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电信运营商跨界征信:它们掌握的远不只是你的话费......

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钛媒体 蔡鹏程

摘要: 电信运营商们正在用行动告诉你,欠话费虽然还不至于被抓,但代价似乎正在逐渐变大——比如,你的贷款申请可能因此泡汤了。

“信用卡逾期多久会被抓?”

在百度输入“信用卡逾期”,会自动显示这样一条让人印象深刻的相关搜索,足见人们对于“欠银行钱”这件事已抱有相当的敬畏之心。

但假如把信用卡逾期改成话费逾期,这种担忧还存在吗?电信运营商们正在用行动告诉你,欠话费虽然还不至于被抓,但代价似乎正在逐渐变大——比如,你的贷款申请可能因此泡汤了。

以上转变的背景是运营商们正在杀入征信行业。

2016年7月,中国移动联手招商局设立了试金石信用服务有限公司。其官方信息宣称,新公司将依托招商局和中国移动海量大数据优势,深耕于大数据征信行业,打造普惠金融风控工具。

而早在2015年,中国联通就与招商银行合资成立了“招联消费金融公司”,利用自身的运营商数据优势,为消费贷款产品提供信审、风控服务。而中国电信旗下的天翼征信更是一家专业从事征信业务的征信机构。

除了这些“主力军”之外,一些创业公司也在同步加入到这一行列中。以立足于四川的享宇金服为例,其已与四川移动、广东移动展开合作,通过对运营商底层数据分析,为金融机构提供征信外包服务。

与我们已熟知的芝麻信用等以消费、支付数据作为“原料”的征信机构相比,运营商的数据是其切入征信行业的数据源,优劣何在?又能刻画出怎样的个人信用“肖像”?

       运营商知道的远不只是你的话费

电信运营商们掌控的数据有着两点直观优势:

首先,数据覆盖极广。手机号码基本人手一个,因此三大运营商基本能覆盖所有人群。在这一点上,即使是BAT等互联网巨头也是难以望其项背的。

其次,数据真实性具有一定保障。随着手机号码实名制的普及,征信行业的伪冒风险大大降低。冒名申请、代办养卡等行为的难度陡增。

除了“一大二真”这两点基本属性之外,在具体将通信数据翻译成金融行为的过程中,运营商掌控的数据在金融领域还具备着一些更深层次的价值。

享宇金服CEO蒋妍君认为,通讯数据的另一大优势是可以实现对于一个人“稳定性”的表现,对于用户的社会属性、交际属性甚至行为属性等可以做出全面的分析。而这一点也是传统金融行业的征信评估所力有不逮的。

中国移动部门经理宁宇向钛媒体表示,基于一些基本数据数据的整合和交叉,可以形成更多的数据集合和分析能力,比如将终端信息和客户信息放在一起,就能看到,什么样的客户喜欢使用什么样的终端,各种终端用户在通信方面的表现和特点是什么,各类品牌终端的客户忠诚度如何等等。

这些数据的分析和展示,具有非常高的商业价值,技术实现方面的难度也并不大,只需要进行简单的多维建模分析,就能看到结果。

基于此,宁宇直言:“同时拥有这么多类型的数据和信息的,以前除了电信运营商,谁能做到?”

       警惕个人信息泄露

近年频发的电信诈骗案件在直观展示着个人信息泄露的巨大风险,手机号似乎成了另一种身份证,大量个人信息潜藏其中。如何在恪守隐私保密的情况下,高效的完成风险刻画是一大考验。

根据工信部2013年颁布的《电信和互联网用户个人信息保护规定》,未经用户同意,电信业务经营者、互联网信息服务提供者不得收集、使用用户个人信息。不得收集其提供服务所必需以外的用户个人信息,并不得将信息用于对外服务。

在征信行业,按照《征信管理条例》的规定,采集个人信息应当经信息主体本人同意,未经本人同意不得采集。

面对这些行业“紧箍咒”,蒋妍君向钛媒体介绍了其内部数据的操作流程,并宣称:“个人用户最底层、原始的数据,均存放在移动公司内部,我们按照移动4A规范要求,提出数据获取请求,移动通过验证后,输出的是经过脱敏和加密的信息分析结果,无法还原为个人原始数据。”

但同时,这位征信行业从业者坦言,要完全达到这一要求的技术成本、资金成本颇高。

尽管认同运营商数据具备较大商业价值,宁宇也向钛媒体表示:“个人认为开展大数据运营的风险还是挺大的。”

宁宇认为,企业在获得数据加工的权利的同时,企业也需要承担相应的义务。以匿名处理为例,他认为企业应承担如下义务:(1)要确保数据始终处于匿名状态;(2)对数据的匿名安全性作出评估,如果数据交易的对象具备对数据复原身份属性的能力,则应当限制此类交易。(3)在交易协议中,需要通过协议来明确交易各方对于数据安全的责任,尤其约束交易方不得再进行身份识别性的利用。

       征信市场远未成熟

尽管入局者众多,但当下国内的个人征信行业现状并不够成熟。

中国人民银行征信中心是我国个人征信市场的主力军,其信息来源以银行信贷信息为核心,但据了解,目前全国还有5亿左右的人口没有在持牌金融机构有信用活动。来自易观的数据显示,目前国内个人征信体系覆盖率仅为28%,而美国个人征信市场的覆盖率为92%。

虽然信贷数据是目前最为能够体现用户信用的数据维度,但在信贷记录数据偏少的情况下,其他数据维度显得尤为重要。然而,同样来自易观的数据显示,仅有17%的数据是非信贷和非信用数据。

因此,长尾用户就很难得到信贷数据之外其他维度数据的有效验证,而面对主要以服务长尾用户的互联网金融,其征信需求还未得到有效满足。

在此背景下,运营商+征信的模式对于征信市场无疑是一个很必要的补充。有着足够的市场需求,有着良好的数据基础,未来能表现如何,考验着这条赛道上的运动员们。

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