近日，在(zai)央行下發的《關(guan)(guan)于加強征(zheng)信(xin)合規(gui)(gui)管理工作的通知》中(zhong)通報(bao)，公安機關(guan)(guan)在(zai)破獲(huo)的非(fei)法買(mai)賣個(ge)人(ren)征(zheng)信(xin)信(xin)息案件中(zhong)，發現個(ge)別商業(ye)銀行員工利用(yong)職務便(bian)利，違規(gui)(gui)查詢、下載和非(fei)法出(chu)售金融(rong)信(xin)用(yong)信(xin)息基礎數(shu)據庫個(ge)人(ren)征(zheng)信(xin)信(xin)息 ...
近日，在央行下發的《關于加強征信合規管理工作的通知》中通報，公安機關在破獲的非法買賣個人征信信息案件中，發現個別商業銀行員工利用職務便利，違規查詢、下載和非法出售金融信用信息基礎數據庫個人征信信息。更有媒體爆料，部分征信和數據公司，直接從黑市上購買數據，甚至雇傭黑客去盜取數據。
密集的子彈打在了征信業上，這個原本處在陰暗處的行業猛然被推到了風控浪尖。金融平臺對于獲取數據的瘋狂舉動令人咋舌，這恰恰也體現了征信在金融領域的重要性。無論是傳統的金融機構還是新興的互聯網金融平臺，征信都是發展中必須研究的一大課題。
而在征信之上，兩種類型的征信機構正暗地里較量。
近幾年電商金融平臺的征信業務發展迅速，大有蓋過銀行征信之勢，然而真的是這樣嗎？事實上，電商類數據和泛金融相關數據，并沒有銀行的數據處理維度多，數據模型可能還稱不上金融模型，但是未來成長空間不容小覷。
可以預見的是，電商大數據模型與銀行信用評級終有一戰，我們關心的是，究竟誰會在這場戰爭中獲勝？
電商金融征信維度少、權重低
隨著2013年3月15出臺的我國首部征信業法規——《征信業管理條例》正式開始實施，各大電商紛紛踏足個人征信領域，利用用戶在自己平臺上的消費行為信息，建立起自己的大數據征信系統。在當下的互聯網環境下，隨著人們越來越依賴電商平臺，這就意味著這些基于用戶行為的大數據基礎比傳統銀行的征信維度更為復雜？
從征信角度來說，螞蟻借唄以電商和類金融行為數據為主，微粒貸以社交類行為數據為主，拉卡拉以線下刷卡支付行為為主，相較于其他電商，他們收集的用戶行為信息會更多更全，他們也有相應資金實力建立起龐大的大數據分析團隊，但是電商類數據和泛金融相關數據，并沒有銀行的數據處理維度多，數據模型可能還稱不上金融模型，更別提復雜度了。
銀行的征信和評級模型遠比互聯網復雜的多，二者的差距就像企業付費版和家庭免費版一樣，數據權重就是一個很好的體現。傳統銀行過去不重視權重低的一些其他類別的數據，或者因為獲得數據的成本太大，從而舍棄了這些數據，而用戶在電商平臺上的行為信息在傳統銀行模型體系恰恰都屬于權重低的那部分。
金融平臺如果單靠數理模型的數學專家至少得重走幾十年金融建模的老路（在歐美頂級專家和銀行家通力合作的情況下）。畢竟，國內的銀行業還沒有走完一個完整的經濟周期，更何況是剛剛興起不到幾年的金融平臺。
雖然現在的技術環境成熟，這個過程可以加速，但是難度還是不小的，不是一朝一夕，不可逾越的必要條件“必須長久干過大量金融的經驗”。而現在有不少的電商金融平臺還只是圍數據、交換數據、攢數據的規則校驗平臺，它們需要沉下心學習這種復雜維度的模型，吸收金融人才和金融調整模型的經驗。
“心態”是做征信的關鍵
雖然互聯網較少的考慮安全，不受監管，更能獲取一些其他類數據。但是銀行也越來越開放的獲得數據，基本上銀行一招手，互聯網數據拼著命就來了，只是關鍵看銀行的體制和心態。這樣看來銀行更具備優勢。
一時的優勢不能代表什么，有時候做事往往成敗于心態。更開放的互聯網模式，才是成敗的關鍵。未來究竟是銀行繼續做大，還是互聯網企業成功逆襲？最關鍵的還是看心態，誰更包容，誰更開放，誰就可能成為最大的贏家。
補充一下如果說做風控這個事說起，授信、評級（大數據模型只是其中的應用）、押品、審批、貸后、額度、授權，這些都是必須完善的風控技術。
全面風控才是有效的風控技術，單純靠點內部評分和外部評分（也叫模型、征信、大數據），預防風險是很困難的。
大數據技術，可以幫助各方面更有效一些。但如果只單獨的追求數據技術，沒有風控技術的話，是本末倒置。征信的目的是風控而不是堆積數據，如果不能明白這點，“虛擬信用卡”“白條”“各種貸”的小船難免說翻就翻。
電商金融平臺和銀行機構在征信領域的關系，未來是競爭還是競和，目前尚未可知，不過可以確定的是，征信是一個任重而道遠的事業，不會一蹴而就。搭建一個可靠的征信體系需要成熟的技術，更需要“金融的專業性”，還有充分的時間。
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