看大数据如何撬动征信行业的亿万市场?——新三板征信专题『“征”途遇见大数据,“信”用服务生活圈』(一)

来源:安信证券2017.03.24

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”途遇见大数据,“”用服务生活圈

征信专题报告(上)


1.  征信行业受到更高关注度

 

2.  我国征信行业发展概述

 

3.  我国征信行业发展趋势

 

4.  优质征信机构核心竞争力

 

5.  征信行业未来持续发展驱动力因素分析

 

 

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征信行业受到更高关注度

事件2016年11月3日,京东金融与美国大数据公司 ZestFinance联合发起的合资公司ZRobot正式开业。ZestFinance是美国的一家知名金融科技公司,主要面向未获得FICO评分或FICO评分较低的人群,提供大数据征信服务,以降低其信贷成本。京东金融这次与外资合作成立ZRobot目的是基于大数据价值,服务银行、汽车金融、消费金融、小贷公司等金融及非金机构的信贷领域,提供信用评分、风险定价、欺诈识别、精准营销等服务,正式进军大数据征信领域。

 

我国IT大佬纷纷关注信用及征信行业。2015年10月6日,ZestFinance获得京东1.5亿美元融资,2016年7月19日又获得百度投资2.72亿美元。此外,今年4月30日,A股公司厦华电子(600870.SZ)发布公告,拟作价18亿元,以定增加现金支付的方式收购数联铭品100%股权。数联铭品(BBD)是一家金融大数据服务公司,依托自身大数据技术优势,旨在搭建第三方企业数据平台、提供企业全息画像等信息,为金融和征信决策做参考。

 

信用及征信公司如雨后春笋般迅速发展。2014年1月至今,我国先后已经成立包括91征信、考拉征信、亿微征信、东汇征信、盈蜂征信、人人信等53家征信公司以及信用平台,互联网金融如火如荼,征信行业风起云涌。

 

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资本市场PE/VC 投资界纷纷将目光转向征信行业,征信领域的创业公司屡获融资。2015年至今,投融资事件多达40余起,2016年6月1日,商安信获投资方领沨资本和联创永钧的3000万元新三板定增。2015年7月,新三板北京中数智汇获得联通等数千万元人民币投资。51信用卡从2015年至今共获得四轮融资,总计近5亿美元。

 

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2015年1月5日,中国人民银行印发《关于做好个人征信业务准备工作的通知》,公布了首批获得个人征信牌照的8家机构名单BAT中的腾讯、阿里均在其列。同时,京东金融等企业也已经开始准备第二批牌照的申请。目前在征信行业领域阿里和腾讯暂时领先,主要基于交易和社交数据,百度和京东也欲借Zest开拓市场。

 

综上可见征信行业在国内已经同时受到国家政策、电商行业、互联网IT巨头以及投资机构的高度关注。

 

02

我国征信行业发展概述

 

 

2.1 我国征信用途和发展历程



 

征信业包括如下部分:

 

征信机构 是指依法设立,主要经营征信业务的机构;

信用报告 是征信机构提供的关于企业或个人信用记录的文件,系统记录企业或个人的信用活动,全面反映信息主体的信用状况;

信用评分 是在信息主体信息的基础上,运用统计方法,对消费者或中小企业未来信用风险的一个综合评估;

征信体系 指采集、加工、分析和对外提供信用信息服务,包括征信制度、信息采集、征信机构和信息市场、征信产品和服务、征信监管等方面,目的是在保护信息主体权益的基础上,构建完善的制度与安排,促进征信业健康发展;

社会信用体系  包括制度安排、信用信息的记录、采集和披露机制、采集和发布信用信息的机构和市场安排、监管体制、宣传教育安排等各个方面或各个小体系,最终目标是形成良好的社会信用环境。

 

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2.2.我国征信行业市场格局



 

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我国社会征信行业分为企业征信和个人征信

 

中国企业征信市场格局

在传统征信范畴下,央行的征信中心是中国最大的信用信息基础数据库。接入机构最全面,数据价值较高,常作为其他征信机构的数据源。

 

