怕露家底

如果你跟银行打过交道，诸如贷款、办信用卡，便会留下一串数据足迹，这些均被纳入央行征信系统，并直接影响你今后的信贷行为。即便与银行毫无交集，人们日常生活中的点点滴滴零散地被公安、工商、税务、电商、水电煤等众多机构记录着。

当前，征信数据主要来自于金融机构、政府部门、水电煤等公共服务部门，以及企业经营活动中产生的消费金融、社交、电商数据等。

只是，征信数据要产生价值，必须经过广泛采集、清洗、加工和包装，直至输出相应产品。这就要求征信数据尽可能真实而全面，多维度交叉验证，以综合评估个人或企业的信用水平。

“不同数据库之间的互认状况并不乐观。”蜜蜂数据COO徐凸表示，从目前征信数据的使用情况来看，人们对政府、公共服务部门的数据认可度最高；其次是小贷、P2P、电商等基础数据；但对第三方征信公司提供的征信分数、评分卡认可度较差。

这是一个不良循环，正是因为认可度不高，彼此之间无法实现互认，信贷中多头违约、多头骗贷行为十分猖獗，给经济交易带来巨大损失。对于个体而言，则时常 遭遇“同人不同信”的尴尬。由于不同征信部门的数据格式、金额标准、数据接口并不一致，导致同一个体出现截然不同的信用报告、信用分，参考价值大幅降低。

尽管不同征信部门的数据互认与对接在技术上并不存在障碍，但顾虑却是很多，毕竟谁都不愿意暴露家底。

“孤岛现象相当普遍。”北京一家征信机构工作人员坦言，一方面各家征信机构都在努力覆盖更多的用户，扩大自身体量，但也担心对接带来数据合规性问题。目 前监管层对个人的隐私保护非常重视，一旦发现数据来源的合规性存在问题，“公司业务做不大是小，资质能否保住是大”。另一方面，担心自己的数据拿出去之后 得不到想要的结果，反而数据分享后造成客户流失。

记者采访中了解到，目前业界并未出现比较理想的数据分享机制，一般按照单次付费查询或交换数据的方式获取不同的征信数据。

徐凸表示，征信互认主要卡在分享机制和回报问题上，平台分享数据前会优先考虑分享机制是否公平、能获得怎样的回报。目前国内很多征信机构采用的方式是“你给我上传数据，我提供免费数据查询服务（或减少收费）”，但在上传和分享数据的过程中，公平性很难保证。

在徐凸看来，可通过三种方式实现征信共享，一是由政府或行业协会主导，采用强制性分享措施，确立统一的行业对接标准，形成权威的征信大数据库；二是由一 家或几家独立的第三方征信公司负责收集、汇总数据，形成一套相对完整的信用体系，统一对外输出征信产品；再者，企业可尝试建立分布式征信体系，通过数据接 口查询，而非一次性把对方数据全部获取，并按查询效果单次付费。

多数亏损

众所周知，征信机构本身只是一种信用中介，单方面负责数据采集、加工及输出，这种“单方说了算”的局面也引发了一些矛盾。尤其是客户对征信数据存在异议时，需与信用记录机构取得联系，要求核实真伪或删除相关不良记录，必要时只能通过司法诉讼渠道维权。

这便要求征信机构对数据的真实性负责。不得不承认，很多采集回来的数据存在信息错误、字段空白等问题，必须经过二次处理才能正常使用，否则数据质量很低。若行业核查不严格，任由真真假假的征信数据交相混杂，也将造成数据污染。

去年年初，中国人民银行发布《关于做好个人征信业务准备工作的通知》，允许芝麻信用管理有限公司、腾讯征信有限公司、深圳前海征信中心股份有限公司、拉 卡拉信用管理有限公司等8家机构开展个人征信业务的准备工作。如今，6个月的准备时间已过，但个人征信牌照迟迟未发。业内人士分析，此番也是央行出于个人 隐私信息保护问题的担忧。

更令业界头痛的是，尽管征信信息与每个人的经济利益相关，但除置业、购车等寻求银行授信外，很多人对征信的重视程度并不高，导致有效需求不足。

北京一家征信机构工作人员透露，征信机构输出端一般是信用咨询或信用产品，比如信用报告、信用分等，但多数征信机构都在亏损。

“目前征信产品定价并不高，便宜的几十块，高的几千块，根本无法覆盖成本。”该工作人员称，即便收入1000万元，可能需要投入的成本要2000万元。

显然，无论是个人征信还是企业征信，更需长期投资，打好基础。在个人征信层面，8家征信机构在等待央行验收结果的同时，也不断在各类细分市场跑马圈地， 比如蚂蚁金服的芝麻信用分已应用于酒店预订、租车、签证、机场安检等消费场景；腾讯征信则基于QQ、微信、购物、理财等信用记录确立征信等级，积极开发信 用产品；考拉征信最近率先推出了职业征信服务平台，剑指职场中的失信、违约行为等，帮助企业提高招聘效率。