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!暂时仅在手Q服务号提供查询服务，网站将会在近期逐步开放，敬请期待八家民营企业进入个人征信市场，相对于央行征信服务，民营征信数据采集源更广，将会渗透群众生活细节，而其信用报告评分的高低也将影响到个人租车买房子等，“未来，信用越来越重要，无信者寸步难行”。
从今天开始，要注意你的所有行为
　　随着互联网技术的发展，评判一个人的信用维度越来越多，只要你联网，就会在网上留下你点点滴滴的小爪印，所谓“雁过留声”，将众多的小爪印联系起来，如果再配上人脸识别，互联网公司基本可以活生生地把你描绘出来。所以，从今天开始，要注意你的所有行为，包括你无意间浏览的那些小网页。
社交：多维度的朋友圈
　　社交数据究竟是如何对个人信用产生影响的呢？吴丹举了一个很简单的例子：在金融领域，金融机构首先防范的就是金融欺诈，比如，某些集团或个人伪造身份套取银行的贷款。
　　关于欺诈的人，腾讯发现有一个维度与信用的相关性很高，即他周边与其社交的人里面，有些人的身份也是他伪造出来的，或者这些人也在伪造自己的身份，如果把他的社交圈比作一个球，欺诈行为涂成黑色，那么可以看到这个球内大部分是漆黑的。
　　如果是一个真实的客户，有正常的交往圈，就会发现这个人的社交球内都是可以点亮的人。如果应用这种技术就会发现，一个惯于欺诈的人周边是类似的或不确定的人，而真实的人周边都是真实身份的人。
电商：我知道你的全部
　　相比于社交，电商数据在征信领域的应用可能更容易理解，比如，你于2008年在淘宝上注册了一个账户，那么，7年来，你在淘宝上的行为基本可以描绘出你的个人画像。
　　比如，收货地址大致可以判断一个人的工作场所，如果工作场所常年不变，那么收入稳定，如果变来变去，那么，收入不稳；如果收货地址是小区，那么可以作为家庭环境的判断维度，如果家庭收货地址常年不变，可以判断这个房子是自己的，如果一年半载变一次，那就是租的。如果一男一女收货地址一致，且用一个IP地址，那么，关系密切，夫妻或兄妹或父女母女。
　　另外，消费能力和消费习惯也与信用相关，一个经常买吃的（吃货）和一个经常买家具及一个经常买健身器材（健身教练除外）的信用等级是不一样的。一个经常发起捐赠的人，信用会更好。
　　在淘宝上一个月为自己充了多少话费，可以推断月工资有多少。如果一个人的手机号码已经十年没有换，基本可以放心借钱给他，因为理论上没有人向他催债。
　　某一段时间大量买孕妇用品的育龄女性，那么基本判断她怀孕了，过了一段时间她又开始买婴儿用品，那么应该是生了，生了男孩还是女孩，都可以从购买类型中判断。
　　另外，买衣服的码数，裤子的码数，内衣的码数基本可以描绘一个人的身材。通过所有这些数据，淘宝就可以给自己的用户描绘体型，如果再加上人脸识别，基本可以还原一个人。
　　以后，有了可穿戴设备，你在网上的行为表现就是7×24小时，彼时，好人坏人自有决断。
个人征信将渗透生活方方面面
　　中央财经大学教授郭田勇接受中新网IT频道采访时表示，原来个人征信主要集中在信贷系统，对个人影响也主要体现在信贷业务方面；民营征信“开闸”后，这种情况将改变，将会渗透到个人生活细节中。
　　郭田勇说道，“民营征信的一个"亮点"就是个人征信数据采集从线下转移到线上，相对于线下，个人线上生活痕迹更容易被记录。八家民营企业中，不乏有腾讯、阿里等，这些企业业务更贴近民生，手握网民生活细节的大数据。”据悉，八家民营企业中，既有手握居民水、电、煤气、固话、宽带等缴费业务数据的拉卡拉，也有集社交、购物大成者的腾讯、阿里。
　　不过哪些数据会被用于个人民营征信业务中，目前并无官方消息。有媒体猜测，滴滴打车爽约、淘宝差评记录、骗取保费时伪造个人信息等或都将成为个人征信报告中的“污点”。
