念和规则不了解，在没有以信用登记为基础的情况下，在数据极为有限的情况下，根据各自掌握的有限信息进行不同形式的信用评分，并对外披露使用，存在信息误采误用的现象。　　田杰对于信用分的推广也不看好。在他看来，市场对征信的误解颇多，征信是记录、共享，是债务人和债务信息的共享，比如央行征信系统，比如算话征信债务人信息共享平台，这些才是征信。市场总以为买菜是征信、聊天是征信、闯红灯也是征信，这些都是错误的。在市场基础信用体系建立之前，信用分都不具有普及推广的意义。　　“两家巨头应该规避的第一个问题就是股东背景，征信机构需要独立第三方机构，有这么强大的股东掌控且股东都有涉及借贷业务，本身就不能从事征信业，但是股权稀释又会导致动力不足，不能完全投入信用建设，这本身就是一个矛盾的问题，需要让市场自我稀释，达到一个股权与动力的平衡点。第二个问题就是隐私保护，个人征信与企业征信不同，信息更加敏感，央行征信数据尚有违规查询的问题，市场化的征信机构隐私保护能力更让人存疑。第三个问题就是推动征信业发展，央行也多次发声，个人征信只能采集债务信息，很多征信机构都不为所动，不断打政策的擦边球。”田杰进一步指出。“所以，监管层对征信牌照的发放肯定是慎之又慎。”　　北京商报记者 刘双霞《电信运营商和银行拟开展个人征信引争议》 精选七
在蚂蚁金服旗下芝麻信用评分上线两年半之后，近日，腾讯对部分用户开放信用分查询渠道。在业内人士看来，社交数据、通讯数据是弱金融属性，此类数据对于个人征信的评判价值存在争议，腾讯在社交数据的积累优势难以转化为信用评判依据是阻碍其发展的重要因素，而从此前其他试点企业的经验来看，监管层和市场对互联网金融巨头的信用分仍持谨慎态度。对于后发者腾讯征信来说，想要成功突围困难重重。
难以转化的社交数据
自2015年推出后，一直颇为安静的腾讯征信近期悄然对部分用户推出信用分。
据了解，腾讯信用分从社交指数、安全指数、财富指数、履约指数和消费指数5个维度对用户的信用进行评估。与芝麻信用分类似，腾讯信用分达到一定标准可以享受申办信用卡、出行等特权，但目前仅对QQ超级会员开放。据悉，此次开放信用分查询为腾讯征信和QQ超级会员合作活动的小范围灰度测试，目前已结束，并非腾讯信用分的正式发布。
近年来，腾讯一直大力推广微信支付和QQ钱包，个人征信方面却显得相当谨慎。在2015年获得首批个人征信试点之后，相比于其他试点机构，腾讯征信动作稍显迟缓。目前在微信App可搜索到“腾讯征信”和“腾讯信用”两个公众号，账号主体都是腾讯征信有限公司，查看历史消息后发现，其中一个自2016年9月之后没有发布过新内容，另一个在2016年只推送了两篇消息，直到今年7月才又有更新动作。
在芝麻信用、考拉征信等试点企业纷纷展开动作，甚至连没有获得试点名额的京东金融、拍拍贷等机构都在涉足征信领域的情况下，腾讯征信为何起步缓慢？
对此，易观金融行业分析师田杰表示，腾讯征信在推动方面是比较稳健的，在数据覆盖量没达到一定程度之前没有激进地推行信用产品，但是腾讯征信没有推出产品也是有原因的，第一，征信是一个需要时间积淀数据的过程，不仅要求数据涵盖面积广，更重要的是包含个人数据的深度，若只有一个人的聊天数据是无法判断信用状况的。第二，不是所有的数据都是信用数据，不是所有的信用数据都是征信，严格意义来讲，通讯数据算不上是征信数据，以通讯数据为核心的信用分也难以算做征信分。征信数据是需要用户授权才能使用的，只要能联系到个人的信息所有权都是属于个人信息，用户可没听说过登录通讯工具的时候有授权被采集数据。
事实上，在低调的背后，腾讯也有自己的焦虑，通讯数据使用存在争议以及数据的弱金融属性都是其征信业务面临的问题。田杰表示，微信在用户方面的优势是明显的，据易观千帆数据显示，微信的活跃用户接近9亿，约等于全网用户，腾讯征信最大的挑战在于个人信息的深度，如何获取与个人信用相关的金融信息，行为信息才是最大的问题，只依靠通讯信息，顶多能做个风控系统。