此外,鹏元、中诚信等传统企业征信是企业征信市场重要的补充。他们可以为客户提供传统征信服务及报告,但是时效性较差。随着移动互联网的时代的到来,企业征信也在转型中,一些互联网大数据征信公司以互联网络为核心,根据技术对企业相关方面深入挖掘,提供更加全面深度的企业相关信息。

 

中国个人征信市场格局

我国个人征信业务主要由中国人民银行的征信中心提供个人征信服务和产品,上海资信早在2000年便开始运营上海个人信用联合征信系统,并出具个人信用报告。近年,一些传统征信机构开始尝试探索互联网大数据征信业务,提供信贷、租车、租房等生活服务。代表机构为芝麻信用、腾讯征信、考拉征信等

 

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2.3.我国征信行业市场发展现状




市场渗透率

艾瑞分析认为,由于具体政策未落地、个人征信牌照未发放、数据获取难度大等原因,近年中国个人征信行业的市场渗透率总体维持在9%左右的水平。2015年,中国个人征信行业潜在市场规模为1623.6亿元,实际市场规模为151.4亿元。

 

随着互联网金融的发展和消费金融概念的升温,个人征信牌照的落地和数据收集、运算、挖掘等基础层面软硬件能力的成熟,中国个人征信行业的市场渗透率还有较高的提升空间。

 

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征信记录覆盖率

据智研咨询统计结果显示,央行征信中心有效覆盖了 8.6 亿人信息,但仅有 3.5亿人拥有信贷记录,而另外 5 亿人在央行征信系统中则只有基本信息,尚属征信的空白市场。对比美国 92%的个人征信渗透率,我国个人征信记录覆盖率只有 35%,即便考虑到中国 55%的城镇化率,城镇人口个人征信覆盖率也仅为 61%,这反映了我国的征信系统建设仍然任重道远。

 

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2.4. 我国征信行业痛点




我国征信行业目前相关法律体系较薄弱,惩戒激励机制不完善,信息孤岛现象普遍,并且缺少有公信力的征信机构。虽然目前各机构都有大量的数据,但是更“多维”的数据才会更有价值。各机构不愿意分享数据造成各机构难形成合力是现在征信行业主要痛点之一。其次,数据的安全性也有待加强保护,如果采取中央数据存储的方式,很容易受到黑客的攻击。

 

2.5. 国外征信模式借鉴




美国的征信行业的兴起源于消费的盛行,经历了快速发展期、法律完善期、并购整合期及成熟拓展期四大发展阶段,逐步壮大并已经形成了较完整的征信体系,在这个过程中,应用场景的拓展、技术的进步和法律法规的完善起到了关键性的推动作用。譬如,是信用卡、电子化交易促使信用找到有利可图的商业模式。

 

目前, 经历了近百年的发展之后,美国的征信行业正出现一系列新的发展趋势:

 

数据源多元化。除金融相关数据外,电商、电信业、零售业数据正在进入征信体系

数据标准输出。美国征信局协会(CDIA)正在将美国征信数据的标准推广至其它国家,以促进征信体系的全球化发展。

征信体系融合。个人征信与企业征信的应用呈现融合趋势。例如,评价企业风险同时考量其高管、董事会成员的个人风险

应用场景拓展。风险评估种类不断细化,从单一信用风险到资产预测、破产预测、偿债预测、收入预测等细化风险;从简单评分产品到定制化的数据应用与工具对接服务,评分产品仅为初级筛选,同时作为模型输入对接定制化的客户应用和工具。

 

美国征信行业发展的历程与其背后的逻辑对于中国发展征信行业具借鉴意义。刺激消费是中国经济发展的一大主题,而互联网及大数据技术将为发展征信行业提供坚实的技术基础。

 

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我国征信行业发展趋势

   

 

3.1 公共征信平台和商业征信机构双线发展格局



 

公共征信与社会征信(商业征信)是当今最为典型的两种模式。目前中国以央行征信中心为核心的体系无论是从可操作性还是数据纬度上看,都无法满足互联网风口行业的具体需求。强烈的个性化需求与标准的少量的供给,给社会征信市场的快速发展创造了不可多得的机会。因此两者并不是相互取代的,而是互补、共存。同时,二者的相互竞争又为彼此提供了一个激励机制,促使它们提供高效的、高质量的服务。我们预计未来我国征信行业将呈现公私并存的混合格局。

