互联网金融，拼的是征信
阅读提示：虽然芝麻信用目前在婚恋领域的应用只是为了鉴别真伪，但以后姑娘们在相亲时会不会增加一条择偶标准，芝麻信用分高于700？这不是比要求验看白金信用卡更方便么？
记者｜任蕙兰
寻找消费“场景”
很多人都感受到了互联网金融对生活的改变，不仅仅是因为你去肯德基买块炸鸡，或是去全家买个冰淇淋，都可以用手机扫码支付，就连你在乌镇买块扎肉，笑意盈盈的老妈妈都会用当地话问你，支付宝还是现金？
支付领域的竞争在即将过去的2015年呈现白热化，但这只是互联网金融的一小块版图。无论是使用支付宝还是微信钱包消费，都需要关联信用卡，转账要绑定借记卡，且不说银行要不要从交易中抽头，本身这些支付工具就可以看成是信用卡的延展用途。而互联网真正要从传统金融手中分去一杯羹，是发生在借贷上。
金融说到底就是借钱，一是要有资金，二是要有想借钱的客户，互联网金融也不例外。前者相对容易，互联网金融平台的资金来源很多元化，有机构的定向投资，也有通过吸储的方式募集资金。
雨后春笋一般拔地而起的众多小互联网金融公司，很多都是靠“两手抓”的模式。一只手通过理财产品来揽储，用户下载个手机App就能操作，界面易懂，操作方便。互联网理财产品的特点，一是要简单，不需要像银行理财产品这么多不同利率、期限组合，挑得人眼晕，但收益要略高于存银行。二是要好玩，最好有一些小游戏吸引用户的时间，增加用户黏性，散散奖品赠品也是必要的。阿里系在余额宝之后，又推出了招财宝、娱乐宝等理财产品，很多用户就是冲着电影首映场、周边产品等福利投资娱乐宝的。
另一只手更重要，就是放款。“花呗”就是阿里参股的蚂蚁金服为“网购族”量身定做的一款小贷产品，先消费后还款，原理和信用卡差不多。双十一、双十二期间，“剁手族”为“花呗”贡献了不少业务量。和“花呗”定位相似的还有京东“白条”，再加上各种针对不同客群的P2P、小贷产品，解放了购物爱好者的钱包，不“月光”似乎都没天理了。
放款是个技术活，首先要找到借款需求。2015年，互联网金融的一大热词就是“场景”，各家都在寻找合适的消费“场景”。为什么要找“场景”？打个比方，大街上这么多人，你知道谁缺钱，谁不缺钱？平台总不能见谁就问，有借款需求么？所以各家只有先找到消费“场景”，才能把自己嵌入进去。
什么是“场景”？比如说，有人想买一台二手车，这就是场景。买二手车的人一般来说比买一手车的经济实力弱，差点儿钱，所以可能有借贷需求，如果切入这个场景，原本只有能力买二手比亚迪的，可能借了钱就能买二手奥迪。又或者，有人想出国度蜜月，这就是“旅游贷”适合切入的场景。广义上来说，“花呗”、京东“白条”切入的都是网购场景。
找到消费场景，就找到了借款需求，但最要紧的是，怎么保证借钱的人会还款？互联网金融功夫都是轻巧路子，切入的是消费金融领域。简单来说就是借钱给个人买东西，不比借钱给企业，有个抵押什么的，借钱给个人消费，一般金额小，时间短，纯凭信用。
所以平台就要一双“火眼金睛”，鉴别哪些是愿意乖乖还钱的客户，哪些是借钱买了一大堆东西以后“玩消失”的。行业内的术语叫做征信。银行判断给哪些客户发信用卡，哪些不发，也要通过征信。一般针对有信用记录的客户，银行可以调取央行征信报告参考，涵盖了客户办信用卡、还款记录。
但从没有办过信用卡的客户怎么去判断？互联网大数据分析就有了用武之地。蚂蚁金服的芝麻信用、腾讯征信，都在深耕这个领域。小公司也忙着开发各种征信模型，甚至从各大商业银行信用卡部、以及fico等信用卡评分机构招兵买马。