为何腾讯选择在此时试水信用分？背后有何考量？对此，北京商报记者给腾讯方面发去采访问题，不过，腾讯方面表示，腾讯征信暂时不接受采访。
在分析人士看来，如何从单独的支付向更深层面的金融业务推进成为腾讯金融必须考虑的问题。
苏宁金融研究院研究员何广峰表示，此次低调测试腾讯信用分，应该是腾讯觉得当前各方面条件都已较为成熟。一是征信业务大方向更为清晰，央行最近在多个场合对征信业务进行了不同层面的定调，这对征信企业而言都具有方向性的指导。二是自身征信技术及信用分构建逻辑也更为完善，经过多年的准备，已经可以在有效保护个人隐私的基础上进行适当的市场化推广，腾讯方面已经对技术及数据的商业应用比较有信心了，尤其是在如何量化社交数据方面有所心得了。
数据使用合理性存争议
有业内人士猜测，腾讯此次推出信用分可能也想在当下征信业千亿级蓝海中分一杯羹。
田杰补充，近期多家机构联合创办了信联，作为市场中认为最有可能拿到牌照的合资机构，大家都想在信联获得更多的话语权，一个有价值的产品都没有显然有点不合适。
在互联网金融领域，腾讯金融与蚂蚁金服的对垒最为引人关注，但后者在征信方面动作无疑快得多，芝麻信用在银行信用卡、消费金融公司、租房、旅游签证、共享单车等领域的合作已是多面开花。
不过，虽然芝麻信用在业务落地方面明显领先于腾讯征信，但是在发展道路上也是多次碰壁，例如，机场安检快速通道的特权争议、芝麻分700分以上办理日本五年多次往返签证无需提交***的乌龙事件等。
在分析人士看来，这其实也是征信行业共有的问题，包括征信应用的边界问题，市场其他机构对征信机构的认可问题等。
何广峰表示，上述问题是征信机构一直没有解决的问题，一是数据使用的合法性与合理性，即数据如何更好地服务于人们生活。在征信牌照试点期间，监管层对部分征信公司的做法可能并不是非常认同，如在数据获取和应用方式方面过于激进。二是个人隐私的保护问题，数据的搜集和应用是否应该有一定的边界。三是数据孤岛，每家征信公司都有自身的数据来源与模型构建体系，出来的信用分也千差万别，但都有不足，都可能是片面的评价指标。四是征信机构的独立性，很多征信机构自身也从事大量的金融业务，与银行业等合作方存在很强的利益冲击，因此被抵制或推广不畅是很正常的事情。以上四点，一直都是困扰芝麻信用发展的难题。
何广峰也表示，目前来看，腾讯征信依旧存在以上行业的共性问题，破局之路还任重道远。
田杰认为，芝麻信用在信用服务领域做出了许多探索和贡献，但是在信用信息的使用上犯了一些错误，一般认为，征信信息只能用于市场交易中的借贷行为，用于其他生活类场景的时候一定要格外谨慎，不能把人分为三六九等，不能对他人造成损害，不能投放到一些不适合的领域。另外，芝麻信用的信用数据和风控能力也是有待持续性观察的。近期芝麻信用与一些网贷机构展开合作，一方面是提供风控服务，另一方面是验证自己的信用数据是否有效。相较于央行征信系统，芝麻信用的数据还相去甚远，且芝麻信用的核心数据来源于网购等行为数据，缺乏借贷数据，有效性肯定差了很多，所以银行业不可能广泛采用。严格来讲，芝麻信用与腾讯征信是相似的，在缺乏征信基础数据的背景下用大量大数据弥补风控能力，这也不算征信。
随着腾讯征信的入局，个人征信试点领域的争夺将更加激烈，不过监管的谨慎态度成为未来试点企业探索业务必须考虑的重点因素。
今年4月，央行征信管理局局长万存知表示，综合判断，八家进行个人征信开业准备的机构没有一家合格，在达不到审慎监管要求的情况下不能把牌照发出去。
万存知指出，八家都追求依托互联网形成自己的业务闭环，这样就分割了市场信息链，而且每一家的信息覆盖受限，产品有效性不足，不利于信息共享。此外，各自依托某一企业或企业集团，业务上和公司治理结构上不具有第三方征信的独立性，存在比较严重的利益冲突。
万存知也提到信用分的问题，他指出，八家机构对征信的基本理念和规则不了解，在没有以信用登记为基础的情况下，在数据极为有限的情况下，根据各自掌握的有限信息进行不同形式的信用评分，并对外披露使用，存在信息误采误用的现象。