 

 

3.2 大数据促进征信行业健康发展



 

【金融领域大数据应用占比高达34%,其中银行占比最高】

我国大数据产业规模自2011年以后快速增长,在2015年以后环比增速基本稳定在35%左右,根据中投顾问的预测,2018年中国大数据产业规模将达到258.6亿人民币。放眼全球,在全球七大重点领域内(包括教育、交通、消费、电力、能源、大健康以及金融),大数据已经渗透到各行各业、。

 

 

 

来自中投咨询的数据,大数据在支付结算、网络融资、平台金融、渠道创新、产品创新、虚拟货币等领域均有应用,从大的方向来看,大数据在金融行业的应用主要包括互联网获客、精准营销、大数据征信、信用评级体系等方向。其中,银行、证券、保险为主要应用机构,银行应用大数据的比例在其中占到约40%,为金融行业大数据应用最为广泛的机构。我们认为,在当前环境下,政策层面和社会层面对金融机构的防风险要求逐渐提高,对风险的要求提升导致了在风控方面的成本,所以对银行来说,会多采用一些新维度的数据进行全方位的大数据征信。

 

【大数据应用深入征信领域】

根据美国个人信用评分系统FICO 的统计,中国约存在8 亿的潜在消费信贷用户。但是在这8 亿人当中,只有3 亿有征信数据,没有征信记录的人数多达5 亿。这种状况是无法满足互联网金融普惠金融发展需要。而大数据催生的征信体系建设刚好可以很好的解决央行征信体系面临的问题。大数据征信主要是通过综合支付、购物、学历、社交、公益、社保、公共事业服务等方方面面的数据,对缺乏信贷数据的人群做出信用评价。因此涉及的维度更全面,覆盖范围更加广泛。

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相比传统的征信方式,大数据信用优势是:采用云计算技术,低成本,信用及时。

 

【大数据征信的垂直细分领域】

大数据征信依据数据来源可以分为多个垂直细分领域,互联网时代的信用数据来源广泛,除了比较传统的数据来源如金融机构、政府部门,信息主体在互联网或者IT 系统上的所有行为都将被记录,如个人征信的电商数据、社交数据、支付数据、生活服务数据等。

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【航旅大数据为征信提供数据基础】

我国大数据征信的部分垂直细分领域如金融大数据、电商大数据、公共安全大数据等领域的发展较早,而在一些新兴领域如航旅大数据征信方面起步刚刚开始。敬众科技作为一家从事航旅大数据分发业务的大数据公司,在征信领域的涉足开辟了航旅大数据征信的先河。

 

根据劲旅咨询的报告显示,2015年,中国机票预订市场总交易额约为4473亿元,其中在线市场规模达3431.5亿元,较2014年2316.6亿元同比增长约48.1%,在线渗透率为76.7%。

 

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在线机票预定市场中,携程、去哪、艺龙三巨头占据了接近70%的份额,在整个机票预订市场中也占到了半壁江山。敬众科技作为数据供应商,在数据分发业务上可以获得来自数据源中航信的大量航旅数据,为航旅大数据征信提供数据基础。

 

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3.3.征信移动端应用是发展方向




互联网大数据技术可以促进征信行业转型升级,而移动端将成为征信机构发力重点。2016 年8 月3 日,中国互联网络信息发布的第三十八次《中国互联网络发展状况统计报告》指出,随着移动通信网络环境的不断完善以及智能手机的进一步普及,网民上网设备进一步向移动端集中。截至2016 年6 月,我国手机网民规模达6.56 亿,较2015 年底增加3656 万人。网民手机上网使用率为92.5%,较2015 年底提高2.4 个百分点。仅通过手机上网的网民高达1.73 亿人,手机在上网设备中占据主导地位。

 

从征信行业产业链来看,数据采集、征信服务产品及应用场景等未来都将向移动端转移。与此同时,移动端信息采集方便,用户通过移动端享用征信产品及服务更加便利,征信产品和服务可以随时随地提供服务。由于“三驾马车”的内需拉动作用,消费将成为中国GDP发展的主要动力,这将促进中国消费金融的发展,继而推动征信服务消费场景结合更加紧密

