摘要：純信用或風險控制初創(chuàng)公司只有在從工具切換到特定業(yè)務(wù)時才能變得更大。

互聯(lián)網(wǎng)金融是當下最大的創(chuàng)業(yè)時刻之一。各種互聯(lián)網(wǎng)金融公司已經(jīng)出現(xiàn)了時代要求，近3000家P2P公司，以及一些為期三年的融資大學生分期公司。作為熱門P2P信貸和消費者分期貸款的基礎(chǔ)設(shè)施——個人信用和風險控制行業(yè)，由于近1000億的未來空間和大數(shù)據(jù)信用，云風控制等概念被視為下一個發(fā)泄。

然而，通過比較美國，日本和中國信用報告市場的發(fā)展過程和最終模式，我相信中國的大數(shù)據(jù)信貸和風險控制市場將只面臨數(shù)百億的市場空間，公共機構(gòu)和許可證。和信貸公司壟斷剩余的關(guān)于市場和其他問題，企業(yè)家沒有空間來創(chuàng)造大機會。純信用或風險控制的初創(chuàng)公司只有在從工具切換到特定業(yè)務(wù)時才能變得更大。

　　互聯(lián)網(wǎng)對于征信產(chǎn)業(yè)的改變

互聯(lián)網(wǎng)在信用報告行業(yè)的變化，我相信只有效率有所提高，而不改變原有的業(yè)務(wù)邏輯和商業(yè)模式。

傳統(tǒng)的信用信息產(chǎn)業(yè)鏈由數(shù)據(jù)公司，信用信息公司和信用信息用戶組成。其中，數(shù)據(jù)公司的核心競爭力在于控制和挖掘獨特數(shù)據(jù)源的能力。信用信息公司的核心競爭力在于數(shù)據(jù)源的完整性，數(shù)據(jù)完整性的覆蓋范圍以及分析和映像數(shù)據(jù)的能力。

從邏輯演繹看，互聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)增加了新的數(shù)據(jù)緯度并改變了數(shù)據(jù)的收集方式。但這兩點只會增加數(shù)據(jù)公司的數(shù)據(jù)來源，或提高數(shù)據(jù)采集的效率，并且不會大幅改變其收集和銷售數(shù)據(jù)的基本模型。

對于信用信息公司來說，它本身就是一家大數(shù)據(jù)公司?；ヂ?lián)網(wǎng)帶來的信息變化無法重建信用信息公司的核心數(shù)據(jù)清理，挖掘和肖像。對于信用用戶而言，互聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)可能會增加其直接收集數(shù)據(jù)和控制的能力，并減少對前兩者的需求。

總的來說，我認為互聯(lián)網(wǎng)將提升信用報告行業(yè)的整體效率，但它不會改變信用報告公司的基本模式。因此，我們可以利用海外美國，日本和歐洲信用信息市場的發(fā)展歷史來推測國內(nèi)信用報告行業(yè)的未來發(fā)展。

　　征信市場避不開的“三重門”

　　第一重門：市場規(guī)模有限。

美國，日本和歐洲等成熟信貸市場的成熟度僅為60至650億元。從發(fā)達國家的經(jīng)驗來看，純信貸或風險控制的整體市場并不大，而最發(fā)達的美國信用信息市場年收入僅約650億元。

一個國家的信用信息市場的規(guī)模取決于政府設(shè)定的運營結(jié)構(gòu)。有私營公司（以美國為代表），純粹的公共企業(yè)（以法國為代表）和公司（以日本為代表）。市場越大，市場規(guī)模越大。

其中，市場規(guī)模最大的是第一個結(jié)構(gòu)。以美國為例，Experian，Equifax和Trans Union三大個人信貸公司的年收入總額約為83億美元。最大的壟斷企業(yè)信貸公司Dun& 2012年，Bradstreet的收入為16.63億元人民幣，是最大的風力控制模式。該公司2013年的FICO收入約為7.43億元人民幣。 —這五家公司的年收入約為107億美元。假設(shè)這五家公司70％的收入來自美國市場，他們的美國市場收入約為75億美元。

至于第二和第三種結(jié)構(gòu)，產(chǎn)值最大的日本市場僅為10億美元以下。

　　第二重門：市場機構(gòu)空間小。

中國的信用信息市場結(jié)構(gòu)與日本相似。它由公共信用局和市場機構(gòu)主導。中央銀行的信貸機構(gòu)壟斷了大多數(shù)市場，為市場機構(gòu)留下了很小的空間。

