1、互联网金融背景下征信机构的商业模式及其核心竞争力提升路径 张志峰 饶大海 南昌航空大学经济管理学院 摘 要: 互联网金融, 作为当前最受关注的新兴资本市场之一, 已处于行业发展的关键时期。因此, 在互联网金融背景下探讨征信机构提升自身核心竞争力的路径, 有着极其重要的现实意义。当前, 我国互联网金融征信机构的商业模式主要有大数据征信、行业数据中心、数据分发中心以及数据链接中心共享四种模式。针对征信机构在模式创新、数据优化、服务质量及信息安全等方面存在的问题, 征信机构需要从模式创新、多维度数据来源、数据整合能力及算法技术等 5 方面来提升其核心竞争力。关键词: 互联网金融; 征信机构; 商业模
2、式; 竞争力; 作者简介:张志峰 (1974) , 男, 河北涿州人, 副教授, 博士。主要研究方向:生产运作与管理。收稿日期:2017-01-03基金:2015 年江西省自然科学基金“装配制造系统复杂性建模及其应用研究” (20151BAB201025) The Business Model and Improving Pathways of Core Competitiveness for Credit Institutions Under the Background of Internet FinancialZHANG Zhi-feng RAO Da-hai School of Eco
3、nomics Management, Nanchang Hangkong University; Abstract: Currently, the emerging field of Internet financial presents a blowout type of development, so, it has the extremely important practical significance to discussing the business model and improving pathways of core competitiveness for credit
4、institutions under the background of internet financial. Now, the four commercial models of credit institution are summarized as follows: large data credit mode, industry data center model, data distribution center model and data link center sharing mode. On this basis, the paper analyzes the main p
5、roblems of the core competitiveness of the existing credit institutions, such as: model innovation, data optimization, service quality and information security. Finally, the paper points out those credit institutions need to promote five pathways for their core competitiveness, such as model innovat
6、ion, multi-dimensional data source, data integration ability and algorithm technology.Keyword: internet finance; credit institution; business model; competitiveness; Received: 2017-01-03当前, 我国的个人征信、职业征信、企业征信、互联网金融行业等征信业务已经被民用征信机构所占领, 其业务已经深入到人们日常生活中的各个领域, 如金融、交际、购物、租房等。同时, 随着政府职能转变的需要, 我国市场对于征信机构服务的