 

3.4. 信贷等互联网金融对于征信需求提升



 

随着互联网金融的快速发展,我国商业征信市场和个人消费市场增速较快,可预见征信需求将显著增加。

 

征信是风险控制的关隘,是信贷业务的发展基石。对于供应链发展,核心企业经营状况和发展前景的准确评估直接决定了对上下游企业的生存状况和交易质量的评判,影响了供应链融资的整体安全;城镇个体工商户、小型企业与农村养殖户为主,经营不透明,财务不规范等原因会导致小额贷款公司客户风险较大,小额贷款中的征信需求较大;同时房屋信贷、汽车信贷等金融风险同样需要完善的征信系统来控制。因此,未来互联网金融的快速发展势必会对征信产生更多需求。

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3.5.征信增值服务收入可观,五年后有望达到500亿级别空间



 

中国人民银行征信中心自2014年6月3日开始对个人查询本人信用报告实施收费,个人每年查询第3次及以上的,每次收取服务费25元 (从2016年1月15日开始调至10元/次),个人查询本人信用报告每年前2次免费。通过《征信系统建设运行报告(2004-2014)》企业及个人信用信息基础数据库年度查询情况,预计近两年我国个人信用信息查询次数的复合增长率为25%左右,以此计算2017年个人信用信息数据库的平均查询次数将超过8亿次。如果每人每次收取服务费用20元(10元+增值服务费),预计2017年我国总收入将达到160亿元,且预计随着征信发展的不断成熟,增速率还会进一步提高。

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同时,我们依据人口数、城镇化率、成年人口比率、市场渗透率、查询单价、收费信用报告查询次数等指标,初步对五年后征信行业市场空间进行粗略预测。据艾瑞咨询和前瞻研究院数据显示,2015年我国平均个人查询频率是5.2次/年,我们假定为7次/年;0-15岁人口是17.6%,我们假定五年后有信贷能力的成年人比例为75%;此外考虑到我国目前消费信贷规模和信用卡持卡量的大幅增加,人民信用意识的不断升级,我们认为五年后信用记录的市场渗透率可以达到85%,最后根据人口预测网预测的2020年人口数目以及城镇化率,我们判断五年后我国个人征信行业或有望达到500亿级别空间。

 

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04

优质征信机构核心竞争力

         

我们认为未来能够在行业中崭露头角的企业应该具备五种核心竞争力:数据资源整合能力强、独特性的信息获取渠道、卓越的风险和信用评分开发模型能力、牌照的获取资格以及盈利模式多样化。

 

4.1. 数据资源整合能力强




在我国拥有优质丰富数据资源的企业能够对央行征信系统进行有效的补充,征信基础数据库的收录人数、收集信息全面度、覆盖范围和使用广泛尤为重要。然而目前国内优质的信用数据如银行等金融机构信贷数据是直接接入央行征信中心的金融基础数据库中,其余机构很难获得,这是国内征信机构最难的地方。移动通信协议用户的缴费记录、公用事业费的缴费记录、高院经济纠纷判决记录、交通违法处罚记录等公共事业部门的数据也是较难整合。

 

在美国,征信公司会通过收取费用的方式相互之间共享数据。但是在中国,数据之间的交叉融合很少,大部分征信机构通过自爬、合作、购买等方式,从这些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。对于征信机构,能够对接不同部门和平台,建立广泛的数据连接,形成数据聚集效应的企业,将能够在行业中占据有利地位。

 

4.2.独特性的信息获取渠道



 

其一,数据挖掘的渠道痛点是法律层面。《征信管理条例》中明确提出征信机构收集、保存、加工个人信息应当直接取得信息主体的同意(除(一)行政机关、司法机关以及法律、法规授权的具有管理公共事务职能的组织已经依法公开的信息;(二)其他已经依法公开的个人信息)。所以,对于与银行合作沉淀的数据或是拉卡拉等渠道沉淀的数据或是电商和第三方支付交易产生的数据,征信机构在使用过程中最主要是解决法律问题。

 