　　郭田勇认为，凡是涉及到个人诚信问题的业务都应该成为个人征信报告评分标准。中国人民大学财政金融学院教授吴晶妹认为，“哪些该纳入，哪些不该纳入，说到底还得由法律来界定。”
　　一个共识是，个人征信报告数据来源于人民生活细节，最终也将用到人民生活点滴中去。
　　腾讯征信一负责人表示，“如果一个人的信用程度高，那么他在买房买车或者买互联网理财产品时，会享受相对较高的授信额度。”新华网也做了预测，也许，今后在相亲网站上，可以通过信用数据筛选交往对象，防止骗婚；在租房时，可以通过出具信用报告，顺利通过房东考察；在求职时，可以凭借信用报告获得单位的认可；在租车时，凭借较好的信用评分可以免交押金&
　　“参考美国个人征信体系，在我国，未来个人信用也越来越重要。"无信者寸步难行。"郭田勇表示。
信用应用场景
　　金融领域：
　　借贷（银行、P2P、消费信贷）
　　保险（信用保证保险）
　　生活领域(有了良好的信用报告以后，以下场景将“自动生成”)：
　　大学租书：拿书就走
　　租车：提车就跑，不交租金
　　餐馆订位：无限时保留座位
　　租房：房东信你，不用压你两个月租金
　　应聘：用人单位更加相信你
　　相亲网站：姑娘们相信你是真的高富帅
　　二手车、二手房买卖：免中介了
　　社交：你可以发起对小王的信用分查看申请
　　通讯：手机卡可以不止透支10元
　　订酒店：不用刷预授权了
　　人人快递：把邮件放心交给陌生人
　　出国签证：不需要存款证明、房产证明
　　资料来源：第一财经日报、中国新闻网等看三马如何玩征信 谁的商业模式更牛？|征信|个人征信|三马_新浪财经_新浪网
&&& &&正文
看三马如何玩征信 谁的商业模式更牛？
　　自央行发布《关于做好个人征信业务准备工作的通知》(下称《通知》)，个人征信市场一触即发，上述《通知》要求芝麻信用、腾讯征信、深圳前海征信、鹏元征信、中诚信征、中智诚征信、拉卡拉信用、北京华道征信等八家机构做好个人征信业务的准备工作，准备时间为6个月。
　　这八家商业机构各有背景，除了以鹏元为代表的老牌机构外，芝麻、腾讯、前海背后的“三马”再次聚首引发了市场的热议，在过去的两年，“三马”在互联网金融领域兴风作浪，竞争也伴随着合作，而对于个人征信这块全新的业务，三家又能玩出什么花样？
　　近日，《第一财经日报》记者分别采访了三家征信业务相关负责人解读自家商业模式，显然，“三马”各有侧重，究竟谁在未来能够成为翘楚，要市场的试炼。
　　优势数据源决定方法论
　　上述《通知》发布以后，三家又开始了新一轮的忙碌，“这不是意味着牌照的下发，央行给了6个月的准备期，此后还要进行一轮检查，看看是否达到条件。”深圳前海征信总经理邱寒在接受《第一财经日报》记者采访时说。
　　邱寒猜测，下一步央行关注的依旧是个人信息安全和个人隐私保护，“不管是内控制度的建立、系统信息安全防范机制还是授权条例，肯定都是检查的重点方向，这些也是前期的准备方向。”她说。
　　而就在《通知》发布之前，三家也已经基于各自现有的数据进行了大量的内部测试，平安于2012年就盯上了征信业务，当时也与央行进行了意向沟通，直到《征信业管理条例》和《征信机构管理办法》于2013年3月和12月分别出台，商业机构申请成立征信机构才有了法律的依据。
　　平安有8000万个人客户，作为金融机构，平安的客户基本都是实名制，且交易行为更多的是属于金融行为，与个人征信所需要的数据源高度相关。
　　“其实我们之前做了一些内部测试，更多的是基于内部子公司的需求，不进入征信系统，拿到牌照后，我们会与集团各个专业公司谈，但平安集团内部的金融业态非常复杂，面对的监管也不一样，所以还需要个案处理。”邱寒说。