中國的信用信息市場體系現(xiàn)在以公共中央銀行信用信息中心和地方信用報告機構(gòu)為基礎(chǔ)，輔以市場化的商業(yè)信用報告機構(gòu)。從1980年底到現(xiàn)在，它經(jīng)歷了幾個階段，如啟動，建立信貸平臺，領(lǐng)導中央銀行。

2015年1月5日，中國人民銀行發(fā)出《關(guān)于做好個人征信業(yè)務(wù)準備工作的通知》要求芝麻信貸，騰訊信用等8家機構(gòu)為個人信用信息業(yè)務(wù)做準備，并在合適的時間發(fā)放第一批許可證。到目前為止，除了以央行為主導的公司和個人信用報告系統(tǒng)外，還有50多家社會信用機構(gòu)和80家信用評級機構(gòu)。

在央行開通個人信用信息許可證之前，2015年國內(nèi)信用信息市場規(guī)模預計約為60億元。中央銀行信用信息中心的市場份額接近70％，短期內(nèi)為市場預留的空間非常小，占地20億元。美國信用信息市場自1980年以來一直被信息化，寡頭壟斷市場在2010年保持穩(wěn)定。近30年來，收入已達到100億美元的規(guī)模?？紤]到技術(shù)加速的因素，假設(shè)年均增長率為22％，可以合理地預計中國需要15年才能達到1000億的市場階段。

　　第三重門：牌照公司激烈競爭，創(chuàng)業(yè)公司生存不易。

許可信用公司依賴于許可授予的融資能力和數(shù)據(jù)來源權(quán)擴大，但擴大的空間取決于中央銀行信用信息中心的開放性，初創(chuàng)純數(shù)據(jù)信用公司沒有多少改進的余地。

假設(shè)未來的市場機構(gòu)可以占到市場份額的30％，那么新的數(shù)百億市場將在2020年前爭奪新的被許可人。但是，如果央行不與許可公司共享數(shù)據(jù)，后者將不會能夠花費最核心的所有銀行信用數(shù)據(jù)，只能從中央銀行購買，并且不能在短時間內(nèi)推出比中央銀行信貸中心更有效的信貸產(chǎn)品。只能用作輔助功能。

第一批許可證放在8家商店，后續(xù)工作未知。如果將來繼續(xù)發(fā)行多個許可證，個人信用信息市場將加劇目前的許可融資，收購團隊和小額信用報告公司的情況。未來，信用報告行業(yè)將面臨數(shù)據(jù)同質(zhì)化，產(chǎn)品同質(zhì)化，價格戰(zhàn)，甚至互聯(lián)網(wǎng)免費等問題，降低行業(yè)整體產(chǎn)值。

相比之下，純數(shù)據(jù)信用創(chuàng)業(yè)公司在融資，獨特數(shù)據(jù)源和團隊方面沒有優(yōu)勢，但市場競爭同樣激烈。而且，由于沒有信用卡，信用信息創(chuàng)業(yè)公司不能合法獲取核心數(shù)據(jù)，如銀行信用數(shù)據(jù)或運營商和公安局的隱私數(shù)據(jù);也不能使用許可證為其他信用信息公司的收購提供資金。優(yōu)點。因此，我不認為創(chuàng)業(yè)公司可以在信用信息領(lǐng)域成長和發(fā)展，成為未來的寡頭之一。

　　征信行業(yè)未來的機會在哪里?

如果純信用信息市場沒有機會給創(chuàng)業(yè)公司，那么信貸行業(yè)初創(chuàng)公司的機會在哪里？在這里，我們將逐一討論數(shù)據(jù)公司，風險控制模型，風險控制信息系統(tǒng)，反欺詐，資產(chǎn)處置和貸款業(yè)務(wù)。 ，資產(chǎn)證券化和市場空間的可能性。

　　第一，數(shù)據(jù)公司。

這可能是大多數(shù)信用報告公司的最終形式。借鑒美國和日本信用報告公司的發(fā)展過程，初期將有數(shù)千家信用報告公司，然后小型信用報告公司將合并或?qū)I(yè)化為該分部的數(shù)據(jù)公司，最后兩家還是會留下三個信用巨頭。小正新公司依靠出售數(shù)據(jù)為巨人謀生。同樣的趨勢也可能適用于中國。初創(chuàng)公司可以深入挖掘非同類數(shù)據(jù)源或非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)源，例如悖論數(shù)據(jù)，社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)等。