田杰对于信用分的推广也不看好。在他看来，市场对征信的误解颇多，征信是记录、共享，是债务人和债务信息的共享，比如央行征信系统，比如算话征信债务人信息共享平台，这些才是征信。市场总以为买菜是征信、聊天是征信、闯红灯也是征信，这些都是错误的。在市场基础信用体系建立之前，信用分都不具有普及推广的意义。
“两家巨头应该规避的第一个问题就是股东背景，征信机构需要独立第三方机构，有这么强大的股东掌控且股东都有涉及借贷业务，本身就不能从事征信业，但是股权稀释又会导致动力不足，不能完全投入信用建设，这本身就是一个矛盾的问题，需要让市场自我稀释，达到一个股权与动力的平衡点。第二个问题就是隐私保护，个人征信与企业征信不同，信息更加敏感，央行征信数据尚有违规查询的问题，市场化的征信机构隐私保护能力更让人存疑。第三个问题就是推动征信业发展，央行也多次发声，个人征信只能采集债务信息，很多征信机构都不为所动，不断打政策的擦边球。”田杰进一步指出。“所以，监管层对征信牌照的发放肯定是慎之又慎。”《电信运营商和银行拟开展个人征信引争议》 精选八 在蚂蚁金服旗下芝麻信用评分上线两年半之后，近日，腾讯对部分用户开放信用分查询渠道。在业内人士看来，社交数据、通讯数据是弱金融属性，此类数据对于个人征信的评判价值存在争议，腾讯在社交数据的积累优势难以转化为信用评判依据是阻碍其发展的重要因素，而从此前其他试点企业的经验来看，监管层和市场对互联网金融巨头的信用分仍持谨慎态度。对于后发者腾讯征信来说，想要成功突围困难重重。　　难以转化的社交数据　　自2015年推出后，一直颇为安静的腾讯征信近期悄然对部分用户推出信用分。　　据了解，腾讯信用分从社交指数、安全指数、财富指数、履约指数和消费指数5个维度对用户的信用进行评估。与芝麻信用分类似，腾讯信用分达到一定标准可以享受申办信用卡、出行等特权，但目前仅对QQ超级会员开放。据悉，此次开放信用分查询为腾讯征信和QQ超级会员合作活动的小范围灰度测试，目前已结束，并非腾讯信用分的正式发布。　　近年来，腾讯一直大力推广微信支付和QQ钱包，个人征信方面却显得相当谨慎。在2015年获得首批个人征信试点之后，相比于其他试点机构，腾讯征信动作稍显迟缓。目前在微信App可搜索到“腾讯征信”和“腾讯信用”两个公众号，账号主体都是腾讯征信有限公司，查看历史消息后发现，其中一个自2016年9月之后没有发布过新内容，另一个在2016年只推送了两篇消息，直到今年7月才又有更新动作。　　在芝麻信用、考拉征信等试点企业纷纷展开动作，甚至连没有获得试点名额的京东金融、拍拍贷等机构都在涉足征信领域的情况下，腾讯征信为何起步缓慢？　　对此，易观金融行业分析师田杰表示，腾讯征信在推动方面是比较稳健的，在数据覆盖量没达到一定程度之前没有激进地推行信用产品，但是腾讯征信没有推出产品也是有原因的，第一，征信是一个需要时间积淀数据的过程，不仅要求数据涵盖面积广，更重要的是包含个人数据的深度，若只有一个人的聊天数据是无法判断信用状况的。第二，不是所有的数据都是信用数据，不是所有的信用数据都是征信，严格意义来讲，通讯数据算不上是征信数据，以通讯数据为核心的信用分也难以算做征信分。征信数据是需要用户授权才能使用的，只要能联系到个人的信息所有权都是属于个人信息，用户可没听说过登录通讯工具的时候有授权被采集数据。　　事实上，在低调的背后，腾讯也有自己的焦虑，通讯数据使用存在争议以及数据的弱金融属性都是其征信业务面临的问题。田杰表示，微信在用户方面的优势是明显的，据易观千帆数据显示，微信的活跃用户接近9亿，约等于全网用户，腾讯征信最大的挑战在于个人信息的深度，如何获取与个人信用相关的金融信息，行为信息才是最大的问题，只依靠通讯信息，顶多能做个风控系统。　　为何腾讯选择在此时试水信用分？背后有何考量？