时间：    2016-03-25

地点：    北京

论坛：    “CDO联盟专访”

题目：    中国大数据征信业的现况以及未来

主要内容：

前言

　　大数据是一个事关我国经济社会发展全局的战略性产业，大数据技术为社会经济活动提供决策依据，提高各个领域的运行效率，提升整个社会经济的集约化程度，对于我国经济发展转型具有重要的推动作用！2016年，由中国首席数据官联盟与网加时代网发起并承办，北京大学信息化与信息管理研究中心、中国新一代IT产业推进联盟协办的“影响中国大数据产业进程100人”大型人物专访活动全面启动，被采访对象分别来自政府、产、学、研、企各个领域，他们将从不同角度，不同层面向大家阐述当前大数据产业热点、难点、疑点问题，为中国大数据产业健康、持续发展探索经验、保驾护航，敬请关注！

　　安光勇，阳光信保数据开发部总经理。拥有多年的征信业经验，在国内还没有相关征信法律的2011年就开始在征信、互联网金融、大数据领域工作。曾为政府机构（人行征信中心，发改委，商务部等）提供过相应的政策咨询服务，也为国内大型电商、互联网金融公司的决策层提供大数据、征信相关的战略咨询服务（也包括：商务模式设计、组织架构设计、资本运作、培训、牌照申请等服务）。拥有10年以上海外经历，曾在海外的BCG，BAH，LG，D&B，NICE等跨国咨询公司和世界500强企业从事全球市场开发和并购等业务。

　　本期我们的特邀嘉宾是中国首席数据官联盟创始人刘冬冬先生,由他与安光勇先生就大数据产业中大家普遍关注的问题进行深度对话。

　　刘冬冬：目前征信、大数据、互联网金融的概念吵得热火朝天，对于这些现象您怎么看？

　　安光勇：有必要给这个现象适当的降降温。现在大数据在风口上，猪都飞上天了，不但飞上天，几乎快要脱离地球轨道了。实际上大数据、征信并非是一个新兴行业，而是拥有很长历史的“古老”行业。如果是个新兴行业，也不会突然间涌现出这么多所谓的专家和企业。在美国，征信已发展了近两个世纪，已是非常成熟的行业。只是之前这个行业没今天这么火，大家也不是太关注而已。

　　同时，因为涉及到个人隐私，金钱等敏感信息，征信业也是非常保守的行业，其相关的法律制度也是相当完善的。但就是这么保守的行业，到了中国却变成了“创新最活跃的领域之一”。这也难怪，因为征信业所要面对的是国内创新最活跃的行业——造假、假冒伪劣行业。正所谓“道高一尺魔高一丈”

　　随着这股热潮，其竞争也日益激烈。特别是与该行业相关的互联网金融领域的竞争已演变成跨界竞争。传统意义上的竞争已不存在。比如：一直以来作为超级甲方的国有、股份制商业银行，不但要面临着所谓同行业小兄弟——城商行，农商行，村镇银行等银行的挑战外，也面临着P2P，小贷，典当、融资租赁、担保、保险等旁系的强力挑战。甚至完全不相干的电商行业也强力冲刺着这个行业。

　　刘冬冬：目前市场上也有很多大数据、征信等公司，多得有些眼花缭乱，而且也有很多新的公司在成立，您对这些现象怎么看？

　　安光勇：对于征信业公司的潜力，我主要看5大资源：数据、资金、客户、政府关系、技术和人才。

　　首先，与传统行业不同，征信业的“行业先入优势”并不明显。并不是行业从事时间长就有绝对优势。特别是自从以BATJ等电商巨头和金融巨头加入该行业后，整个游戏规则都发生了巨大的变化。演变成由政策、资本等宏观因素来左右的行业，而不是技术主导型行业。如果一个数据公司只有技术或人才，那可能现在开始要紧张起来了，因为将来面临的可能就是倒闭或并购的状况。

　　刘冬冬：目前国内经济情况不太好，在这种情况下您对征信行业的前景怎么看？

　　安光勇：目前我国确实面临着很多潜在危机，比如：房地产危机，地方债危机，诚信危机等等，甚至有些危机已经是处于进行时了。金融危机给社会造成的负面影响是不容置疑的，但在这里我也想讨论讨论金融危机的正面影响。并非所有的行业在金融危机中受到负面的冲击，有不少行业在金融危机中会有爆发式的增长，如：罪恶行业（烟、酒、赌博、赛马等），和低价生活必需品（大型超市、打折店等）。

　　以征信行业为例，金融危机恰恰给征信行业一个突飞猛进发展的机会。因为金融危机时，征信公司所提供的风险管理，信用评级等服务是供不应求的。另外从社会层面，金融危机能够使一个国家的金融体系更加完善。“危机”——包含两种含义，即“危险”和机会并存。对于有准备的公司来说，危机是一个突飞猛进发展的机会。

　　与其他新兴行业一样，征信、大数据初期比较混乱，更可悲的是所谓从事于信用行业的人，大多都不讲信用。很多假冒行业的专家也涌入到这个行业中。当然，从另一个角度讲，这也意味着市场机会很大。

　　从市场规模来看，目前普遍的看法是：征信市场规模在1000亿元左右。这看似很大，但考虑到整个GDP中所占的比重，比发达国家确实少的可怜，而且利润空间也非常少。那么为什么几乎“小的可怜”，而且也不是直接盈利的征信行业会受到这么多巨头的青睐呢？