我接觸過一家初創(chuàng)公司，該公司深入了解當?shù)胤ㄔ旱臄?shù)據(jù)。大多數(shù)地方法院案件執(zhí)行信息或結(jié)案案件信息都沒有關(guān)聯(lián)，但公司或個人的績效信息對于判斷個人的績效風險非常有價值。該公司在各地法院收集和組織相關(guān)信息。然后將其出售給其他信用報告公司。具有一定閾值的這種類型的數(shù)據(jù)提供者具有一定的價值。它可以被收購或出售以謀生。公司數(shù)量相對較多。據(jù)估計，大多數(shù)公司將達到數(shù)百萬至1億的訂單。

　　第二，風控模型公司。

在每個信用信息市場中，美國只有一家FICO模型公司變得更大。 FICO目前價值26億美元，2014年收入為7.9億美元，凈利潤為9200萬美元。但我認為FICO在中國不會有獨立的風控模型公司，原因如下：

首先，當今中國主要銀行使用的風控模型基本上是一次性買斷或自建模型團隊。現(xiàn)有市場沒有空間擴展獨立風控模型公司。

其次，傳統(tǒng)的FICO模型無法滿足互聯(lián)網(wǎng)時代多緯度數(shù)據(jù)建模的需求。 FICO模型的統(tǒng)一基于過去有限的數(shù)據(jù)范圍，例如信用還款歷史，賬戶數(shù)量，信用年度，使用信用類型以及新凱利信用賬戶的五個緯度;但中國的信貸建設(shè)初期建成，數(shù)據(jù)緯度急劇增加。在需要的情況下是新模型。

最后，風險控制模型在分割領(lǐng)域的專業(yè)化，信用行業(yè)隨時的細分和專業(yè)化，一般模型已經(jīng)無法滿足風險控制的需求，大多數(shù)團隊將自我發(fā)展風帶有過去信用違約數(shù)據(jù)的字段?？刂颇Ｐ?，如P2P網(wǎng)絡(luò)風險控制系統(tǒng)，在貸款的純線上或網(wǎng)絡(luò)下的貸款風險控制系統(tǒng)。

　　第三，風控信息化系統(tǒng)。

這是指為信貸機構(gòu)提供貸前，貸款和貸后管理的信息管理系統(tǒng)。它現(xiàn)在被稱為風險控制的SAAS服務(wù)。該地區(qū)的需求是全國8000多家小額信貸公司，超過2,000家P2P和其他私人貸款機構(gòu)需求旺盛。今天的中小型貸款機構(gòu)主要依靠人力審查，紙張材料轉(zhuǎn)移和灰色渠道來檢查中央銀行的信用信息。貸前黑名單掃描和貸后管理跟蹤基本上是空白的。風控制的整體效率非常低，并且該過程容易受到人為錯誤的干擾。

可以想象，未來完整的風控SAAS系統(tǒng)應(yīng)該能夠在貸款前提供黑名單掃描，并掃描輿論;之后，貸款可以直接查詢信用信息公司或中央銀行的信用報告，并選擇評分模型;訪問多種不同的借款人監(jiān)控服務(wù)，包括移動電話監(jiān)控，企業(yè)信息監(jiān)控，資產(chǎn)監(jiān)控等。如果合同被違反，系統(tǒng)也可以直接推薦相應(yīng)的資產(chǎn)處置或追債服務(wù)。

在這方面，許多國內(nèi)初創(chuàng)公司已經(jīng)開始削減P2P系統(tǒng)和貸后服務(wù)。但是，由于市場相對分散，同質(zhì)化競爭非常激烈。但是，如果您可以壟斷特定的細分市場，那么資產(chǎn)證券化或P2P二級市場仍然存在一個想象的空間。

　　第四，反欺詐。

反欺詐領(lǐng)域在中國是必不可少的，特別是企業(yè)要求防止用戶欺詐和刷卡的反欺詐服務(wù)。信用領(lǐng)域的直接應(yīng)用是防止用戶反復申請，非申請，虛假信息借閱和黑名單用戶查詢。等待。

2B的反欺詐服務(wù)的核心在于商業(yè)模式的設(shè)計和搶占領(lǐng)先地位以形成網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)。國內(nèi)的例子是通敦科技，它通過收集和整理整個網(wǎng)絡(luò)的大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)黑名單信息，為銀行，第三方支付，信貸，電子商務(wù)，游戲和其他企業(yè)提供云風險管理和反欺詐服務(wù)。企業(yè)黑名單信息不完整，自建成本高。