7、需求显著增长1。2012 年央行的统计数据显示, 我国征信机构数量是 150 家。其中, 政府部门直接领导的有 20 多家, 社会征信机构达到了50 余家, 信用评级机构 70 余家2。来自中国人民银行的数据表明, 如果计算企业征信市场容量时按交易额的 1%换算, 2014 年就达到了 1 546 亿元人民币。如果把征信体系降低坏账率也算进征信行业的市场容量, 那么市场空间或高达几千亿元。但是近几年, 互联网金融背景下的 P2P 网贷平台逐渐凸显出其隐藏已久的风险, 根据零壹研究院 2016 年 2 月的数据显示, P2P 借贷平台已经开展业务的共计 3 835 家, 其中正常运营的平台仅 1
8、 702 家, 而问题平台则有 2133家, 问题平台占总平台数比例达 55.6% (如图 1 所示) 。所以互联网金融必须尽快完善征信体系并以此作为面对现状及挑战的重要手段。因此, 在互联网金融背景下探讨征信机构提升自身核心竞争力的路径有着极其重要的现实意义。图 1 P2P 问题平台问题类型及数量 (家) 下载原图资料来源:截至 2016 年 3 月壹零研究院数据中心检测 (仅包括有线上业务的平台) 。一、国内征信机构的商业模式征信产业链由 3 部分组成, 主要是数据供应商、征信机构和征信使用方。征信机构的核心资产就是数据, 拥有的多维度数据可以使机构在征信领域灵活多变, 但选择一种最佳商业
9、模式是征信机构发展的关键, 达到社会认同从而实现商业盈利是机构的最终目标。总结当前我国互联网金融征信机构的商业模式, 主要有大数据征信模式、行业数据中心模式、数据分发中心模式以及数据链接中心共享模式。(一) 大数据征信模式大数据征信模式是将海量数据纳入征信体系, 经过数据的抓取、处理与应用, 以多个信用模型进行多角度分析, 最终形成智力资源和知识服务能力 (如图 2所示) 。大数据征信由于大数据、云存储技术的助力, 信用数据来源渠道多样, 不再局限于传统征信行业仅依靠借贷数据的历史。如, 京东商城跨出了数据资源利用的第一步, 2012 年与商业银行合作, 基于交易数据的贷款形成了共赢局面。一方
10、面, 大数据征信独立、第三方的身份有着数据相对客观的优势。另一方面, 在激发市场能动性和竞争性上也有重要贡献, 不仅扩大了整个信用市场也明显改善了应用环境。不过大数据征信也存在着大数据的获取难度大、投入成本高、模型的依赖性有待检验等缺点。图 2 大数据征信模式流程示意图 下载原图(二) 行业数据中心模式行业数据中心是把各个机构业务系统产生的数据集中在一起, 然后通过一个中心数据库统一对外提供服务 (如图 3 所示) 。这种模式组织性较强, 一般是在政府主管部门、行业协会里使用。征信公司是靠自身力量采集数据, 所获得的征信数据相对真实, 可信度高。虽然征信公司会尽可能多维度获取信息, 但是机构是
11、被动参与, 积极性不高。机构提供数据, 在数据服务中没有收益, 且自身需要付出成本才能使用数据, 而且不排除买回自己提供给中心的数据。所以行业数据中心模式无法形成良性竞争和数据价值最大化, 限制市场发展的同时也面临着成本高、数据封闭、审核易偏差的劣势。图 3 行业数据中心模式流程示意图 下载原图(三) 数据分发中心模式数据分发中心模式是通过技术和协议解决数据中心与业务机构之间各种关系, 从而达到多个业务机构信任的数据中心, 并把数据储存在中心, 需要使用数据时中心能免费及时提供的模式 (如图 4 所示) 。在这个模式中, 数据中心的运转是透明的、可监督的。该模式的优点是数据的提供有收益, 机构
12、参与性高, 数据比较完整, 及时高效。但是这种模式, 机构之间的完全信任是模式运行的基石, 数据中心的信息汇总需要机构自行完成, 如果某机构投机取巧, 不守规则, 就容易导致用户信息泄露。(四) 数据链接中心共享模式数据链接中心是业务机构联合协商成立的一个数据中心, 数据都是机构各自持有并管理, 机构也不需要将数据发给数据中心 (如图 5 所示) 。但是当某些机构需要使用某种数据并通过中心发出请求时, 有这种数据的机构则有义务及时将数据提供给使用方。这种模式等同于数据联盟, 有数据共享需求的机构可以通过这种方式解决数据流动问题, 同时, 这种方式具有数据完整、及时高效等特点。该模式面临的挑战是