其二,最强相关数据源非常稀缺。金融属性的数据是最强相关的数据,而这类数据往往在传统金融机构手中。大多数征信机构能够获取的,是社交记录、个人消费记录等相对弱相关的数据。

 

因此我们认为两类数据源机构能够利用自己独特性的信息获取渠道解决以上两个问题,有望在数据库建设上先行一步,具有很强的先发优势,同时也可以降低公司的数据采集成本。

 

一类是具有电商及第三方支付能力而开展征信的机构,电商及第三方支付已经形成大量的数据积累将缩短征信机构数据库的建设期,譬如芝麻信用,依托于支付宝的合作和阿里巴巴的电商背景,芝麻信用在互联网数据来源和质量上有先天优势。

 

另一类是借助互联网金融开展的同业征信机构,如上海资信和安融惠众等,此类模式在目前情况下能够较好地解决法律层面问题。

 

4.3.卓越的风险和信用评分开发模型能力




目前,风险评估种类不断细化,从单一信用风险到资产预测、破产预测、偿债预测、收入预测等细化风险;从简单评分产品到定制化的数据应用与工具对接服务,先进的统计分析技术、创新的建模技术和专业的软件工具也是征信公司提供高附加值服务和保持行业领先的核心竞争力。

 

以美国不断受到互联网金融领域和投资界关注的ZestFinance 为例,优于其竞争对手和传统信贷机构的一个重要的原因是强大的信用评分模型的开发能力:基于多角度学习的预测模型,模型及时更新而且不断细化。相比而言,中国的信贷审批,或信用风险管理,层次不齐,从定性判断到简单的量化决策都有,总的来说量化分析不足,而且征信机构的信用评分还未推出。

 

4.4.牌照决定市场地位




2015 年1 月5 日,央行发布《关于做好个人征信业务准备工作的通知》到目前试点期已过去快两年。由此可见,央行在个人征信牌照的发放方面十分谨慎。因此面对牌照的稀缺性,可预见未来能够拿到牌照的机构将能合法地对收集到的数据进行加工、处理、产品化,同时享受信用信息场景化带来的优势。

 

据第一财经《滴滴收购一九付?炒房不如炒支付牌照:一年翻十倍》文章报道,央行至今发放了267张支付牌照,市场上对持支付牌照公司的收购价在1-5亿人民币左右。侧面也证明牌照的重要性

 

4.5.盈利模式多样化




中国征信产品主要应用于金融信贷服务,以及部分反欺诈、身份验证、信用决策的生活场景,而金融机构仍是征信产品的主要客户,而在产品上,目前国内几乎全部征信机构,收入主要来源于数据调取量。

 

但以全美国龙头Experian为例,收费模式则更为多元,在其2015年收入中,信用服务收入占比49%,决策分析收入占比 12%,市场营销收入占比 18%,消费者服务占比21%。同时,Experian日均生产380万份信用报告。

 

目前在金融信贷领域之外,八家征信试点机构已经在拓展更多元的征信应用场景。相信未来征信产品的应用场景将更为广阔,我们认为收入来源多元化将给企业带来巨大的空间。

 

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征信行业未来持续发展驱动力因素分析

         

5.1.政治驱动——政策支持行业大力发展



 

2014 年1 月,国务院常务会议通过《社会信用体系建设规划纲要(2014-2020 年)》。这是我国首部国家级社会信用体系建设专项规划,它为征信行业的发展规划出了框架。其明确提出了社会信用体系建设的主要目标:2020 年,社会信用基础性法律法规和标准体系基本建立,以信用信息资源共享为基础的覆盖全社会的征信系统基本建成,信用监管体制基本健全,信用服务市场体系比较完善。

 

从纲要中可以解读,我国决心将用制度刚性护航“诚信中国”。完善的社会征信系统是形成守信激励和失信惩戒机制的基础和前提。《纲要》中突出了制度建设的重要性和紧迫性,把信息孤岛连成数据网络加快推进信用信息系统建设,一旦出现违约等不良记录将从社会各方面对不诚信者进行惩罚。

 

2016 年1 月,中国人民银行社会信用体系建设部际联席会议在北京召开,会上表示,2016 年要更好发挥社会征信机构作用,大力发展征信市场,鼓励包括民间资本在内的各类资本进入征信业,强化信用信息服务与产品的应用。

