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征信成本一年一個億 普惠金融機構直呼“不普惠”

來源于互聯網 2018年01月26日 閱讀()

繼高企的獲客成本後,征信數據調用,正成為國内衆多普惠金融疾行軍一塊隐性的、數目不低的成本。

監管方面一直希望貸款類機構能真正踐行小額、分散的普惠金融之路,然而,如果放款機構的人均借款額隻能維持在區區幾千元的水準線、貸款定價還不能過高,此外放款機構還要負擔數千萬級借款人、人均數十元的征信查詢成本,對于本身以盈利為目的的商業機構來說,負擔并不算小。

證券時報記者實地調研7家放款類機構(含貸款交易撮合平台)。在接受采訪過程中,作為普惠金融踐行者,或者說希望以普惠金融為目标的機構,他們普遍呼籲,希望借款征信查詢成本能夠進一步降低,再普惠一些;或者,在同樣的成本範圍内,獲取的數據能夠更加精準有效。

從記者獲知的3家公司情況看,征信查詢占運營成本的比重,最低的是蘇甯消費金融,征信查詢成本占比為10%;還有兩家分别為20%和30%左右。

兩筆賬目

勾勒征信查詢成本

從征信查詢支出角度,讓我們來算兩筆賬。

首先,一個持牌的、具有發放貸款資質的金融機構(互聯網銀行或消費金融公司),在它每做出一次授信決策之前,就要花1元查詢央行征信;2元調用鵬元征信及中誠信的學曆信息接口、航旅信息接口和住宅信息接口;再花2元查詢芝麻信用和騰訊征信;然後再花2元查詢滴滴和美團信息……按照風險權重配比,把一系列征信信息都查完,單個用戶至少要花多少錢?

這家持牌機構展業三年的總貸款申請人數約6000萬人,它每年平均花在平台首次貸款客戶上的征信查詢成本,要多少錢?

如果這家機構的過審率為15%~20%,而複借的用戶達到50%,用戶每複借一次還要再查詢一次,那麼這家機構花在複借審核征信查詢上的費用有多少?這家持牌機構平均一年至少要花多少錢在借款人征信查詢上?

其次,一個非持牌的小型消費金融公司/大中型網貸(P2P)機構,在它每一次授信/貸款撮合之前,也要花2元多來調用芝麻信用反欺詐信息和騰訊征信社交數據;然後再花3元左右查詢同盾和百融數據,調用運營商、航旅、教育等數據。

綜合下來,一個客戶單次查詢要花費約5元的征信查詢成本。平台的過審率達到70%,複借戶不需再度查詢,隻需接入平台自身開發的風控模型。展業四年,這家公司的借款總戶數已達3000萬,實際借款用戶2000多萬。那麼,這家非持牌機構一年至少要花多少錢在征信查詢上?

如果隻站在數學角度探讨,第一個問題所涉持牌機構年均征信查詢費用要在1.5億元左右;第二個問題所涉非持牌公司年均花費3750萬元。相對各自的營收,這筆費用都不足以構成重大負擔,但已不是一筆小數目。

值得一提的是,現實的數字或許會更大——因為隻有當家機構的借款用戶規模足夠大、征信查詢量足夠大時,放款機構對于征信提供商才有議價權,才能享受上文所述的批量合作下的查詢費用。

一筆貸款

要調用哪些數據?

上述兩個案例均無指代特定公司,而是記者在采訪一家互聯網銀行、三家持牌消費金融公司、三家非持牌貸款類(含撮合)平台後綜合得出的平均數據。

一家民營銀行的高管告訴記者,央行征信查詢最便宜。“早年間,央行征信查詢還要10元一筆,近兩年給商業銀行的是2~5元一筆。考慮到民營銀行初建,給民營銀行和一些持牌消費金融機構的價格,都是1元一筆。但它不是繳一次就完事,複查是照常收費。比如我們每季度進行貸後管理要查詢信息,進行信用污點跟蹤,這裡是照常收費的。”該民營銀行高管告訴記者。

但央行征信并不能作為信審數據單一來源。上述民營銀行高管和一家大型持牌消費金融公司高管告訴記者,他們均在央行征信之外,調用了鵬元、中誠信、芝麻信用、滴滴、美團等第三方機構數據接口。這些垂直細分征信數據共同構成了信審數據籮筐。

“比如我們有的時候還要查借款人學曆、航旅記錄、出行信息、手機通訊信息等,就會跟目前的第三方機構合作。他們的數據維度其實越來越豐富,但我們不會隻和一家合作,而是和多家合作,調用各家不同的數據接口。比如我調用鵬元的學曆、調用芝麻的反欺詐,用哪家的什麼數據,我們有自己的邏輯模型。”一家大型持牌消費金融公司高管告訴記者。

值得一提的是,中國有衆多非持牌放貸類機構(包括撮合貸款的P2P),目前沒有資格接入央行征信。

綜合一家非持牌消費金融公司和兩家P2P平台的總經理的說法,他們目前主要接入的第三方征信公司有同盾、百融、芝麻、騰訊、百度、前海征信等,通常不會一次性全部接入,同樣也是根據自己的客群屬性調用接口。

“我們的單個借款用戶征信查詢成本已經算是業内較低的了,一個才4元,我知道有很多公司是5~8元左右。當然我們的量(借款人量)比較大。據我所知,業内最低的應該就是螞蟻借呗,他們對自己的數據極其有自信,當然人家的數據确實比較好,單個成本才2塊錢左右。”一家非持牌貸款類機構高管告訴記者。

基于商業機密的角度考慮,上述機構并未向記者明言征信查詢占運營成本的比重有多大。“不管占比多少,借款人數在千萬以上的平台,幾乎每年都要掏出上億元在征信查詢上。占比其實跟各個公司自己的業務特性有關,有些公司天然有場景、有入口,那麼他們花在獲客上的成本可能稍微小一點,那麼征信查詢的占比就大了;有些風控比較粗放,他就是願意把錢花在推廣、獲客,那麼他們的征信查詢成本占比就沒這麼大了。”上述非持牌貸款類機構高管向記者分析。

普惠金融玩家的呼聲

“作為普惠金融機構,我們更在意央行數據之外的數據,包括馬上成立的信聯和囊括各部委類似公積金、社保的綜合數據的打通,這些對于大幅降低機構成本有很大幫助。目前數據就還是存在壁壘問題,P2P和小貸機構類金融機構的信貸數據如果能共享起來,甚至各部委和地市級的數據能打通,對于普惠金融機構發展幫助很大。” 蘇甯消費金融公司相關人士表示。

“我對百行征信的寄望是,能做到行業集中共享,打破信息孤島。比如一個借款用戶已經過度負債的話,平台能夠通過查詢一個接口就意識到這個情況的存在,然後不予以發放借款标的。”一位P2P高管稱。

上述兩位人士所言,反映出的是同一個問題——目前不同的征信數據商互為割裂。此前一位個人征信行業專業人士曾向記者表示,出于自身業務保護和商業利益的考慮,各平台不願主動将數據共享;更為重要的是,各家平台對于個人信用評價的模型算法都不太一樣,出于保護個人信息的考慮,各家平台對外輸出的通常是針對個人标簽化的信用評價,而非涉及隐私的個人具體信息。因此,對于尚在籌建的百行征信而言,如果隻是單純從各家平台搜集這類标簽化的信用評價,其實意義并不大。

除了呼籲多維度統一的數據,有行業人士建議,放款機構本身也會對央行征信數據庫進行數據報送,豐滿了後者的數據維度,那麼,“是否在使用成本上能夠得到進一步優惠?”


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