13、需要一定的开发技术和开发成本, 各机构履行义务的积极性需要高效管理。图 4 数据分发中心共享模式流程示意图 下载原图图 5 数据链接中心共享模式流程示意图 下载原图二、征信机构现有模式核心竞争力存在的问题及原因分析由于市场经济的加速发展以及企业之间的竞争加剧, 企业家们已经意识到提高企业的竞争力必须是企业持之以恒的努力方向, 企业核心竞争力的理论研究也得到了越来越多经济学者的关注。对于核心竞争力的定义目前还没有形成统一的说法, 概括来讲, 主要有以下三种观点:一是资源能力观, 二是消费者剩余观, 三是创新观。资源能力观的代表有:李悠诚等3提出, 企业的核心竞争力是通过对各种技术整合而得到的能力
14、, 是一种无形的资产。史东明等4则认为核心竞争力应该更加注重组织的能量, 如文化与价值;消费者剩余观的代表有:管益忻5提出企业核心竞争力是由企业核心价值观主导的。康荣平等6则认为核心竞争力就是持续不断获利的一种优势;创新观的代表有:陈清泰7认为核心竞争力的提升应该从产品创新、管理创新、营销手段创新来入手。通过文献的查阅可以看出, 关于核心竞争力的概念界定都是集中于整合能力、核心技术、核心产品以及管理能力等方面。(一) 整合能力中的模式创新问题征信机构的模式问题是关乎防范金融风险和提高市场资源配置的重大问题。在市场条件下, 征信机构的模式选择和创新维度应该是多种多样的。上文分析的四种我国国内征信
15、机构的商业模式并不能完全满足所有客户群体需求, 而当前征信机构模式中的主要问题就是机械地用同一种征信模式去适应行业之间的差异以及不同客户群体的需求, 进而导致了服务质量下降, 资源配置效率低下等问题的产生, 最终严重影响了征信企业的整合能力和转型升级能力。当前环境下, 限制征信机构模式创新的主要原因是各国政府对于征信体系的态度与规定各有不同, 从而导致当前国际上并没有一套通行的征信服务标准体系。国内企业研发机构的相对独特性、数据来源渠道和维度不同。如企业内部挖掘的信息和政府各部门的数据是相对可靠的, 而会计师事务所出具的财务报表数据可信度则相对较低, 因此征信机构可以根据自己客户需求, 寻找相
16、对应的数据提供方进行合作, 从而达到模式的创新和服务质量的提高。(二) 核心技术中的数据优化问题数据优化问题是征信机构最为核心的技术问题。数据是征信机构的重要资产, 没有数据或数据质量较差, 则征信机构的建设就无从谈起。如今的大数据征信在如何利用数据优化来处理非结构化和半结构化数据、探索大数据复杂性、不确定性等特征的描述方法以及大数据的系统建模等问题上面临着巨大的挑战。这些问题的解决可以进一步改善征信机构的服务质量和服务效率, 而目前大部分征信机构只能用基础的统计分析来处理时效性越来越强, 来源越来越广泛的征信数据, 这直接影响着征信机构运营的需求, 最终严重阻碍了征信行业核心技术的发展。当前
17、市场上征信机构数据优化能力偏弱的主要原因是数据来源的种类和渠道的多样性及机构所建模型挖掘客户的风险技术能力不足。如目前风险评分技术作为征信企业的重点研究内容, 征信机构可将其作为核心竞争力提升的重要领域, 在某些相对成熟的如 FICO、Zest Finance 和芝麻评分等模型基础上进一步探索, 从而实现数据优化的较大突破及核心技术的提高。(三) 核心产品中的服务质量问题服务质量是企业塑造良好形象并伴随产品顺利输出达到盈利的重要组成部分。服务好、效能高、创新强是当前成熟服务咨询行业的标签, 但在征信行业中, 随着征信机构业务方面的拓展, 征信服务人员的业务素质并没有跟上时代的步伐。当前征信机构
18、最主要的服务质量问题就是征信窗口操作人员的技能和水平, 他们面对客户时的程序不清楚、业务不熟悉、服务不到位等素质问题直接影响着征信机构的业务办理效率, 进而影响征信机构的服务质量。当前征信行业中服务质量低下的主要原因是征信业务方面新领域的开拓以及业务人员频繁更换和人手短缺, 造成了征信服务人员普遍对相关业务不够熟悉。由于我国征信机构发展起步较晚, 机构对征信服务的信息公开不规范, 征信业务新领域的政策依据、申报材料、工作程序等并没有得到很好的普及, 因此征信机构可以通过加强人员培训和开展征信业务竞赛活动, 进一步规范一系列征信业务操作和接待客户行为, 将服务窗口作为机构提升服务质量的主战场。(