对此，北京商报记者给腾讯方面发去采访问题，不过，腾讯方面表示，腾讯征信暂时不接受采访。　　在分析人士看来，如何从单独的支付向更深层面的金融业务推进成为腾讯金融必须考虑的问题。　　苏宁金融研究院研究员何广峰表示，此次低调测试腾讯信用分，应该是腾讯觉得当前各方面条件都已较为成熟。一是征信业务大方向更为清晰，央行最近在多个场合对征信业务进行了不同层面的定调，这对征信企业而言都具有方向性的指导。二是自身征信技术及信用分构建逻辑也更为完善，经过多年的准备，已经可以在有效保护个人隐私的基础上进行适当的市场化推广，腾讯方面已经对技术及数据的商业应用比较有信心了，尤其是在如何量化社交数据方面有所心得了。　　数据使用合理性存争议　　有业内人士猜测，腾讯此次推出信用分可能也想在当下征信业千亿级蓝海中分一杯羹。　　田杰补充，近期多家机构联合创办了信联，作为市场中认为最有可能拿到牌照的合资机构，大家都想在信联获得更多的话语权，一个有价值的产品都没有显然有点不合适。　　在互联网金融领域，腾讯金融与蚂蚁金服的对垒最为引人关注，但后者在征信方面动作无疑快得多，芝麻信用在银行信用卡、消费金融公司、租房、旅游签证、共享单车等领域的合作已是多面开花。　　不过，虽然芝麻信用在业务落地方面明显领先于腾讯征信，但是在发展道路上也是多次碰壁，例如，机场安检快速通道的特权争议、芝麻分700分以上办理日本五年多次往返签证无需提交银行流水的乌龙事件等。　　在分析人士看来，这其实也是征信行业共有的问题，包括征信应用的边界问题，市场其他机构对征信机构的认可问题等。　　何广峰表示，上述问题是征信机构一直没有解决的问题，一是数据使用的合法性与合理性，即数据如何更好地服务于人们生活。在征信牌照试点期间，监管层对部分征信公司的做法可能并不是非常认同，如在数据获取和应用方式方面过于激进。二是个人隐私的保护问题，数据的搜集和应用是否应该有一定的边界。三是数据孤岛，每家征信公司都有自身的数据来源与模型构建体系，出来的信用分也千差万别，但都有不足，都可能是片面的评价指标。四是征信机构的独立性，很多征信机构自身也从事大量的金融业务，与银行业等合作方存在很强的利益冲击，因此被抵制或推广不畅是很正常的事情。以上四点，一直都是困扰芝麻信用发展的难题。　　何广峰也表示，目前来看，腾讯征信依旧存在以上行业的共性问题，破局之路还任重道远。　　田杰认为，芝麻信用在信用服务领域做出了许多探索和贡献，但是在信用信息的使用上犯了一些错误，一般认为，征信信息只能用于市场交易中的借贷行为，用于其他生活类场景的时候一定要格外谨慎，不能把人分为三六九等，不能对他人造成损害，不能投放到一些不适合的领域。另外，芝麻信用的信用数据和风控能力也是有待持续性观察的。近期芝麻信用与一些网贷机构展开合作，一方面是提供风控服务，另一方面是验证自己的信用数据是否有效。相较于央行征信系统，芝麻信用的数据还相去甚远，且芝麻信用的核心数据来源于网购等行为数据，缺乏借贷数据，有效性肯定差了很多，所以银行业不可能广泛采用。严格来讲，芝麻信用与腾讯征信是相似的，在缺乏征信基础数据的背景下用大量大数据弥补风控能力，这也不算征信。　　牌照痛点　　随着腾讯征信的入局，个人征信试点领域的争夺将更加激烈，不过监管的谨慎态度成为未来试点企业探索业务必须考虑的重点因素。　　今年4月，央行征信管理局局长万存知表示，综合判断，八家进行个人征信开业准备的机构没有一家合格，在达不到审慎监管要求的情况下不能把牌照发出去。　　万存知指出，八家都追求依托互联网形成自己的业务闭环，这样就分割了市场信息链，而且每一家的信息覆盖受限，产品有效性不足，不利于信息共享。此外，各自依托某一企业或企业集团，业务上和公司治理结构上不具有第三方征信的独立性，存在比较严重的利益冲突。　　万存知也提到信用分的问题，他指出，八家机构对征信的基本理念和规则不了解，在没有以信用登记为基础的情况下，在数据极为有限的情况下，根据各自掌握的有限信息进行不同形式的信用评分，并对外披露使用，存在信息误采误用的现象。　　