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互联网金融从火爆到回归理性（别称：转型Fintech金融科技），顺带也普及了征信、风控等词，就好像突然意识到金融产品会有风险一样。征信作为金融基础的一部分，是揭示风险，防止欺诈的重要手段。而随着电商消费、社交网络等非传统数据的增多，大数据征信也成了很多互金公司标榜的新词。那大数据征信有多大作用呢？
算话征信CEO蒋庆军告诉雷锋网，大数据征信还没有一个明确的定义，更多是由于现实需求而创造出的一个词，而“现在大部分大数据征信公司，基本上提供的是大数据风控服务公司”。他表示：
“传统的征信数据都是标准化、结构化的数据，很难称得上大数据。大数据只是可能与风险相关的普通数据。而大数据征信公司一般指拥有大数据采集或分析能力的风险管理服务公司。”
这是因为非银信贷行业中的多数授信机构（如P2P网贷公司）对征信公司的需求是风控服务，其中包括反欺诈、各类外部数据源获取、负面信用信息查询、信用风险评分，以及贷前、中、后的风险管理咨询等。而这些需求可以由加入了大数据技术的风控手段来满足，从而大数据征信也得到了接受。
即便如此，当前大数据在风险评估中的作用也很难说有多显著。在蒋庆军看来，这主要有两方面的原因：
一是数据缺失，即数据中与个人信用表现能关联起来的实际数据很薄弱，建模的数据不够。虽然现在电商、社交等领域收集到的数据维度很多，但在多数维度上，可得数据较少，数据缺失也比较严重。
二是以大数据的方式做风险评估的时间不长，也远未成熟，相关的人才和经验积累不够。目前最成熟的方法还是以FICO为代表的传统评估方式。
不过他也认为，大数据风险评估属于行业发展的趋势，而算话征信也有相应的准备。
算话征信是一家个人征信公司，管理团队全部来自上海资信，也参与了国内个人征信业早期的探索。公司主要服务非银信贷机构，如网贷机构、P2P平台、消费金融公司，现在的客户包括人人贷、微贷网、证大财富、人人聚财、捷越联合、积木盒子、信而富等在内的300多家信贷服务机构。
除了机构信用信息的共享服务等经典征信内容，算话征信也提供信贷申请反欺诈评估，信用风险评分模型开发咨询，外部数据源对接，互联网大数据的客户授权采集等大数据征信服务。目前已有众多机构加入其反欺诈平台，对接完成20个左右的外部大数据源。
不过虽然身处行业之中，蒋庆军似乎对个人征信市场的预期没有那么美好。他表示，征信市场的商业价值规模与信贷市场的总额有一个严格的比例关系，并为雷锋网进行了粗略的估计：
个人征信市场的规模约为个人信贷总利润5%左右，除去银行业征信服务，非银行业贷款规模约数万亿，除去抵押贷款部分，对征信服务需求最强烈的信用贷款不到1万亿。
1万亿的贷款规模对应的毛利约1000亿，1000亿的贷款利润可以分给征信服务机构的大概不超过50亿。因为征信服务机构可以分得到的服务收入，是贷款坏账的一部分，本质上是帮助授信机构降低坏账，而获得的不高于坏账本身的一部分报酬（当然也有替授信机构防范坏账的报酬，但量级上不会有变化）。因此，50亿的销售收入，按照20%的毛利率计算，给整个征信服务行业产生的净利大概也就10个亿。
就算按100家个人征信机构算，每家所得也不过1000万，这还不考虑授信机构自己也会做征信。蒋庆军的结论是，征信市场“要么大家都活得不会太好，要么能活下来的不会太多”。
那算话征信何苦趟浑水？
蒋庆军表示，“算话征信的出发点是相信征信服务是推动社会信用水平的关键路径”，而且公司“可能最后会归于一个公益机构也说不准”。他告诉雷锋网，其实征信机构可以是公益的，而且公益的性质对社会信用体系更有利，但目前他们“没有能力和条件获得资格去做一个公益征信机构”。
目前商业银行的征信服务已经较完善，但非银信贷和社会化征信领域，还有一些征信服务的市场机会。征信公司也可以在客户欺诈和失信上提供相应的风控服务。所以想先通过商业实践获得生存空间，为非银信贷机构提供信用信息共享平台和风控服务。
有一种观点认为，现在的征信市场数据源是关键。但在蒋庆军看来，如果征信是指行业信用信息共享，那数据源只有一个，即授信机构提供的信贷客户信用历史记录。这时核心则是征信机构的公信力、服务能力和专业性，数据本身倒不是共享平台建成的首要问题。他也相信“共享信用信息具有不可替代的价值”。
题图来自The Atlantic
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