19、四) 管理能力中的信息安全问题信息安全问题是当今时代各行各业亟待解决的问题。保证数据安全是征信机构立足之本, 也是征信机构需要解决的重要问题。崛起于互联网时代的征信体系, 目前正处于起步阶段, 个人信息泄露风险如影随形。当前征信行业的信息安全问题主要是征信机构系统的自身缺陷导致的信息泄露以及信息安全管理体系不健全, 从而导致业务流失、声誉受到损害, 甚至面临着法律纠纷, 最终影响了征信机构的管理能力的发挥, 阻碍了征信机构的发展。全球一体化的环境下, 征信行业中出现信息安全问题的主要原因是征信机构缺乏相关政府部门有效的监管以及未能建立起科学完善的评价和管理体系。解决这一问题的有效措施是征信机构
20、在日常管理中对数据安全措施进行定期检查和更新, 确保在数据安全出现问题时能及时高效的还原与恢复, 建立一套持续有效的信息安全管理机制和切实可行的规章制度, 以保证信息安全。三、征信机构核心竞争力的提升路径根据我国征信行业的发展现状与趋势, 在选择模式方面, 进行征信市场化状况、社会信用环境状况等历史事实条件评估, 以期做到借鉴与创新相结合。同时, 在互联网所拥有的大数据信息和云计算等数据处理技术的大力支持下, 未来的征信机构不仅要考虑传统的信用法律制度、征信机构运作、社会信用环境、政府监管等问题, 也要想方设法提高企业的核心竞争力。本文则着力阐述征信机构在模式创新、多维度数据来源、数据整合能力
21、及算法技术、产品化能力和服务质量和信息安全机制等五方面作为提升核心竞争力的主要路径。(一) 模式创新目前我国市场上常见的互联网金融模式主要有四种:一是以支付宝为代表的第三方支付, 二是以余额宝为代表的网络理财, 三是以阿里小贷为代表的电商平台金融, 四是以众筹网为代表的网络投融资平台8。由于个人征信牌照还未发放, 大企业的信用数据一般都可以从工商、税务等政府部门获得, 所以中小企业就成了现在征信建设的重要开拓领域。各地征信模式不同, 发展状况也有很大的差异, 目前市场比较认同的模式有上海模式、浙江模式和深圳模式。以浙江为例, 政府组织协调, 提前设定需要采集的征信数据内容, 要求相关部门定期将
22、数据上报至公共信息数据库。具体做法主要是以工商局为主, 税务、银行、法院等部门协调、参与, 信息部门提供技术支持, 通过对数据的整理, 然后对企业进行资信评估、等级划分。互联网金融征信模式必将是百花齐放、百花争艳的发展态势。由于信用征信对于互联网金融从业机构风险控制有着非同寻常的重要性与紧迫性, “自征信”模式将会在探索实践中继续发展, 很有可能成为主流模式之一。至于与央行合作的可能模式, 民间征信机构与央行的业务类型、信息主体、技术水平都存在一定的差异, 同时央行的数据公开也需要一个历史条件, 所以说暂时的对接条件还不成熟, 但相关的合作模式值得探索。借鉴大数据或者其他发达国家的风控模型,
23、创新适合自己、适合区域、适合国家的风控模型来控制风险, 这也是对整个中国征信体系的一个展望。(二) 多维度数据来源传统征信机构的数据来源主要是来自信贷领域, 而在大数据征信时代下, 征信数据规模越来越大, 数据维度越来越广, 时效性也越来越强。蚂蚁征信中的“芝麻分”, 其评估主要根据身份特质、履约能力、行为偏好、人脉关系、信用历史五个维度来进行。然而在互联网金融平台操作信贷业务时, 多数机构只掌握信息主体之前信贷交易的相关信息, 而对于其他半结构或非结构化的数据知之甚少, 如音频、图片等, 这就导致了借贷双方信息不对称, 对于客户的预测就有一定的局限性。在多维度数据来源的洗礼下, 央行传统的业
24、务模式也可以得到优化, 央行数据的不足就在于无法知晓客户借贷之外的相关行为数据, 而行为数据对于客户的预测则是至关重要的, 所以央行正在收集和补录其他维度的新数据, 如央行现在越来越注重采集非银行信息, 利用多渠道、多维度的数据来评估信息主体的信用, 以建立更加全面、准确、实时的数据库。一个国家征信行业的健康发展需要一个能够快速、真实、连续、合法提供数据的数据中心, 因为只有快速、真实、连续、合法的数据才能完成个人及企业的征信报告, 从而保障金融市场的持续快速运行。虽然我国已经有很多征信机构开始建立属于自己的数据库, 但局限于投入的成本与资源, 国内至今还没有建立一个能够满足征信机构和政府部门