 

5.2.经济驱动——互联网金融推动个人征信系统建设



 

市场经济下信用经济促进征信需求日益增长

 

我国经济正由粗放型的高增长向集约型的新常态过渡中,创新与技术进步、模式改变、效率提高等多方面的协同进步将带来消费需求的稳步提升。

 

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互联网金融风口推动个人征信系统建设

目前我国包括近3000家P2P公司。作为火热的P2P信贷及消费分期贷款的基础设施——个人征信和风控行业,也因为近千亿的未来空间以及大数据征信,云风控等概念被视为下一个风口

 

据艾瑞咨询数据显示,在中国互联网金融的渗透率已经领先于全球,2015年国内第三方支付市场同比增长了 69.7%,总交易额达到 1.5 万亿美元。

 

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尤其P2P方面,据盈灿咨询数据显示自2012年的200家激增到2016年的近4000家,成交规模从最初2011年的84.2亿元到2015年10月已经实现了7000多亿的总体成交。截至2016年5月,P2P 网贷历史累计成交量达到 20,361.35 亿元,实现快速发展的事实。

 

互联网金融时代,针对金融消费者的精细化营销、个性化服务和批量化处理将成为主要业务模式。这就需要准确掌握服务对象的信用状况、风险偏好和消费习惯。银行类金融机构将在查询信用报告开展信贷业务的基础上,进行商务领域和互联网平台上小微企业、个人的信用信息征集,以拓展金融服务领域。P2P融资、网络小额贷款以及电子商务的开展,必须以交易对象的信用信息为基础,这也将催生大量的征信需求。

 

消费信贷高速增长凸显个人征信体系的制度缺陷

 

随着信贷行业的增速发展,我国个人征信体制问题逐渐凸显。由于征信体系不完善,P2P网贷平台信用贷模式在我国无法健康发展,反而为整个行业徒增风险。

 

2015年年末“e租宝”事件的发生令不少投资人开始质疑P2P网贷平台的安全性。纵观整个P2P行业,无法支付许诺的高回报率和缺乏统一的征信管理一直是行业发展面临的两个最大问题,也是许多企业资金链断裂、跑路倒闭的最重要原因,前者需要企业自身加强运营管理和风险控制,后者则要求市场尽快建立行之有效的征信平台。

 

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而商业征信机构的出现是解决体制问题的有效方式。目前我国央行的征信系统目前接入的金融机构有700多家,主要为商业银行。但是算上担保、小贷公司,全国现在有金融牌照的机构超过1万家,央行征信系统接入现在的金融机构负担沉重。因此,商业征信机构和行业组织的出现可以促进P2P借贷平台之间的信息共享,接入机构的征信数据库;机构通过积累,了解、熟悉各P2P借贷平台的数据质量,对其征信能力进行评级;然后央行向机构开放接入权限,允许符合条件的P2P借贷平台通过机构间接接入央行征信系统,包括数据报送与用户查询。

 

5.3.社会驱动——民众信用文化开始形成



 

我国一直深受信用缺失的危害

 

信用的缺失极大地增加了中国社会运作的成本。中国人民银行2015年资料显示,近几年来,我国每年企业因社会信用缺失而导致的直接或间接的经济损失高达6000 亿元,信用的严重缺失,意味着维系市场经济基础的契约失衡,这将加大交易难度,增大交易成本,降低微观组织效率。

 

目前民众超前消费理念逐渐普及,信用意识不断增强

 

伴随信用体系的不断建设、商业银行信用消费市场的不断培育,社会大众对于信用消费的认知度与接受度不断提高,超前消费的理念已逐渐普及,同时,民众的信用意识也不断增强,我国消费贷款规模与信用卡累计发卡量近年来呈现出连续攀升态势

 

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虽然信用卡存量增长率很高,但截至2014年,中国国内信用卡的使用情况与信用卡消费文化的代表美国仍有很大差距。随着新生代消费者规模的壮大和消费者消费观念的转变,加之消费金融相关配套服务的成熟,我们认为中国未来的信用卡消费市场将继续保持高速增长,这也将是中国征信行业的机遇期。

 

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