（原標題：多家機構探路同業徵信模式 剔除弱相關大數據）
近年來，隨著個人徵信牌照的放開和網際網路金融的火爆，第三方徵信行業正成為一片藍海。
2015年1月央行印發《關於做好個人徵信業務準備工作的通知》，要求第一批共8家機構做好個人徵信業務的準備工作，準備時間為六個月。
但至今兩年有餘，第一批牌照仍未正式下發，後續批次牌照也暫無新進展。已經拿到「介紹信」的8家機構，仍在探索中蹣跚學步。
一邊是市場對徵信行業急切的需求，一邊是整體行業廣闊藍海中的種種迷思。中國徵信行業如何布局謀篇？
首批8家獲得央行個人業務準備資格之一的北京華道徵信，其常務副總裁童邗川近日接受21世紀經濟報導的獨家專訪，詳解當前徵信行業的困局和破解之道。
大數據徵信是偽命題？
據統計，目前我國個人有徵信記錄的僅約3.2億人，約佔人口的23%，央行徵信數據覆蓋率明顯不足。
目前流行的大數據，利用每個個體大量的網絡行為數據，刻畫個人信用畫像，試圖彌補個人信用記錄缺乏的問題。
最早布局這一領域的芝麻信用，藉助淘寶和天貓電商平臺、螞蟻金服網際網路金融平臺的數據，結合公安、工商、電信等政府部門數據，對金融機構、同業徵信數據進行補全，形成個人的芝麻信用評分。不少業內人士斷言，大數據徵信是目前最火也最具創新的徵信體系。
童邗川卻表達了不同意見。他認為，大數據在與信用行為表現之間的相關性較弱，在數據的準確性、可利用性上都只是一種嘗試階段，目前缺乏有效科學的計算方法。「美國著名P2P公司Lending Club曾與Facebook合作，試圖通過社交網絡信息應用在風控模型中。但兩年多過去，研究進展緩慢。通過大數據工具獲取的相關數據或形成的風險指標，回歸到信貸風控模型中，目前還難以與還款行為表現建立線性關係，難以與信貸風控體系形成有機的聯繫。為此，甚至有極端聲音說，大數據徵信是個偽命題。」
童邗川表示，目前可知，徵信和大數據有關聯，但運用在徵信上的效果有限。此外，大數據在反欺詐、貸後風險監測與預警、帳款催收、市場營銷支持等方面具有良好的應用表現。
「徵信行業的信用主要屬於金融範疇，與負債狀況和還款支付行為緊密相關，這是徵信行業正本清源的問題。」童邗川提出，從徵信本源來說，徵信就是看一個人有沒有借過錢，借錢困難程度有多少，是否有能力還款。
探路會員制徵信模式
童邗川提出，我國市場化徵信機構的基本定位是作為央行公共徵信的補充。面對數億人口的「信用小白」人群，如果採取類似資料庫的集中報數方式難以實現覆蓋，在保證數據的真實性、時效性等方面也存在很大難度。所以，針對消費金融等小額信貸行業，更有效的方式是採用會員制徵信模式，按照一筆小額信貸的生命周期，分階段進行信貸申請、籤約、還款等交易信息的實時共享。這些會員企業均從事小額信貸業務，放貸業務的核心是風控，及時、準確地掌握借款人在同業間的信貸狀況，對於信貸風控具有非常重要的作用。
採用會員制徵信模式的代表性國家是日本，這是華道徵信借鑑和探索的同業徵信模式。所謂「同業徵信」，一是數據有邊界，不需要採集個人方方面面的數據，只共享消費信貸數據；二是通過精準，高質量、及時性的「信貸交易數據」，直接與消費信貸機構的風控體系建立有機聯繫，消費信貸機構不用花費大量的精力和成本在海量的弱相關數據中，尋找與信貸未來還款表現之間的關聯，風控成本得以降低。
據21世紀經濟報導記者了解，同業徵信嘗試並非少數，運營中出現問題的也不少，其中一個核心問題是會員權益的保護。
童邗川表示，借貸人的資料是信貸行業競爭的核心資源，同業徵信平臺只共享借貸人的借貸和還款歷史等基本必要信息，對於借貸人具體在哪家借過錢、定價多少等信息需進行脫敏處理，不在信用報告中予以披露，防止給參與信息共享的會員機構造成客戶流失、商業機密洩漏等損失。
對於同業徵信的盈利模式，童邗川表示，收費定價由會員理事會決定，平臺根據運營成本來提出收費方案。為會員提供多種增值服務將是今後的主要盈利模式，比如貸中監控、貸後催收，推出統計類、策略性的研究報告等。
盈利模式多元化
「目前新金融行業面臨的欺詐工作非常嚴峻，如何利用徵信技術幫助金融機構做好風控，是助力新金融行業發展的關鍵。」前海徵信邱寒表示。
與急切的需求相對，徵信行業的整體盈利狀況並不樂觀。
童邗川提出，我國徵信行業的發展尚處在探索階段，很多徵信機構其實是不盈利甚至虧損的，徵信更多帶有「準公共服務產品」性質。但這並不意味著徵信行業沒有商業價值。
「徵信的商業模式和發展前景將很廣闊，大數據是很好的機會。」童邗川表示，「大數據是個好東西，徵信是大數據一個很好的應用出口，徵信機構一定會充分運用大數據技術，來豐富數據採集和推出增值產品和服務。但這個產品是附加產品，而非徵信產品本身。」
童邗川進一步解釋，比如將個人徵信報告用於職業介紹、徵婚、租房等，是機構提供的一種增值服務。隨著徵信行業的發展，這些附加需求也會越來越多，前景也會更加廣闊。