25、的数据库。征信公司需要加大数据库建设的投入, 通过各种合作模式来扩大自己的数据优势, 如购买数据或数据共享等。(三) 数据整合能力及算法技术多元化、大容量、大样本的数据是大数据征信的基础, 所以数据的整合能力及算法技术就成了大数据征信的核心内容。对信息主体的行为习惯、身份特质、履约能力等进行全方位、综合性的搜集整理就是大数据征信的基石。机构有了数据之后, 需要建立针对性的数据模型, 然后经过数据的清洗、挖掘、整合, 并由该模型演算、倒推出信息主体的具体情况, 之后才是对评估结果的使用。互联网金融对数据处理具有非常强的专业能力, 对处理数据的设备和操作人员要求非常高, 也就是说大数据人才必须要掌
26、握计算机软件技术、运筹统计学、金融学等多领域专业知识。当今世界上最先进的信息技术在大数据征信的数据处理过程中都有涉及, 所以说数据算法技术能力和技术储备是征信行业中的核心力量。我国征信行业的数据采集、处理、评估能力与先进发达国家相比, 还有较大的差距。征信机构进行批量数据采集后, 并不能立刻使用数据, 成为企业决策的依据之前数据必须经过精准的分析、整理、保护、加工。数据不连贯、不持续, 也就是通常情况下所说的数据噪音, 会因为采集的数据琐碎而相应增加。同时, 为了增强建立模型预测的准确性, 技术上也要求将不准确的数据挖出并舍弃。对此, 国外已经有了相当丰富的经验, 值得借鉴。如美国征信公司 E
27、xperian 由于采用多层次数据挖掘技术和云计算技术, 其风险的预测力和分辨力已经达到了世界顶尖水平;又如以信用风险评估立足征信行业的 Zest Finance 公司, 其新模型提取的变量可以达到 7 万个, 它能借助 10 个预测分析模型深入挖掘分析, 即可得出消费者信用评分。(四) 产品化能力和服务质量从目前市场分析来看, 一些征信公司已经提供了一系列产品主要有:数据清理服务、数据整合服务、商业决策数据支撑服务、大数据分析与挖掘服务、个人及企业信用报告等。信用评分体系因其能够解决隐私保护问题, 已经被大多数公司作为主要的导出产品之一。目前我国多家征信企业都发布了自己的信用评分体系。如,
28、拉卡拉征信的“考拉分”, 华道征信的“猪猪分”, 芝麻征信的“芝麻分”, 前海征信的“好信度”, 东汇征信的“东信宝”等, 具体情况如表 1 所示。在金融产品方面, 征信报告的使用能减少金融交易的“信息不对称”现状, 使借贷双方信息更加透明与便捷。同时, 征信机制有助于授信申请人的信用评级, 多渠道、多角度了解贷款人的信息, 从而进一步防范贷后管理中的道德风险9。在 P2P 网贷领域可以避免重复借贷。启动“黑名单”制度、对违约人进行披露等相关强制惩罚措施, 可以培养良好的社会信用环境, 从总体上提高社会信用度10。表 1 部分征信公司目前推出的产品 下载原表 在不久的将来, 产品化能力可能是考
29、验征信机构的重要指标。征信产品和服务要求也会是多维的, 如加快贷款审批流程, 提高贷后风险管理水平, 降低不良贷款率等。目前中国的个人征信机构已经把征信的应用范围从金融领域延伸到生活领域, 征信机构只有不断丰富产品和保证服务质量, 才能满足社会更高层次的需求。提供多样化的咨询服务, 助力金融平台全方位掌握企业经营信息;分地区、行业、规模等进行分析, 帮助银行快速锁定目标客户;根据征信数据得出的评估结果为企业提供决策意见, 有理有据地为企业识别经营风险等。在征信服务的优化创新方面, 要密切关注市场的需求变化, 进行有针对性的调研分析, 引导征信机构合理拓宽数据来源渠道, 支持征信机构服务创新的研
30、究探索, 从而达到为市场提供种类丰富、多样的征信产品和服务的目的11。(五) 信息安全机制我国对信息安全的规定早就开始重视, 近年来我国各个部门出台的涉及到信息安全的法律、法规和政策多达一百多部, 这些法律文件构成了我国信息保护的主体框架, 并且正在逐步完善。2014 年, 中国人民银行颁布的征信机构信息安全规范对征信机构的信息安全作了详细的解释与计划, 金融行业标准也是在该规范的基础上建立的, 从事个人或企业征信业务的机构都是该规划的实施对象。信息安全管理机制的构建是各国长期面临的问题, 它是一个系统化的建设过程, 不像一个单纯的技术或产品工程。因此, 在构建信息安全管理机制时, 不可能是简
