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冯军:信用差的根本原因是违约成本太低

  • 发布时间:2015-05-24 17:35:00  来源:中国经济网  作者:佚名  责任编辑:胡爱善

  以“新常态、新金融”为主题的2015清华五道口全球金融论坛在清华大学举行。华道征信负责人冯军表示,现在为什么有人说中国人信用差,根本原因就是中国人违约成本太低了。由于社会诚信体系薄弱,导致现在大部分中国人如果没有抵押担保的情况,违约成本太低,所以违约发生情况就非常多。

  

  (图为华道征信负责人冯军)

  以下为发言全文:

  冯军:大家下午好!

  刚才我上来以后仔细看了一下6位嘉宾,发现其中3位和我有密切的关系。IDG李总、宜信唐总,唐总是我当时做北京市亿美软通科技有司天使投资人,IDG是我们A轮投资人,有困难的时候还做过桥贷款,策源创投冯总,我们是本家,周总我们也打过交道,台上的人跟我的关系都不一般。这就引出来我今天演讲的一个主题,征信的新业态的探索与实践。

  一、信用是一个人最重要的资产。

  刚才之所以提我和各位嘉宾的关系,就是证明我的信用好。现在流行一个词,颜值,就是长的好看分数标多少,我觉得人最重要的值应该是信用值,在座里面我的信用值就很高。台上鼓掌的都有深切体验。

  现在为什么有人说中国人信用差,根本原因就是中国人违约成本太低了。现代金融环境是以抵押担保做基础的。良好的金融发展应该是建立在信用基础上。信用重要性在现在并没有得到充分的体现。由于社会诚信体系薄弱,导致现在大部分中国人如果没有抵押担保的情况,违约成本太低,所以违约发生情况就非常多。

  建设社会诚信体系,建立个人有效的信用资产,实际上是我们现在的一个重要课题。这也是我们作为民营征信公司需要努力的方向。

  二、关于信用。

  我们的理念是一切皆信用,一切数据皆信用数据。在移动互联网时代,人的言与行已经没有边界了,但是这些言与行是有痕迹的,是有迹可循的。每一个社会个体在社会生活的方方面面都留下了痕迹,无论在网上社交圈里,还是在线下的消费都是有迹可循,所有迹就是数据,综合起来就是大数据

  基于大数据技术等综合手段,比如说量化分析、社会行为分析,我们可以将所有这些数据跟这个人的信用记录、信用历史、信用行为结合起来。现在现有的征信系统又不能满足于现代飞速发展的移动互联网时代征信需求,比如说央行的征信数据库,仅仅覆盖了2点几亿人,还不到全国人口百分之二十几。征信报告里面维度比较单一,只有还贷记录。大部分金融机构运用征信报告,解读征信报告的方法还是比较简单,甚至粗暴。

  我个人信用记录就不怎么好,主要是我征信报告里面还款逾期太多了,虽然逾期就几天,但是次数太多,因为我出差,尤其有时候出国,还款晚点,都记录在征信报告这里面来。虽然这样,我并不认为我是信用差的人,我通过其他信用数据可以把这个补好,人行征信报告里面没有,大型金融机构尤其是银行解读的时候比较机械,这都是当代征信体系里面需要改进的地方。

  什么是征信新业态呢?征信新业态是基于大数据、全方位的,尽可能搜集所有关键变量,并且为个人提供一个立体画像,这个画像又是能够基于不同的场合,不同的平台,能够针对不同平台、不同场景下的应用,对个人的信用行为进行评估,甚至预测。比如说租房是个场景,如果通过一般的信用场景,单纯凭信用报告,即使这个人信用记录很好,由于他经常搬家这一个因素有可能造成房东不爽,也可能被房东拒绝,这就造成了这是非常重要的影响因素,影响人的信用。

  作为民营征信,在实践中,基本上各家民营征信机构都引用了不同的数据源,致力于将各个信用孤岛打通,根据不同应用数据选取不同维度的数据,针对不同的数据实现征信应用场景化、平台化。

  不同的民营征信机构数据来源是各有侧重,应用场景也不同,随着行业的发展,我相信各家机构肯定在竞争中各有差异,发挥自己的竞争优势。

  各家的发展思路有三个特点,一是独立,坚持独立的第三方,这是一个基本原则,二是安全,一定要合规,要有用户授权,同时保护个人隐私,保障数据安全;三是差异化,符合监管的要求。

  这里我们有一个产品面向企业,就是反欺诈联盟,我们和行业信用信息共享一个服务平台,采取会员制,对黑名单和负面信息共享,面向金融机构和企业提供反欺诈,降低风险。

  作为北京华道征信有限公司,我们面向消费者刚刚开发出来一个细分领域里面的细分产品,是面向租房的,给房客打分,租房不看脸看分。昨天吃饭的时候说清华有个老师把房子出租,要面试房客,排队面试,通过的人非常高兴,因为在五道口。有了我们这个产品打分,房东就更满意了。

  这是我们产品的几个界面,几个参与者,有房主,有方客,我的分数是869分,这里面身份认证和背景特质、消费水平,我的分数都是A级,生活信用,我信用报告差了一点,是B级,日常行为,因为我们夜里活动比较多,所以容易遭致房东不满,C级,总的分数869,还是不错的。

  我的介绍就到这里,谢谢大家。

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