　　在她看来，平安一直在与风险打交道，不同的产品有不同的风险表现形式，在这个基础上再融入新的数据源，就可以把传统经验提到一个新的高度。
　　“对于任何一个人未来风险的评价都是基于对于历史的验证，评价模型没有经过历史数据的长时间验证都是无本之木，不管征信发展到什么程度，历史数据永远非常重要。”她说。
　　而腾讯征信总经理(筹)吴丹在接受《第一财经日报》记者采访时表示，腾讯征信的数据是建立在腾讯自己多年数据积累的基础之上，“腾讯内部数据非常丰富，包括社交、支付、游戏、虚拟行为、网络行为表现等，这些数据是传统公司很少触及的领域”。
　　“在过去一段时间，我们做了非常多的探索。每一天都在发现新的变量、新的模式和新的规律，同时也在验证，观察它对信用评分是否合适，经过科学的建模、测试之后，才会把它放到征信里面去，作为产品对外提供。”他说。
　　据了解，目前腾讯覆盖8亿QQ账户，5亿微信账户和3亿支付用户，对于外界质疑腾讯缺乏与金融直接相关的数据，如何玩征信？吴丹说，腾讯自己做过一些信贷产品，这种产品不是只针对有的客户，有很多尝试是针对比较草根的用户，比如刚刚进入社会的大学生，贷款额可能只有500元、1000元。
　　“这方面的信息我们也在累积，可能金融机构或银行认为腾讯没有那么多直接的表现数据，事实上，这个事情我们一直在做，如今已经累积了相当量的数据，足够让我们做出信用模型，足够让我们对用户信用判断达到一定的程度，我们现在可以对上亿的用户做出信用评分。”吴丹说。
　　相比于前两家，在个人征信领域，一直被寄予玩出更多花样，芝麻信用隶属于蚂蚁金融服务集团，就在央行下发《通知》之前，蚂蚁金服旗下的蚂蚁微贷就联合淘宝、天猫共同推出一项名为“花呗”的消费贷款服务。
　　“花呗还是一个试用的场景，只开放给一部分活跃用户，无论是花呗还是微贷，背后的很多模型与芝麻信用是共通的。”蚂蚁金服一位负责人对本报记者说。
　　“其实，个人信用在阿里内部已经推进了很多年，阿里小贷就是利用线上的数据来判断卖家的信用，这就是征信数据，阿里小贷的信用数据拿出来甚至可以给银行作参考，目前，芝麻信用内部测试构建的模型已经不止上万个。”他说。
　　据了解，目前蚂蚁金服已经有3亿实名制用户，“外界一直在说，我们只有电商数据，但其实，电商数据伴随着一系列行为：注册、收货、物流、认证、基于金钱的社交工具、理财、订酒店、订航班、交水电煤费用，电商是中间的一个点，围绕这个点发散出来的东西是非常丰富的。”上述蚂蚁金服负责人说。
　　建模能力决定有效性
　　尽管三家都认为自己积累了行业内最为丰富的大数据，但仅有数据来源是不够的，其背后是数据处理能力和研究，如何在海量的数据里建立评判个人信用的模型，且被验证行之有效，是关键所在。
　　“所谓的大数据分析，其实就是找出不同数据之间的关联性，找出因果关系，有很多时候，这些因果关系在我们的常识里是很难想到的，在传统征信领域，判断一个人的信用状况维度很简单，比如收入高低、地位高低、有房否，有车否，但在互联网领域，一个你从未关注过的维度可能就与信用正相关或反相关。”上述蚂蚁金服负责人说。
　　那么，如何搭起这种维度与维度之间的相关性，就成为摆在三家征信机构面前的首要问题。
　　“信用是很复杂的，比如两个人今天买了同样的手机，但不代表两人是一样的，可能他们的消费观不一样，前一个人比较节约，所以买了这个手机，但他本身很有钱，后一个人比较铺张浪费，买完手机后口袋空空，两个人的信用肯定不一样，所以要用历史数据作为参考系验证这种规则是否有效。”邱寒说。
　　“模型的建立其实没有太多特别，但这些模型最终是否有效，是否适合用户，这是需要验证的，模型只是一种呈现，重要的是建模的能力、分析的能力。”邱寒说。
　　她认为，人是非常复杂的，单独从任何一个方向来评价都不足够，要把各种维度串联起来，尤其是与金融相关的维度，金融维度更为重要。