田杰对于信用分的推广也不看好。在他看来，市场对征信的误解颇多，征信是记录、共享，是债务人和债务信息的共享，比如央行征信系统，比如算话征信债务人信息共享平台，这些才是征信。市场总以为买菜是征信、聊天是征信、闯红灯也是征信，这些都是错误的。在市场基础信用体系建立之前，信用分都不具有普及推广的意义。　　“两家巨头应该规避的第一个问题就是股东背景，征信机构需要独立第三方机构，有这么强大的股东掌控且股东都有涉及借贷业务，本身就不能从事征信业，但是股权稀释又会导致动力不足，不能完全投入信用建设，这本身就是一个矛盾的问题，需要让市场自我稀释，达到一个股权与动力的平衡点。第二个问题就是隐私保护，个人征信与企业征信不同，信息更加敏感，央行征信数据尚有违规查询的问题，市场化的征信机构隐私保护能力更让人存疑。第三个问题就是推动征信业发展，央行也多次发声，个人征信只能采集债务信息，很多征信机构都不为所动，不断打政策的擦边球。”田杰进一步指出。“所以，监管层对征信牌照的发放肯定是慎之又慎。”《电信运营商和银行拟开展个人征信引争议》 精选九　　在蚂蚁金服旗下芝麻信用评分上线两年半之后，近日，腾讯对部分用户开放信用分查询渠道。在业内人士看来，社交数据、通讯数据是弱金融属性，此类数据对于个人征信的评判价值存在争议，腾讯在社交数据的积累优势难以转化为信用评判依据是阻碍其发展的重要因素，而从此前其他试点企业的经验来看，监管层和市场对互联网金融巨头的信用分仍持谨慎态度。对于后发者腾讯征信来说，想要成功突围困难重重。　　难以转化的社交数据　　自2015年推出后，一直颇为安静的腾讯征信近期悄然对部分用户推出信用分。　　据了解，腾讯信用分从社交指数、安全指数、财富指数、履约指数和消费指数5个维度对用户的信用进行评估。与芝麻信用分类似，腾讯信用分达到一定标准可以享受申办信用卡、出行等特权，但目前仅对QQ超级会员开放。据悉，此次开放信用分查询为腾讯征信和QQ超级会员合作活动的小范围灰度测试，目前已结束，并非腾讯信用分的正式发布。　　近年来，腾讯一直大力推广微信支付和QQ钱包，个人征信方面却显得相当谨慎。在2015年获得首批个人征信试点之后，相比于其他试点机构，腾讯征信动作稍显迟缓。目前在微信App可搜索到“腾讯征信”和“腾讯信用”两个公众号，账号主体都是腾讯征信有限公司，查看历史消息后发现，其中一个自2016年9月之后没有发布过新内容，另一个在2016年只推送了两篇消息，直到今年7月才又有更新动作。　　在芝麻信用、考拉征信等试点企业纷纷展开动作，甚至连没有获得试点名额的京东金融、拍拍贷等机构都在涉足征信领域的情况下，腾讯征信为何起步缓慢？　　对此，易观金融行业分析师田杰表示，腾讯征信在推动方面是比较稳健的，在数据覆盖量没达到一定程度之前没有激进地推行信用产品，但是腾讯征信没有推出产品也是有原因的，第一，征信是一个需要时间积淀数据的过程，不仅要求数据涵盖面积广，更重要的是包含个人数据的深度，若只有一个人的聊天数据是无法判断信用状况的。第二，不是所有的数据都是信用数据，不是所有的信用数据都是征信，严格意义来讲，通讯数据算不上是征信数据，以通讯数据为核心的信用分也难以算做征信分。征信数据是需要用户授权才能使用的，只要能联系到个人的信息所有权都是属于个人信息，用户可没听说过登录通讯工具的时候有授权被采集数据。　　事实上，在低调的背后，腾讯也有自己的焦虑，通讯数据使用存在争议以及数据的弱金融属性都是其征信业务面临的问题。田杰表示，微信在用户方面的优势是明显的，据易观千帆数据显示，微信的活跃用户接近9亿，约等于全网用户，腾讯征信最大的挑战在于个人信息的深度，如何获取与个人信用相关的金融信息，行为信息才是最大的问题，只依靠通讯信息，顶多能做个风控系统。　　为何腾讯选择在此时试水信用分？背后有何考量？对此，北京商报记者给腾讯方面发去采访问题，不过，腾讯方面表示，腾讯征信暂时不接受采访。　　