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蒋庆军无共享不征信新日

发布时间:2020-01-15 10:14:54 阅读: 来源:金属穿线管厂家

蒋庆军一直以“征信人”自况。这位毕业于北京大学数学系概率专业的中年人认为,征信是比法律和道德能更有效率解决社会诚信问题的工具,但其前提是行业共享。

而作为从上海资信这一“国家个人征信试点机构”出来的创业团队,算话征信也希望通过信息共享这一经典、传统的模式,为非银信贷领域搭建基础设施和健康的行业生态。

分食5亿人的“信用空白”

上周,上海开始降温的那一天,蒋庆军在一场大型专业征信论坛上接过“最佳数据安全奖”的奖杯。会场门口,他与几位同道创建的公司“算话征信”竖了一块很大的背景板——没有什么自吹自擂的业务介绍,只有简简单单的两行字:降温的日子,算话给你温暖;没有过不去的寒冬。

此时此刻,只有身处互联网金融行业的人才能体会其中蕴含的意味。

在中国,有5亿人没有从银行借钱的历史——或许因为不是优质客户,或许因为收入偏低或没有固定收入,又或许没有信用凭证,银行不知道怎么借钱给他们。

但这正是互联网金融急迫想要开发的群体。

而其基础在于征信。

在很多国家,由于征信业务的开展需要有很强公信力的第三方,往往是采用官方的公共征信,而在中国,官方的征信机构主要服务于一些正规持牌的金融机构,以商业银行为主。

“由于中国地域广阔,各类授信机构种类及数量众多,地区发展程度也不尽相同,私营征信机构对公共征信进行补充,进一步优化中国生态,这可能是央行允许民营机构进入征信行业的主要背景。此外,从国际经验来看,在欧洲一些原先以公共征信为主的国家,近几年,私营征信机构也日渐活跃。”算话征信联合创始人孙坚对《第一财经日报》记者表示。

民营征信因此迎来机遇。包括芝麻信用、腾讯征信、深圳前海征信等8家机构第一批申请了央行颁发的个人征信牌照,而包括算话征信等在内的多家机构正在争取第二批获发牌照。

和别的角色稍有不同的是,算话征信是为数不多的“独立第三方”征信机构。由于这样那样的原因,这种本该被强调的征信机构特质却在之前少被媒体提及。

这一创始人均来自于上海资信的团队相信,只有“独立第三方”征信机构并坚持公平、公正的专业服务,才能顺利推动非银信贷行业的信息共享,解决非银信贷机构之间的信息不对称,让借款人在所有非银信贷机构面前变得透明,让非银行业借款人信用行为趋于理性。

“目前非银信贷行业存在大量欺诈行为,这是多种原因造成的,除了风控技术还有提升空间以外,征信基础设施缺失导致违约成本低这种外部性问题也很重要。此外,行业共享数据作为判断风险的强变量提供给非银信贷行业,有助于行业提升审批效率、形成差别定价的能力,这对于整个行业升级都是很有好处的。”孙坚说道。

目前,算话征信已经和80多家非银信贷机构签约合作,正着手推动行业信息共享的事业。

无共享不征信

蒋庆军一直将自己的团队称作“征信人”。他认为,征信是比法律和道德更能解决社会诚信问题的工具,但其前提是行业共享。

作为上海资信研发中心前负责人,蒋庆军一直信奉着最经典、传统的模式——对于为金融行业交易风险做控制的征信来说,通过征信机构的信息共享来解决行业的多重负债、重复坏账、恶意欺诈等问题。

“但现在大部分不是这么做的,因为很难。要征集你在别的地方是不是遵守信用,这才叫征信。如果征集的不是信用,那就是风控、大数据分析、客户画像,和征信没有关系。”蒋庆军说,“当然征信机构也可以发挥一个多方数据整合平台的作用,但需要界定哪些数据可以碰,哪些不能碰,以保证个人隐私不被侵犯。”

而要让这些征信数据进行有效整合,关键在于征信机构的独立性。

“如果这个市场上主要的征信机构都是大的金融集团或授信机构自己开设的征信子公司,这和市场上不存在征信公司是一样的效果,因为它们之间很难直接共享客户数据。”蒋庆军说。

对于征信机构来说,其服务收益有一个上限——一般是所有金融机构坏账的一定比例,且远低于通过放贷可以获得的收益。正因为这一点,算话征信认为,由贷款机构、大数据机构等来做征信,在逻辑上就存在悖论。

专业性是关键

蒋庆军和他的团队始终相信,从事征信行业的人往往更需要一点“觉悟”。

这有赖于对专业性的坚持。实际上,征信机构往往和金融机构做了很多相似的事情,只离放贷有一步之遥,这时候如果团队不专业,就有可能犯事。

“诱惑是多种多样的,各种机构都有可能会问你能不能卖点同业数据给我,互相抢客户,如果没有专业性,对法律不了解,业务是很容易走偏的。”孙坚告诉记者,“在行业信息共享方面,我们在系统层面实现了一些保证共享过程公平公正的机制,在每一个环节,我们都设定机制来避免内部人干预,避免道德风险。”

和已经形成了成熟征信体系的美国等国家不同,国内的征信行业刚刚起步,法律规定还不完善,仍需要多角度补充。孙坚表示,征信业管理条例约束了征信机构,但对于数据提供机构的行为却没有约束,因此数据的真假性也是一个难题,而且涉及个人隐私的数据边界也是模糊的。

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