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央行征信數據“單薄” 難解P2P風控之渴

長期以來，中國征信體系以及信用數據收集一直是掣肘互聯網金融發展的重要因素。在P2P網貸系統，征信數據的“正規軍”和“野戰軍”在市場中以各自的方式立足，如何才能將雙方信息統合，形成合力助力P2P網貸行業健康發展是行業極為關注的話題。
　  
　  9月23日，由上海市經信委、上海市金融辦指導，上海市信息服務行業協會牽頭編纂的《2014上海網絡信貸服務業白皮書》（下稱“白皮書”）發布。書中對于該問題作出諸多探討，在發布會上，多位業內人士也表示，目前中國征信體系尚未發生根本性變化，但征信體系對于P2P行業的重要性獲得了一致的認可。
　  
　  央行征信數據不能滿足P2P需求
　  
　  “目前來看國內征信體系還未發生變化，亟待完善，P2P平臺想要獲得借款人的央行征信數據仍然要去陸家嘴拉取。”諾諾鎊客董事長黃大容表示。
　  
　  當前數據端發生變化是通過互聯網獲得的數據，例如，從淘寶數據中獲取相關消費行為習慣，進而形成整體風險導向，獲得決策信息。“這是將有關征信的碎片化信息長尾聚合起來，形成更好的判斷。”黃大容說。
　  
　  白皮書顯示，目前央行征信中心針對擁有信用記錄公民收集的信息共包含兩類。一類是個人基本信息，另一類是信用卡消費及還款記錄。但P2P網貸行業判斷借款人信用評價的數據包含手機清單、個人收入證明、社保信息、家屬身份信息、駕照信息等多達34個信息類別。“央行個人征信數據太簡單，我本人去拉取過，就兩張信用卡的記錄。”大成律師事務所商建剛說。
　  
　  一位業內人士表示，P2P網貸行業風控層面最大的挑戰是確認投融資雙方信息的真實性，目前央行征信中心的數據層次顯然不能滿足其風險判斷需求，這需要網貸平臺對接民間第三方征信機構或者自建征信體系，到企業現場做盡調。而這也構成了P2P平臺運營的最大成本。“希望未來銀行的數據能夠向P2P傾斜，降低P2P行業的信息獲取成本。”該業內人士告訴《第一財經日報》記者。
　  
　  公開數據顯示，央行征信中心的數據覆蓋人口達到8億人，但是其中真正有信貸記錄的僅為2.9億人，5億人沒有任何信貸記錄。
　  
　  對于央行征信數據沒有對P2P機構開放和多數借款人沒有完整征信記錄的現實境況，信而富CEO王征宇表示，通過網絡手段獲取的數據并不能直接指向還款能力，其中數據間的弱相關關系就需要不同于傳統技術手段評分模型的大數據手段來解決。“大數據的內涵涉及機器學習、弱相關關系分析、社交網絡數據和圖像關系識別四個方面。”王征宇說。
　  
　  王征宇表示，在信貸風險管理業務環節上，數據的基本問題包含三方面。第一方面是業務決策問題，在信貸從開始到結束的周期中將面臨一系列的業務決策，這些決策可以通過數據來完成。第二是基本數據問題。衡量一個人還款意愿的重要參數可以歸納為5C1S，即character、capacity、capital、collateral、condition、stability。第三是大數據運用的基本手段，數據積累、確定數據的服務方向并通過數據優化決策點。
　  
　  大量數據沉淀
　  
　  對于未來征信體系的發展，王建章表示，理想的征信社會應該包含三方面。第一，人人有信任。“從歷史行為中找出你做了哪些事情，并且這些事情是可以評價的。”第二，信任有價值；第三，信任可定價。
　  
　  “只有上行數據而沒有下行數據就會有操作風險。我們呼吁未來央行數據可以上傳下行，同時也呼吁央行拉動長尾客戶數據。”黃大容表示，如果央行這兩方面的“步子”沒有那么快，則希望能夠建立一個云征信，讓行業逾期數據得到共享。
　  
　  “在傳統金融業態下，銀行在風控方面具有絕對的優勢，但是隨著互聯網金融的發展，金融業態也將隨之改變。屆時，銀行的風控優勢將逐步喪失。”復旦大學國家示范性軟件學院副院長劉鋼表示，三年或五年之后，金融應用場景的革命才是未來金融業態更革命性的變革，當電子商務成為主要業態的時候，數據獲取方式就會發生變化。
　  
　  “數據顯示，目前中國網貸行業投資人約為50萬，但是中國有13億人口，有大量的數據沉淀在各種IT系統中，我將這部分數據稱為‘沉睡的大數據’。”劉鋼稱，互聯網金融將面臨兩大競爭，第一是低邊際成本獲取海量客戶資源；第二是低邊際成本掌握海量信息。