　　吴丹也表示，建立行之有效的信用判定模型非常困难，要在各个变量中一个一个尝试，“上万个变量，都要经过验证，”吴丹表示，腾讯的互联网大数据征信主要运用社交网络上的海量信息，比如在线、财产、消费、社交等情况，为用户建立基于互联网信息的征信报告。
　　具体说来，征信体系将利用其大数据平台TDBANK，在不同数据源中，采集处理相关行为和基础画像等数据，并利用统计学、传统机器学习的方法，得出用户信用得分，形成个人征信报告。
　　在大家眼中，社交软件上往往缺乏真实性，如果拿来作为征信数据的参考系，是否有效？对此，吴丹解释，社交数据的有效性在国内外都是很前沿的课题，业内也有很多不同的声音，“但对我们来说，社交数据肯定有用，我们做过的探索和模型能够证明这一点，目前我们研究的是社交数据多有用以及如何用起来，如何令其在评分里更加稳定。”
　　他举例道，比如一个QQ账户是虚拟身份，虽然我们可能不知道这个用户背后的人是谁，但不能说这个账户是没有价值的，一个稀缺的QQ号码在黑市上的价格可能是几万或十几万，这个账号本身就产生了价值。
　　“如果这个账户背后的人有一天对银行说，我把这个账户抵押给你，能否给我500元的借款？我们认为可以做，这就是虚拟财产的价值。”吴丹说。
　　“芝麻信用构建模型不止上万个，这些模型也是核心竞争力，没有一个公司会泄露模型的构成，模型一旦泄露，一是涉及商业泄密，二是可能造成信用套利。”蚂蚁金服内部人士表示。
　　“比如，我们发现，一个消费者的捐赠行为丰富，信用通常非常好，而且两者的比例是保持不变的。我们会跟市场讲，如果经常献爱心，信用就会好，但我不会告诉你一个月要献多少次爱心，金额多少，算信用好。”他说。
　　“我们有开放式的、分布式的数据平台系统，把这些数据进行一些整理、运算以后，会得出用户的画像，包括他的资金往来关系等等。测试后发现，无论是人群覆盖度还是对业务场景信用的区分程度上都有一个很好的表现。”蚂蚁金服内部人士表示。
　　该人士解释，芝麻信用能够参考的维度包括淘宝、支付宝钱包、信用卡、缴费、支付、消费、年龄、性别、职业、家庭、状况、注册信息、是否实名认证、兴趣偏好、物品档次怎么样、有没有黑名单记录、资金、支付的渠道、资金往来的人脉关系，等等。“人脉关系有很多场景，我们可以聊天，加一个好友，但资金是最确切的，那些可能和你发生资金关系的人一定比普通与你聊天的人更密切。”他说。
　　另外，芝麻信用把这些个人信用评判系统开发出来，还要和外部的数据进行双向流动，使得反馈数据再回流到芝麻信用，从而修正或积累这个人的信用情况。
　　“三马”征信模式对比
　　盈利方式：
　　前海征信：“对于平安来说，征信业务更像是金融基础设施，盈利不是唯一的目标。但如何赚钱也是我们要考虑的问题，很多商业模式需要思考，有一点非常明确，我们不止对内服务，而是为市场、个人的需要服务。”
　　芝麻信用：“马总说过，一切业务数据化，所有的数据都是业务，他给整个公司的定位不是电商公司而是数据公司，他认为，你只要能够让别人过得更好，继而就能从中赚到钱。”
　　腾讯征信：“对个人免费，对机构收费”，“征信平台开发出来之后，希望把这种能力提供给更多的合作伙伴，比如P2P、众筹等互联网金融。”
　　团队概况：
　　前海征信：传统金融人才+互联网人才+海外高端的数据科学家。
　　芝麻信用：本质上是一家大数据公司，团队里面有大批的数据科学家。
　　腾讯征信：60人左右，包括风控、模型、产品、开发等。
　　目标客户：
　　前海征信：前期为金融机构和部分个人
　　芝麻信用：只要有需求
　　腾讯征信：个人和机构
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