在分析人士看来，如何从单独的支付向更深层面的金融业务推进成为腾讯金融必须考虑的问题。　　苏宁金融研究院研究员何广峰表示，此次低调测试腾讯信用分，应该是腾讯觉得当前各方面条件都已较为成熟。一是征信业务大方向更为清晰，央行最近在多个场合对征信业务进行了不同层面的定调，这对征信企业而言都具有方向性的指导。二是自身征信技术及信用分构建逻辑也更为完善，经过多年的准备，已经可以在有效保护个人隐私的基础上进行适当的市场化推广，腾讯方面已经对技术及数据的商业应用比较有信心了，尤其是在如何量化社交数据方面有所心得了。　　数据使用合理性存争议　　有业内人士猜测，腾讯此次推出信用分可能也想在当下征信业千亿级蓝海中分一杯羹。　　田杰补充，近期多家机构联合创办了信联，作为市场中认为最有可能拿到牌照的合资机构，大家都想在信联获得更多的话语权，一个有价值的产品都没有显然有点不合适。　　在互联网金融领域，腾讯金融与蚂蚁金服的对垒最为引人关注，但后者在征信方面动作无疑快得多，芝麻信用在银行信用卡、消费金融公司、租房、旅游签证、共享单车等领域的合作已是多面开花。　　不过，虽然芝麻信用在业务落地方面明显领先于腾讯征信，但是在发展道路上也是多次碰壁，例如，机场安检快速通道的特权争议、芝麻分700分以上办理日本五年多次往返签证无需提交银行流水的乌龙事件等。　　在分析人士看来，这其实也是征信行业共有的问题，包括征信应用的边界问题，市场其他机构对征信机构的认可问题等。　　何广峰表示，上述问题是征信机构一直没有解决的问题，一是数据使用的合法性与合理性，即数据如何更好地服务于人们生活。在征信牌照试点期间，监管层对部分征信公司的做法可能并不是非常认同，如在数据获取和应用方式方面过于激进。二是个人隐私的保护问题，数据的搜集和应用是否应该有一定的边界。三是数据孤岛，每家征信公司都有自身的数据来源与模型构建体系，出来的信用分也千差万别，但都有不足，都可能是片面的评价指标。四是征信机构的独立性，很多征信机构自身也从事大量的金融业务，与银行业等合作方存在很强的利益冲击，因此被抵制或推广不畅是很正常的事情。以上四点，一直都是困扰芝麻信用发展的难题。　　何广峰也表示，目前来看，腾讯征信依旧存在以上行业的共性问题，破局之路还任重道远。　　田杰认为，芝麻信用在信用服务领域做出了许多探索和贡献，但是在信用信息的使用上犯了一些错误，一般认为，征信信息只能用于市场交易中的借贷行为，用于其他生活类场景的时候一定要格外谨慎，不能把人分为三六九等，不能对他人造成损害，不能投放到一些不适合的领域。另外，芝麻信用的信用数据和风控能力也是有待持续性观察的。近期芝麻信用与一些网贷机构展开合作，一方面是提供风控服务，另一方面是验证自己的信用数据是否有效。相较于央行征信系统，芝麻信用的数据还相去甚远，且芝麻信用的核心数据来源于网购等行为数据，缺乏借贷数据，有效性肯定差了很多，所以银行业不可能广泛采用。严格来讲，芝麻信用与腾讯征信是相似的，在缺乏征信基础数据的背景下用大量大数据弥补风控能力，这也不算征信。　　牌照痛点　　随着腾讯征信的入局，个人征信试点领域的争夺将更加激烈，不过监管的谨慎态度成为未来试点企业探索业务必须考虑的重点因素。　　今年4月，央行征信管理局局长万存知表示，综合判断，八家进行个人征信开业准备的机构没有一家合格，在达不到审慎监管要求的情况下不能把牌照发出去。　　万存知指出，八家都追求依托互联网形成自己的业务闭环，这样就分割了市场信息链，而且每一家的信息覆盖受限，产品有效性不足，不利于信息共享。此外，各自依托某一企业或企业集团，业务上和公司治理结构上不具有第三方征信的独立性，存在比较严重的利益冲突。　　万存知也提到信用分的问题，他指出，八家机构对征信的基本理念和规则不了解，在没有以信用登记为基础的情况下，在数据极为有限的情况下，根据各自掌握的有限信息进行不同形式的信用评分，并对外披露使用，存在信息误