在服務(wù)的同時，客戶需要繼續(xù)上傳新的黑名單信息并繼續(xù)擴展同一盾牌的黑名單大小。形成網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)有一個積極的循環(huán)。列入黑名單的圖書館越多，企業(yè)的覆蓋范圍就越完整。 2C方反欺詐，美國于2005年創(chuàng)建了Lifelock，并于2012年首次公開募股。目前，它擁有360萬付費C端用戶，產(chǎn)生了14年的收入4.49億美元，遠遠超過了2600萬美元的收入2014年C-end收入同比增長32.1％并迅速發(fā)展。

我覺得這個空間還很大。在設(shè)計戰(zhàn)略時，初創(chuàng)公司需要考慮如何面對盾牌和安全巨頭等類似初創(chuàng)公司的競爭。

　第五，資產(chǎn)處置。

資產(chǎn)處置是信貸機構(gòu)貸后管理的核心環(huán)節(jié)。根據(jù)中國人民銀行2015年第二季度的數(shù)據(jù)，社會融資規(guī)模為131.58萬億，增長率為11.9％，年增長規(guī)模超過10萬億。假設(shè)資產(chǎn)需要處置的資產(chǎn)為5％，市場規(guī)模為6.57萬億元，空間巨大，有足夠的空間來承擔1000億公司的資產(chǎn)。今天的國內(nèi)創(chuàng)業(yè)公司在以下方向切入資產(chǎn)處置：

第一個是信息對接平臺，例如資產(chǎn)360，信用機構(gòu)將收債公司?？吭谄脚_上。

第二是專業(yè)服務(wù)公司，如專業(yè)電話收集服務(wù)公司。

第三是資產(chǎn)處置公司的細分，如專業(yè)房地產(chǎn)處置和分銷公司，抵押車輛處置公司。

我認為專業(yè)化，信息化的資產(chǎn)處置市場剛剛起步，整個行業(yè)都有很大的提升效率空間，初創(chuàng)企業(yè)有很大的空間可以嘗試。

　　第六，資產(chǎn)證券化。

資產(chǎn)證券化也是一個萬億級的市場，但所有金融機構(gòu)都在關(guān)注。我認為資產(chǎn)證券化的核心能力有很多亮點：

首先，能夠判斷資產(chǎn)質(zhì)量和定價。例如，一家信用公司，如P2P公司，出售資產(chǎn)包，如何判斷內(nèi)部特定資產(chǎn)的質(zhì)量，整體風險？如何定價？

第二，銷售包裝包的能力。如果資產(chǎn)包是定價和打包的，那么哪些銷售渠道是?？康模慷壥袌?，機構(gòu)市場仍然是公開市場，買方如何才有信心購買資產(chǎn)套餐？這兩項核心能力都涉及資產(chǎn)證券化需求。考慮這個問題。

　　第七，貸款業(yè)務(wù)。

指導貸款業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)變信用信息創(chuàng)業(yè)公司的可能性相對較大。原因如下：

首先，市場空間巨大，增加了數(shù)百億，足以容納多家公司。中國社會融資規(guī)模為131.58萬億元，2015年第二季度增長率為11.9％，年增長規(guī)模超過10萬億元。從特色細分來看，2014年中國的消費金融達到15.37萬億元，同比增長18.5％，2013年至2014年增加2.4萬億元。中國的人均消費貸款為人均11.2萬元。同期，美國消費貸款規(guī)模為3.32萬億美元，人均收入為6.5萬元;中國的消費金融應(yīng)該有2-4倍的增長空間，增量超過10萬億。假設(shè)每個貸款機構(gòu)的平均貸款額為1000億元，100個新機構(gòu)也需要增加10萬億元。

初創(chuàng)公司的第二個信用信息通常涵蓋特定的細分市場。在為特定人群提供足夠數(shù)量的數(shù)據(jù)之后，在建立風險控制模型之后，有機會直接轉(zhuǎn)移到該組的貸方。美國的Zestfinance基于類似的想法，使用大數(shù)據(jù)信貸和風險控制貸款給沒有信用記錄或信用評分低的美國人。

[作者：熊貓資本投資經(jīng)理，浩升;微信號：haodali]

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