31、单的一个步骤或功能就可以完成的, 而是必须以支撑信息安全为中心, 有计划、分步骤地实施。当信息安全受到挑战时, 监控和发展征信系统的信息技术网络和基础设施是征信机构必须不断重复操作的一项重要指令, 通过一系列的反应措施来预防、发现、解决和减少未经授权的访问、误用、计算机病毒等。我们根据 ISO/IEC27001 (1) 的基本原理, 设计了征信机构的安全机制。这种机制是以信息安全为中心, 保护、检测、响应、恢复四步不断优化循环, 以达到为信息安全的实施提供支撑的目的。其元素间的结构关系如图 6 所示。图 6 征信机构信息安全机制 下载原图结语随着我国社会信用体系建设的全面提速, 地方政府对征信
32、行业的重视, 大数据和云计算技术的不断提高, 征信业已经逐步成为推动地方金融发展的新动力。本文认为, 未来企业融资手段将更加多元化、融资数量和规模都会逐步增加, 应运而生的则是企业信用评估业务的快速成长。在企业自行评估与第三方机构评估两种方式里, 因为企业或机构的局限条件不同会选择适合自身的方式。整体而言, 第三方评估机构将逐渐成为主流, 专业化分工使得成本降低, 更重要的是能够保持独立公正, 从而更好地实现对投资风险的控制。互联网金融时代下的征信机构, 只有在把握征信行业各方面发展趋势的基础上, 不断寻找提升核心竞争力的路径, 锐意创新, 才能在征信这个千亿级蓝海市场中激流勇进。参考文献1中
33、国人民银行.中国征信业发展报告 (2003-2013) EB/OL. (2014-12-18) 2016-11-28.http:/ (2003-2013) EB/OL. (2014-12-18) 2016-11-28.http:/ 2中国人民银行中国征信业发展报告编写组.中国征信业发展报告 (2003-2013) DB/OL. (2013-12-12) 2016-11-25.http:/ (2003-2013) DB/OL. (2013-12-12) 2016-11-25.http:/ 3李悠诚, 陶正毅, 白大力.企业如何保护核心能力的载体:无形资产J.对外经济贸易大学学报, 2000 (4
34、) :50.3李悠诚, 陶正毅, 白大力.企业如何保护核心能力的载体:无形资产J.对外经济贸易大学学报, 2000 (4) :50. 4史东明, 明贵栋.企业提升核心竞争力要坚持六大创新N.中国工业报, 2004-09-30 (3) .4史东明, 明贵栋.企业提升核心竞争力要坚持六大创新N.中国工业报, 2004-09-30 (3) . 5管益忻.培育、强化企业核心能力亟待划清的 10 个界限J.市场经济研究, 2000 (10) :38.5管益忻.培育、强化企业核心能力亟待划清的 10 个界限J.市场经济研究, 2000 (10) :38. 6康荣平, 柯银斌.中国企业核心能力剖析:海尔与长
35、虹J.中国工业经济, 2000 (3) :60.6康荣平, 柯银斌.中国企业核心能力剖析:海尔与长虹J.中国工业经济, 2000 (3) :60. 7陈清泰.当前经济调整时期的企业行为研究J.管理世界, 1999 (4) :3.7陈清泰.当前经济调整时期的企业行为研究J.管理世界, 1999 (4) :3. 8中国人民银行海口中心支行调查统计处.典型性网络金融业务发展现状及对国内金融体系的影响J.金融统计与分析, 2014 (3) :89.8中国人民银行海口中心支行调查统计处.典型性网络金融业务发展现状及对国内金融体系的影响J.金融统计与分析, 2014 (3) :89. 9龙西安.个人信用、征信与法M.北京:中国金融出版社, 2004:41.9龙西安.个人信用、征信与法M.北京:中国金融出版社, 2004:41. 10林铁刚.征信概论M.北京:中国金融出版社, 2012:23.10林铁刚.征信概论M.北京:中国金融出版社, 2012:23. 11葛志苏.互联网背景下征信业市场化发展研究J.武汉金融, 2014 (12) :34.11葛志苏.互联网背景下征信业市场化发展研究J.武汉金融, 2014 (12) :34. 注释