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小微征信行业上演生死时速:同质化困局如何解?

2018-12-20
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文 | XF

来自雷锋网(leiphone-sz)的报道

“目前市面上小微企业征信产品的同质化程度非常高”,一位华北征信机构负责人表示。

这首先体现在数据来源上。“大家都是从一些最容易获得的企业数据(如工商司法)入手去做小微征信,但又在小微企业本身的业务理解上不够深耕。”

百融金服副总裁王正明认为,这导致市面上大量的小微企业征信产品,本质上就是一份份工商司法数据报告。

其次,在微众税银董事长赵彦晖看来,同质化还体现在客户需求上。

“虽然每个企业都有自己擅长的一套,比如有些做纯信用融资,有些做反欺诈,相互间并不完全一样,但这就像吃菜,你今天晚上吃了川菜,就不会再吃粤菜,同理,从客户需求角度来说,他只需要那么一两家的征信产品,这也是一种同质化。”

据了解,产品同质化如今已成为小微征信行业面临的主要问题,为什么会出现产品同质化、如何破解同质化竞争,针对这些问题雷锋网AI金融评论采访了多家持牌企业征信机构。


产品同质化为何如此严重

征信产品的设计离不开对信贷风险的理解,而小微企业的信贷风险来源大致可分为五个层面:

1、企业基本面信息,包括工商登记信息、涉税信息、司法诉讼信息等;

2、 企业关联信息,中国的小微企业主平均会有2-3家公司,他们一般会把经营状况最好的一家拿去申请信贷,而隐藏一些经营状况不良的公司;

3、 企业在银行里的征信报告,这些报告能够反映一个小微企业在银行体系内的共债情况,及其过往信贷行为表现;

4、 小微企业主个人的资金、资产状况,中国的小微企业主向来存在公私不分的特点,个人资金与企业资金之间可能存在相互挪用的风险;

5、 小微企业本身的经营状况,如ERP数据等,小微企业经营状况的好坏从根本上决定着它的还款能力。

在王正明看来,目前市面上的小微企业征信产品大多集中在对1、2层面数据的解读,其原因在于工商司法信息、企业关联信息、对外投资信息等可以说是国内现阶段公开最透明、获取成本最低的数据源。

“事实上国内的数据开放之路发展比较缓慢,这里不光涉及到技术,还涉及到很多法律层面的东西,所以目前大家在数据源获取方面还是比较窄,能拿到的数据只有那几类。”赵彦晖表示。

除了数据来源少、征信产品“原材料”缺乏之外,王正明认为国内小微企业征信产品同质化还有更深层次的原因。

“各家征信公司对小微企业信贷风险的理解还存在一些缺陷,尤其是对垂直行业的业务场景理解不够深,产品设计不够精细化,这其实是产品同质化的一个根本原因。”

“大部分人从表面上理解,会觉得数据是小微征信最核心的要素,但在我看来,对垂直行业、对场景的理解反倒是最重要的。”王正明认为,好的征信产品不能只是数据的简单堆积与加工,而应该是一套包含更多基于场景解读的规则和评价体系。

因为同样一份数据,由于小微企业所处行业不同、企业规模不同,可能会带来一个不同甚至是完全相反的理解。

“举例来说,比如同样是企业诉讼,我们认为一些微型企业一旦出现了诉讼,就是一种不太好的情况;但对一些有规模的企业,这里的容忍度就可以适当放宽,因为从历史经验来看,一个企业尤其是高科技企业一旦形成规模之后,诉讼变多并不是一种特别坏的表现,反倒是说明这家企业在市场上打开了,它的产品受到了更多的关注,所以才会产生这种讼诉状况。”

此外,从行业发展角度来看,目前国内小微征信行业还处于发展初期,各方面还未进入精细化、成熟化阶段。

与个人征信类似,国内的企业征信起步同样较晚,自2013年国家颁布《征信业管理条例》以来,才走过短短6年时间。

“现在还处于发令枪刚响过三五秒的时候,这时候大家就算有差距,差距也不会太大,产品同质化属于行业发展初期阶段的正常现象。”赵彦晖表示。

“未来会相互赛跑,业内的判断是最终可能会砍掉3/4的征信企业,按现在持牌的124家来算,最后能留下的可能只有20多家。”

事实上,不只是中国,从全球范围来看,各国征信业发展成熟之后玩家都不会太多。

如美国在企业征信领域呈现Dun & Bradstreet(邓白氏)一家独大的结构,而日本的企业征信采用市场竞争模式,已形成帝国数据银行和东京商工调查机构主导的双寡头格局,韩国、德国也与此类似。


如何破解同质化竞争

可以说这注定是一场少数玩家胜出的比赛,那么在这场生死时速中,如何用差异化找到自己的生存赛道、如何在同类比拼中跑赢对手?成为摆在各类玩家面前亟待解决的问题。

挑“坏”的逻辑。“比起弄明白谁是好人,征信更重要的是把坏人挑出来,建立风控模型,建立坏人画像,所以小微企业的不良记录对征信机构很关键。”

在赵彦晖看来,相比银行,独立的第三方征信机构在收集小微企业不良记录方面更具优势,毕竟银行之间会存在黑名单互不相通的情况。

不止步于征信报告。征信产品的客户是银行,而不同银行的需求千差万别。据了解,此前银行的风控模型大多围绕借贷数据(属于金融数据)来建模,而税务数据(属于非借贷数据)对银行来说,属于比较陌生的数据。

在中国涉税数据是一个较为特别的数据,大多数银行拿到之后,不是用不了,而是用不好。所以征信机构不能只单纯提供风控报告给银行,而要针对不同的银行客户提供从咨询到开发的一整套征信系统。

在数据源方面更多维。“一般来讲,基于对行业的理解,你在整个风控里加入的有价值的数据维度越多,你的风控模型对小微企业的评估就越精准、越客观”。

在金蝶征信总经理董聪看来,通过增加采购、生产、销售、后勤等企业日常经营数据,既可以弥补财税数据角度的单一,把握企业真实运营情况,还可以从小微企业的角度为其提供更多个性化信贷服务,这是小微企业信贷未来发展的一个趋势。

此外,更重要的是不能只停留在数据表面。正如王正明所讲,“做小微企业征信,数据只是表面上的关键。更深层的关键是对于数据的深度解读,以及对于行业的深入理解。”

“做行业征信,首先要明确的是数据应用的方向。”天创信用CDO赵千里表示,企业征信的应用最终还是要通过行业进行落地,而不同行业在需求上和信用应用的客观条件上都存在着较大差异。

例如对于电力行业,要先从电力内部应用服务做起,对数据的选择、处理、建模要以内部应用为导向,等待内部应用服务成熟后再向外部的应用扩展,同时在建模上要用到神经网络和随机森林等复杂算法。

而像汽车行业,则更偏向于市场化的应用,因此在数据选择上除了行业数据,还需要外部信用数据的辅助,而在建模上要以精度高、可解释性强的方法为主。

事实上,自2017年以来,除两家外资征信机构外,再无中资征信机构获批,从开放牌照到收缩准入,行业洗牌早已悄然开始,留给玩家们的时间已经不多。


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