“芝麻信用”四面出击
蚂蚁金服在个人征信领域出的招，是芝麻信用对用户的信用资质判断，已经有多家P2P对芝麻分伸出橄榄枝。
芝麻分的出具方是蚂蚁金服旗下的独立第三方信用评估机构芝麻信用管理有限公司，它在用户授权的情况下，依据用户在互联网上的各类消费和行为数据，经过一系列模型算法，对各维度数据进行综合处理和评估，呈现个人信用状况。决定分值高低的变量主要源自于五个维度，包括用户信用历史、信用偏好、履约能力、身份特质、人脉关系。
芝麻信用的数据包括用户的网购数据，各种金融数据，涵盖了信用卡还款、网购、转账、理财、水电煤缴费、租房信息、住址搬迁历史、社交关系等各种场景。网购消费的偏好和支付习惯等蛛丝马迹都将成为芝麻信用打分的依据。当然，传统征信数据诸如公安部人口户籍、教育部学历、工商注册等政府机构数据也被纳入考量。
虽然不是每个人都要拿自己的芝麻分去借钱，但它确实有一些实际用处。除了供你在朋友圈嘚瑟之外，芝麻分能帮你方便办签证。芝麻分的分值范围在350-950，分值越高代表信用越好。芝麻分高于700分申请新加坡签证，无须提供在职证明、个人信息表、户口本、身份证复印件等资料。芝麻分在750分以上的用户，以后或许可以在线申请卢森堡签证，并减免办签资料。当然，这两个国家签证难度系数本来也不算高，芝麻分只是省去你抱着一堆材料去领馆排队的折腾。
除了办签证，芝麻分的另一个用处是住酒店。600分以上的支付宝实名用户，可以在阿里旅游平台预订“信用住”酒店，不用刷信用卡预付，不用现金押金，离店把房卡放到前台，系统自动从支付宝账户扣除房费。
这些正是互联网征信最擅长做的事——寻找消费场景，把自己植入进去。芝麻信用接入租车、酒店等日常生活化的场景，让用户以信用记录取代繁琐的证明担保手续。而阿里系庞大的用户交易数据正是征信的支撑。
记者了解到，在公测期间，芝麻信用还寻求在租房、租车、C2C交易、婚恋等行业中，基于不同行业需求、特性展开合作。虽然芝麻信用目前在婚恋领域的应用只是为了鉴别真伪，但以后姑娘们在相亲时会不会增加一条择偶标准，芝麻信用分高于700？这不是比要求验看白金信用卡更方便么？
腾讯“微粒贷”蛰伏待机
芝麻信用分析数据的五个维度中，人脉关系排最后一个。阿里系最大的软肋在于社交关系，“来往”上的交流密度远不及微信，反过来说，社交数据也构成了腾讯征信的最大卖点。
“一个借钱的客户还不还钱，一是还款能力决定的，二是还款意愿决定的。传统征信数据可以判断一个人的还款能力，但不能判断他的还款意愿。社交数据就可以。”前海微众银行副行长黄黎明在一次公开演讲中表示。他点出了社交数据和征信之间的逻辑联系，也就是挖掘社交数据金矿的方向。试想如果一个人在微信上经常和别人讨论怎么打爆电话卡玩失踪，难道还会乖乖还钱？
腾讯在征信上的脚步不比阿里慢。在很多人忙着查看支付宝账户里的芝麻分时，一小批人发现不知道什么时候自己的微信钱包中多了个新玩意儿“微粒贷”。这款产品定位为互联网小额信贷产品，贷款额度在500-20万元，纯信用分期，贷款日利率在万分之五，这个利率水平与银行信用卡取现相当，高于银行消费贷款利率。
芝麻信用分已经四面出击，而“微粒贷”还在内测期间。用户主要以微众和腾讯内部员工为主。“微粒贷”比芝麻信用低调得多，因为它是通过“白名单”机制筛选出首批最符合定位的用户，“微粒贷”已经出现在受邀者的QQ钱包和微信钱包中，而大部分人对此闻所未闻。即使是在腾讯内部，也并非所有员工都知道“微粒贷”。
