今年1月，央行发布《关于做好个人征信业务准备工作的通知》，要求芝麻信用、腾讯征信、深圳前海征信、鹏元征信、中诚信征信、中智诚征信、拉卡拉信用、北京华道征信等8家机构做好个人征信业务的准备工作，准备时间为6个月。理论上这些机构7月应正式开展业务。

风控副总裁李英浩对大众证券报和记者表示，目前大数据征信最大的困难就是数据。芝麻信用的数据库量级很大，但很难构成信用评级的全面性。比如高端人群中可能用支付宝的比例并不大，就这部分人群的信用数据，银行和传统金融机构的积累更有说服力。

“各家数据一定是一个相互补充、相互印证的关系，没有可替代性，单靠某一方面的数据就会出现偏颇。”李英浩介绍说，目前同这些征信机构合作的目的是数据互补，从而实现更完善的信用评估和风控结果。

各家征信公司数据不一样

据悉，不久前推出了信用评分在借贷领域的应用模型。针对5万元以下的个人信用贷款申请，使用了一个名为“天机”的大数据风控系统，其中包含信用风险预测模型，会根据身份认证、还款意愿和还款能力三个大维度，给申请贷款的用户进行评分，依据分值来决定是否放贷、放贷金额及期限。

未来5万元以下的小额贷款申请变得非常简单，10分钟完成审批，12小时内放款。因为背后的个人信用审核完全由风控系统自动完成，而不再需要人工的审核流程。拥有庞大数据源的天机系统，可以有效地把有欺诈风险的人拒绝在外，再在真正有贷款意向的人中间做出更精准的筛选，推送给放贷机构。

李英浩认为，风控领域的开放合作是一个重要的大前提。目前国内商业征信市场非常分裂，第三方征信一直处于各自为营的状况。“为什么我们和这8家征信机构的7家合作?因为每一个征信公司的数据都不一样。比如说阿里，它积累的数据主要取自余额宝、支付宝、淘宝这方面的电商数据。腾讯则主要是社交数据。由于每家不一样，各有擅长，我们都接入才能让信用评估更加全面，用户更快速地在我们平台上贷款。”

破解老百姓“不被信任”困局

数据显示，截至2013年底，央行个人征信系统中收录有信贷记录的自然人约3.4亿，还不到总人口数的1/4，远远满足不了借贷市场的需求，很多没有信用卡或从未跟银行发生借贷关系的人难以获得信贷服务。而在美国，征信体系的覆盖率已经达到了85%，其中商业征信公司扮演着很重要的角色。

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