“全球约有500家银行等金融机构、设备制造商、零售商及数千家小规模机构已采用费埃哲的信贷审批解决方案。通常，这些机构可提升50%~100%申请处理量，降低25％~50%的人工审批工作，减少15％~25%的违约及坏账。”FICO（费埃哲）中国区总裁陈建此前对《每日经济新闻》记者表示。据了解，芝麻信用和FICO擅长的领域不同，前者侧重电商交易数据的应用挖掘，后者擅长模型建构。面对国内征信机构的竞争，FICO等外资征信机构能否再续全球市场的辉煌，还有待观察。
两类机构擅长领域不同
据记者了解，FICO和益博睿等外资征信机构在国内并没有太多数据，依靠对国外历史数据的经验分析给P2P公司做辅助评分，而芝麻信用等国内征信机构则拥有大量的互联网用户数据。“FICO这种评分模式与芝麻信用基本一样，只是获取数据的方式不一样。FICO更多是传统数据，如通过大征信系统获取比较权威数据；而芝麻信用则获取了网络上的数据。”礼德财富CEO洪凯彬表示。
据了解，芝麻信用目前日数据处理量在30PB以上，相当于5000个国家图书馆的数据总量，其中包含了用户网购、还款、转账以及个人信息等方面数据。此前，蚂蚁金服已在多种业务中尝试将数据信用化。其中，最典型的为蚂蚁微贷业务，即根据用户在平台上的数据给予授信，用户申请贷款时无需担保和抵押。数据显示，自2010年推出至2014年3月份，该业务已为超过70万家小微企业累计完成贷款1900亿元。
日前，银湖网与芝麻信用达成战略合作。根据约定，双方会把自有资源互换利用，通过黑名单分享、芝麻分评定等措施，针对信用类借款用户进行信用评估以及贷后追踪。芝麻信用由此打开了进入P2P领域的大门。
不过，芝麻信用等国内征信机构还面临一些关键数据缺失的问题。换句话说，仅通过这些数据，并不能够做出直接的授信决策。
陈建此前表示，以芝麻信用为例，它所拥有的数据主要是各种各样的交易数据和消费者行为数据，而“做消费者的信用评分，需要两方面数据，一种是已知的信息，我们叫历史信息或行为信息；另一种是信贷表现数据或风险表现数据，而这恰恰是这类机构所欠缺的。从这个角度看，它们要积累这些风险表现数据还有一段路要走。”
“腾讯也有优势，它有社交数据，如QQ、微信等，但腾讯面临的问题跟阿里一样，也没有表现数据，尤其缺乏信贷方面的数据；再比如拉卡拉，可能有很多交易流水数据，但也没有多少表现数据。”陈建称。
你我贷相关人士告诉《每日经济新闻》记者，芝麻信用和FICO擅长的领域不同，前者基于阿里系统内电商交易数据的应用挖掘，而后者则擅长基于数据的模型建构。
均缺乏经济周期考验
据了解，由于上述原因，P2P等小微机构和征信机构合作的具体方式也有所不同：一个是“输出信用模型”；另一个是“输出数据”。那么，这两种方式中哪一个更适合现阶段中国信用环境呢？
中信腾牛网总经理黄海旻告诉《每日经济新闻》记者，相比芝麻信用，益博睿更着重于为行业公司提供了一套较为完整的业务方法和软件服务；但在数据储备和分析方面，成长性不及芝麻信用等能够汇集海量用户和交易数据的公司。这两类企业各有优势，都是我们非常重要的合作伙伴。
“中腾信今年将继续扩大与其他数据公司的合作，正在接触的机构也包括芝麻信用。此外，中腾信还将进一步扩大在征信合作渠道上的投入。”黄海旻称。
PPmoney CEO胡新对《每日经济新闻》记者表示，当前不只阿里提供用户征信数据，腾讯和百度也提供上网数据；与此同时，信用卡公司之类的传统企业也在积累大数据。随着征信数据市场化，更多企业提供征信记录，分布式征信数据的提供支撑着中国征信体系的建设。
洪凯彬也表示，FICO的评分模式与芝麻信用基本一样，只是获取数据的方式不同，FICO更多是传统数据，比如通过大征信系统获取比较权威数据，芝麻信用除此之外还获取了网络上的数据。从生命力上来看，芝麻信用更强，但毕竟芝麻信用刚刚起步，能不能经受住市场的考验还不得而知。
“任何评级机构要经历过完整的经济周期，甚至几轮经济周期，才能得到比较好的评级模型。现在FICO和芝麻信用都没有在国内经历过一个完整的经济周期，都很难得出本身就是一个好的评级系统（的结论）。这需要通过后面的违约情况加以判断。”洪凯彬称。
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