　　我个人认为主要的原因在于——征信行业的杠杆效果。

　　我们先举个例子。如果一个人要贷款20万，假设需要花100元去购买个人征信报告。那么这个100元就是征信市场规模（当然实际上要比这个复杂的多）。我们也大致假设其杠杆效果为：20万元 / 100元 = 0.2万倍。如果按这个逻辑继续延伸，那么给整个社会带动的效果为： 1000亿元(征信市场规模) *

0.2万倍（杠杆率） = 200万亿。这个数字相当于国内GDP的3倍（2015年GDP：67.7万亿）。我们也可以简单理解为：如果我们国家完全走向诚信社会（比如美国），那就意味着几乎没增加成本的前提下，相当于多出了GDP三倍的流动资金。即便考虑到现实中各种复杂的因素，有些大的偏差，这个数字仍然是非常惊人的。

　　如果考虑到以上因素，我们也不难理解为什么阿里旗下的蚂蚁金服还没上市其市值就达到500~700亿美元（约4000亿元），比征信市场规模还要大4倍。很显然，马云看重的不是这个“小小”的征信市场。而是看到背后更庞大的市场。假如阿里能完全解决信用问题，在淘宝、天猫上完全可以用信用购买，那阿里的销售量会几何倍数增长。而这些效果直接回通过股市展现出来。

　　从征信公司的投资回报率角度考虑，也是具有相当大的吸引力的。我们可以计算一下一个征信公司开发新产品的成本。基本上其成本为idea+修改几个代码的成本（几乎为零），而回报率则与GDP成正比（因为覆盖了整个人口）。属于一本万利的行业。

　　从社会角度，我个人认为征信的魅力在于她解决了法律和道德之间灰色地带问题。对于违约拖欠的人，如果用法律条款来制约太过于严格，而若要号召个人的道德修养，更是一个天方夜谭（即便是在时代，好像也没实现过）。“征信”通过简单的奖惩机制很好的弥补了法律上的盲点，成为社会体系中完美的补充作用。所以我认为征信不应该是一个企业行为，更应该是社会行为。不能简单地从盈利层面考虑，更多的是从社会效应角度考虑。

　　刘冬冬：比起刚起步的国内征信业，您认为国外征信业的差别化优势在哪里？

　　安光勇：目前国内征信行业更注重评分卡等技术层面。但事实上这些技术在国外已经发展几十年，是非常成熟的技术。并且其技术的细部内容都已公开化，差别化程度不高。真正构成核心竞争力的，或我们真正需要向这些企业学到的是这些企业的《软实力》——“信用生态圈（信用相关法律、政策、技术等生态体系）”。

　　我们与国外征信公司的差距，并不在于技术层面（事实上这些所谓的核心技术都已公开化，没有太多秘密可言），而在于一整套信用体系（生态体系）。

　　虽然没有像国内这么火，征信行业在国外也属于“高大上”行业，很多聪明的高端人才都集中在这个行业。加上发展了近200年，基本上创新潜力都已开发完，产品portfolio也很完善。在西方的环境里爆发式的增长空间已经不是很大。

　　随着“创新”浪潮的迭起，我也看到过不少公司开发了很多有创意的征信产品。单从一些指标，如：辨别率等看来，确实比西方国家更炫。但前面也提到过，征信行业不能只从企业的角度考虑问题，更多的是从社会角度考虑问题。要考虑这么一个问题，即：是这些公司是想不到这么好的创意？还是另有原因？

　　事实上很多西方公司并不是没想到，而是因为除了技术外的其他因素，包括：法律、规章、制度、个人隐私等原因没有开发而已。事实上很多国内的创新产品，随着征信相关法律体系的完善，会沦为过度产品。

　　刘冬冬：最后对于国内征信业的发展，您有何建议？

　　安光勇：我想说说有关“创新”的话题。因为很多创新方向存在问题。

　　如果我国的征信行业要发展，创新固然重要。但我觉得这些发展必须是基于国外已经有的产品基础上的创新。否则，技术上再好的产品也可能经不起时间的推敲，沦为过度产品。毕竟西方的征信业这些凝结了国外将近200年的智慧的结晶。我们不但需要学习技术，但更需要学习相关的政策、法律、商务模式。以及背后的经验教训。相信这也是我们能够事倍功半的捷径。

　　中国首席数据官联盟/中国CDO精英俱乐部是国内首个以CDO为核心的技术型非盈利性联盟组织，遵循自愿、平等、合作的原则。其发起人为刘冬冬、鲁四海、葛涵涛。我们希望成为中国大数据产业创新与发展推动者，为实现中国大数据产业全球领先而努力。我们将一如继往的打造跨行业、跨领域的商业精英交流平台，提升CDO在企业中的地位，提升企业的数据化水平，将数据变为未来企业发展的核心驱动力并最终推动中国大数据产业整体发展水平。

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第八期专访人物：中国首席数据官联盟-专家组成员，阳光信保数据开发部总经理

安光勇

相关报道链接：

1.  https://finance.china.com/industrial/11173306/20160329/22329685.html

2.  https://toutiao.com/a6265555175597424898/

3.  https://u.zp.china.com.cn/news-82756-1.html

4.  https://www.ciotimes.com/bigdata/112326.html

5.  https://henan.china.com.cn/html/latest/2016/0326/467777.html

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