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波士顿咨询 2015年中国个人征信行业报告(附报告全文)

征信圈2020-01-13 11:26:04



        波士顿咨询公司(BCG)于今日发布首份关于中国个人征信行业的全面报告《中国个人征信行业报告(2015)——应时而生、雏形初现、任重道远》。报告指出,随着国内个人信用交易的不断壮大,市场对征信产品和服务的需求也越来越多样化。对于中国这样一个经济体量巨大、人口分布广、活力加速释放的经济体,央行主导的集中征信系统一直高负荷运行,这就要求更加市场化的力量加入到行业中来,共同促进信用经济发展和社会信用体系建设。


        差异化定位初露端倪


        BCG对首批个人征信牌照申请机构进行了大量访谈和实地探访,调研发现,八家首批牌照申请机构初具特色,形成一定程度的差异化竞争。


        报告作者之一、BCG全球合伙人兼董事总经理、中国金融业智库负责人何大勇指出:“以中诚信、中智诚和鹏元征信为代表的经典类征信机构继承了海外成熟市场个人征信行业的经典理念,从金融反欺诈、个人信贷等业务需求出发,采用经典成熟的征信模型和技术,深耕金融服务领域。芝麻信用、腾讯征信、前海征信、拉卡拉信用和华道征信则都大量征集了自身场景下沉的多元鲜活数据,运用大数据等创新技术对经典征信模型进行了补充和完善,并积极探索传统信贷与创新生活场景应用兼顾的发展。预计未来,个人征信机构将会在数据源、人才、场景等方面的争夺愈演愈烈。”


        三大瓶颈亟待破除


        个人征信服务刚刚起步,如何能在未来持续完善法律法规、多措并举破除数据孤岛,并通过构建商业应用场景促进信用文化建设,从而真正提升个人征信业的服务水平和质量是值得整个行业深思的问题。BCG针对上述问题,提出了三大解决方案:


  • 立法立规,建立行业发展的基础许可与信任:在国家层面建立相配套的数据隐私及安全保护体系,明确个人信息采集与使用的原则及边界,特别是数据拥有者和使用者各自的权责利,促进行业法制化的健康发展。


  • 整合共享,优化行业的基础数据资源供给:数据散乱、质量参差、收集成本高昂一直是征信行业数据征集环节的三大痛点。BCG认为通过建立数据标准化、加强社会公共数据资源的社会化增值开发、构建行业平台促进数据的交互和共同开发,以及打造产品口碑和锻炼服务能力,激发客户主动数据共享的意愿等四大方式将有效优化数据资源的供给。


  • 合理拓展应用场景,助推信用文化建设:征信产品的多元化场景应用将对加强信用意识、支撑奖惩机制有重要意义。因此,征信机构需要努力提升专业能力,从研发端确保征信产品对于相关场景的适用性;从应用端需要企业与商户正确理解征信产品的效用,避免脱离行业逻辑与经营场景而盲目依赖征信产品进行决策。


        四大变化渐次发展


        报告指出,未来三到五年间,中国个人征信行业将渐次经历四大变化:


  • 顶层设计加速完善:随着中国金融行业法制化进程提速,个人征信相关配套法律法规将会逐步出台。


  • 基础资源供给优化破冰:预计在中短期,个人数据的征集与交易将走向透明、合规、市场化发展的道路,逐渐形成“数据生态”。


  • 新技术应用成为行业常态:未来,从业者对征信内涵的深刻理解,以及建立在其上的对创新技术应用边界的把控,将会促进新技术在传统征信行业的广泛应用,降本增效、创新发展将是个人征信行业的新常态。


  • 征信的内涵与外延将在不断的场景尝试中形成共识:无论是优化社会治理,还是提升经济活动的运行效率,各方对于征信产品与服务的需求都会不断提升。



        中国个人征信产品与服务的应用场景必将拓展到传统金融借贷领域之外,不仅可以满足具体的用信需求,更有助于普及用信意识,助推信用教育。


        公私兼营、多元多层的竞争格局将逐步显现


        考虑到当前央行征信中心数据的权威性,以及各准持牌机构在业务、技术和数据等各方面各具优势,从有效扩大征信覆盖人群的角度来看,未来我国个人征信行业将更趋向于公私兼营的混合发展。与此同时,少数巨擘将凭借“数据累积 智力、专业、资金密集”的优势推出应用广泛的“通用型”征信产品主导市场,而部分拥有独特数据源、专业分析技术或特定行业专长的机构也将繁荣生长成为“小而美”的细分领域冠军。


        BCG全球合伙人兼董事总经理张越表示:“个人征信行业的市场化发展将极大提升金融服务覆盖效率,并促进社会信用体系建设,在很大程度上影响日常生活的方方面面。因此,各类市场参与主体需要及早审视自身的资源禀赋、市场需求和发展趋势,从而明确自身的战略发展方向,实现资源集约的业务成长。”


以下为《中国个人征信行业报告(2015)——应时而生、雏形初现、任重道远》报告全文:



征信圈 ID: zhengxinquaner

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