數據征信是征信技術發展的方向

說到互聯網金融，一般的理解是金融結合了互聯網的運作方式，在這種理解中，互聯網金融充當的是傳統金融的渠道作用。

但互聯網金融如火如荼地滿足各類投資者的需求，所依靠的不僅僅是這個渠道作用，背后隱藏的是海量數據的積累和精確的挖掘分析，簡稱數據征信。銀行要發放貸款，需要對借款人進行信用審核，而互聯網金融則是借助大數據進行征信評估。

與傳統金融業相比，互聯網公司，特別是電商平臺，其掌握的核心優勢在于支付渠道和海量的數據積累，活性高，變化頻繁，能夠對借款人的資本信用做即時、快捷的評估，并進入貸款操作流程。所以說，互聯網金融的拿手好戲在于能夠基于互聯網的海量數據完成征信。

第三方支付的電商金融，之所以能夠依賴電商平臺開展內部的商戶信貸業務，并通過頻繁的資產交易做大規模，主要在于這些第三方支付擁有電商用戶的交易數據，從而能夠確保將平臺的信貸不良率控制在1%以下。

如阿里金融，通過數據化的平臺開展征信操作，將商戶的信貸風險控制在較低的程度，從而能夠實現日均100萬左右的利息收入。其他電商，蘇寧、騰訊、京東等，不管是自己開展小貸業務，還是和銀行合作開發信貸產品，所利用的也無非是自己電商平臺上的客戶數據。

此外，P2P公司（又稱人人貸，就是陌生人之間的網上借貸）作為互聯網金融的重要類型，本質上也需要利用互聯網數據進行征信分析，放款人需要借助數據分析來完成對借款人的信用評估。

除了電商金融和P2P公司，數據征信還能成為一種獨立的業務，國外就存在專門提供數據征信服務的公司。這些公司搜集數據源，進行數據挖掘，形成分析結果，并賣給需要這些征信數據的公司。

一般來說，銀行和互聯網的征信體制是完全不同的，存在較多的差異點。當初阿里巴巴和建行合作開發信貸產品的時候，也正是因為銀行信用審核機制和阿里自有數據審核之間的差異，導致業務上的隔閡和沖突，阿里巴巴才不得不放棄與銀行合作，開發自己的阿里小貸產品。

從特點上看，銀行的征信注重實物資產和債務水平，而互聯網的征信注重消費數據、頻率和地位。

從銀行的數據結構來看，在電商平臺以及其他互聯網金融沒有成熟之前，大多數交易數據還是通過銀行渠道進行的，但是銀行內部的IT后臺系統并沒有對這部分數據進行配比、分析和挖掘。在開展信貸業務時往往是用相對簡單的信貸審核方法：查資產、債務、現金流水等，而大多數交易數據都躺在銀行里面“睡覺”。

而電商平臺為主的數據平臺崛起之后，銀行的資金流和數據流開始被分流了，大部分商品的交易信息流開始轉移到電商上，銀行慢慢被“后臺化”，成為簡單的資金提供者和匯兌方，失去了對部分數據的掌握。所以，銀行在開展小微信貸和消費信貸等需要交易數據作征信支撐的業務時，就沒有電商那么得心應手。銀行有一定開展數據征信的條件，但是自己沒有用。久而久之，也就失去了這種能力。

最近民生銀行關聯股東開設民生電商，將民生銀行業務和電商平臺結合起來，它的邏輯也許正在于此：用電商的方式使得銀行獲得數據的前端，使銀行獲得這種數據征信的能力，并結合傳統的看重資產和負債，抵押物的征信方法，共同推動銀行業務發展。

從這個角度來說，基于互聯網數據思維的大數據征信有更持久的生命力，也更能符合對企業經營狀況的實時了解。互聯網金融所采用的數據征信是未來征信技術發展的方向。

金融業的發展趨勢之一就是業務的網絡化和電子化：比如從網上銀行、手機銀行到微信銀行。而隨著網絡化和電子化進程加快，網絡平臺交易中所積累的數據和信用就能為這些金融機構構建數據征信的基礎。大膽預測一句：未來數據征信不僅僅是互聯網金融的拿手好戲，傳統金融機構也可以從中受益匪淺！

（作者系互聯網金融分析師）