腾讯一共放了20多万个白名单，大致是18-45岁财付通绑卡用户，使用QQ钱包或微信钱包。以QQ用户为例，受邀者用手机进入QQ钱包，在“金融理财”中找到“微粒贷”，输入支付密码后便可查看个人的可借额度。
“微粒贷”的借贷和审批都发生在纯线上，据说最快的人用45秒就能完成贷款操作。45秒内风控能做什么？互联网征信在摸索答案。
除了人行征信，以及包含学历评分模型、基本特征和社会特征在内的“基础画像”，腾讯征信数据主要来自客户在财付通平台的交易信息，还有社交圈信息，也就是微信和QQ上的数据。基于这些社交信息，平台能够判断用户的行为特征，比如生活轨迹、兴趣爱好，以及小善小恶。
和银行相比，无论是芝麻信用还是腾讯征信，在传统征信系统都不占优势，不得不选择剑走偏锋。虽然公安、学历等数据也被纳入风控模型，但它们更倚重于互联网数据，从用户的社交、关系链、兴趣爱好和生活轨迹等入手。
企鹅家的信用评分不大好猜。腾讯没有公布用户的信用分，但也确实存在分值。黄黎明表示，他们从用户的各种微信行为特征中找出几万个变量，用现有的数据在系统上进行比对，最终提取了二三十个和用户信用关系比较大的变量。
举一个例子，比如用户60天内在微信上的群聊和单聊频次，可以反映一个人的经济实力。如果一个人60天内没有群聊记录，只有单聊，可能他就没有一个归属的组织，是失学或失业状态。因为一般人经常会在微信上的同事群、同学群交流。当然，这只是一个影响微小的变量。
能否牵手传统金融？
事实上，与其说腾讯在做互联网银行，不如说在做互联网征信。微众银行的模式是和传统银行合作，后者提供借贷资金，前者提供客户、风控模型和贷后。从目前的业务模式来看，前海微众银行与其说是一个金融机构，不如说是金融服务机构，为金融机构服务，承担风控和信息中介的角色。
而芝麻信用除了为同属于阿里旗下的“花呗”提供征信服务，也在向传统金融行业兜售征信模型。理论上来说，对于没有信用卡历史的客户，芝麻信用是个有效的补充。而与银行合作，芝麻信用可以利用银行数据补充自己的征信模型。打个比方，芝麻信用有一个人的网购记录、收获地址等数据，而银行有他的工作、学历等数据，两者双剑合璧，显然能提高征信精确率。
但是这样的合作有现实难度，芝麻信用分或腾讯信用分的高低，和信用卡逾期率有没有必然关系？信用分高的客户，一定是信用记录良好，一向乖乖还钱？分数低的人就一定“渣人”，会不会“错杀”？互联网征信的数据和银行实践的数据是不是匹配，还需要验证。
即使互联网信用分的准确性得到验证，传统金融机构会不会买单？一个银行从业人员透露，银行向fico等信用卡评分机构购买征信服务时，一般需要参与从模型的开发到应用的所有过程，掌握评分涉及到的关键变量。也就是说，银行知道哪些因素左右一个客户的分数高低，各个变量所占的权重等等。这既是巴塞尔协议等有关规则对银行的约束，也是银行对自身风控的把握。
“如果用了互联网征信模型，我们制定了相关的授信政策，突然芝麻信用给所有人都提高50分，那我们原来做的授信政策岂不是就不准确了？很可能带来后续的风险。”但对于芝麻信用或腾讯信用来说，显然未必愿意将黑匣子交给银行，因为这是自己手上最大的筹码。
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