關于征信的概念、分類、機遇和產品設計的淺析
本文的目的是為了幫助大家了解征信,我將會從以下幾個方面進行介紹說明
1.征信相關概念
2.監管機構和信息分類
3.征信行業機遇和風險
4.數據處理和產品設計
一、征信相關概念
談征信免不了就需要明確一下關于征信的概念,其實我國在著手建設信用體系時,對于征信的定義就爭論不已,有些專家認為專指信貸。另一些專家則認為需要將誠信包含在內。其實關于征信的定義還有很多,但是更加讓大家認可的則是《社會信用體系建設規劃綱要(2014-2020)》里面提到的定義為信用信息更合適,即法律、法規、標準和履行契約等方面的相關信息
所以征信可以定義為依法依規地整理、收集、加工自然人、法人和相關組織的信息并向外提供信用報告等咨詢服務來幫助把控風險??偠灾褪切庞眯畔⒐芾?。
從事征信活動的機構一般為獨立于交易雙方的第三方機構
二、監管機構和信息分類
征信活動的監管機構是人民銀行。在從事本領域活動中需要依據的相關法規為《征信管理業指導意見》、《隱私法》等等
信息采集分為4個等級。
- 一級:不允許采集血型、宗教、信仰、DNA、遺傳史等信息
- 二級:允許采集但是需要明確告知對方風險并獲得對方的授權方可采集個人存款、自有資產、房產等
- 三級:允許采集,不需要明確告知信息主體風險,但是要獲得授權。比如交易信息
- 四級:允許采集和使用向公眾公開和宣導的信息
三、征信行業機遇和風險
互聯網從業者喜歡將新的藍海比喻成“風口”,征信就是近兩年的“風口”。
由上至下:
從國家層面看,政府在著力建設信用體系。
從社會層面看,如今如同雨后春筍般冒出來的p2p小額貸款公司層出不窮,風險控制是重中之重。
再從個人層面看:反欺詐、個人實名認證、個人信用建設和管理也是未來的發展方向。
創業公司在耕耘征信這塊市場的時候,發展方向無外乎大數據公司,信用服務公司,風控服務公司,貸款業務,資產處置等5大方向
1.大數據公司
征信離不開數據,數據就是征信的根本。初創的征信公司一般都會致力于數據的獲取,在這個過程中,企業會往這方面進行轉型。深挖細分領域的行業數據,比如地方司法,又或者租車行業黑名單等等。
2.信用服務公司
這類的公司的模板可參照FICO,為各大金融機構提供分控模型服務,同時也提供信用評級服務??筛鶕髽I的需求為其定制專業和高效的風控服務。
3.風控服務公司
這類的公司服務對象為貸款機構。會更加深入的參與到貸款機構貸前,貸中和貸后以及催收等服務
4.貸款業務
貸款業務也是眾多征信公司最終的發展方向。一方面是市場龐大中國社會融資規模存量在131.58萬億,15年2季度增速為11.9%,年增長規模在10萬億以上。以特點細分領域而言,中國消費金融2014年達15.37萬億元,同比增長18.5%,2013到2014年增長了2.4萬億元。另一方面是業務結構單一,容易管控和業務的開展,比如美國的Zestfinance就是依照類似思路,用大數據征信及風控給美國沒有信用記錄或信用評分較低的人群放貸。
5.資產處置
需要資產處置的市場規模約為6.57萬億(人民銀行2015年2季度的數據,社會融資規模存量在131.58萬億,增速為11.9%,年增長規模在10萬億以上。假設需要進行資產處置的資產為5%)。如此一大塊蛋糕,也吸引著群雄進場。在這個方向,征信公司可做的操作也有多種選擇,比如資產打包進行證券化處理,抵押的物品處理拍賣等等
當然,有機遇也就存在風險,從事征信的初創企業也不可避免的會需要政策風險,短期盈利風險和市場競爭風險。
政策風險:由于政府尚未出臺征信行業的法律,所以現階段許多征信公司都是游走在灰色地帶。比如數據采集來源不明,數據使用授權不到位,不注重個人隱私數據的保護等等,如果高壓的政策一旦頒布,這類企業幾乎會全軍覆沒。
短期盈利風險:征信公司的數據來源于自營業務的交易數據,和合作伙伴置換的數據或者直接從外部購買。這些都是較大的成本,即使找到正確的前進方向,也會因為前期無盡的燒錢而夭折。所以抬頭拉車的同時也要低頭看路?;钕氯ゲ攀浅砷L為巨頭的前提。
市場競爭風險:如今良莠不齊的征信初創公司充斥在各個行業,各種不正當的競爭也會收割掉一茬一茬的征信公司。
四、數據處理和產品設計
數據處理
數據采集:通過內部收集,外部接口對接,合作置換等等方式進行獲取
異議處理機制:獲取到的數據存在疑問或者錯誤,不應直接在底層對數據進行直接的修改。正確的處理方式應該是在數據庫中對數據進行標簽化處理,不丟失任何信息且保留所有的操作痕跡。操作痕跡也是數據!
數據輸出:數據輸出一定要嚴格控制不觸碰現有法律法規的高壓線。數據的輸出一定要獲得提供者的授權。
產品設計
在進行征信產品設計的時候,一定要考慮到如下問題:
需求挖掘方面:
1.用戶的痛點(需求) 2.有多少用戶有該痛點(市場) 3.用戶可以為該需求付出什么樣的代價(成本或盈利點)? 這三點才是需求的價值
產品形態方面:
1報表 2.工具(預警和預測) 3.可用戶決策的結果
A不考慮用戶:①直接提供查詢服務? ②提供綜合性報告
類似的競品有啟信寶,企查查,老賴查詢等等
B考慮到用戶:①風險判斷?? ②風險控制(監控和預警兩種)
類似的競品有芝麻分,鵬元征信等
以上。
如有錯誤,歡迎指正,謝謝。
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目前在做這方面的創業 能加您微信聊一下嗎?
分析的不錯 正好在考慮一家p2p產品經理的職務
謝謝,金融行業是個不錯的方向。尤其是數據分析。
數據產品經理是不是更有前景
雖然柑橘有點文不對題,但是對不同狀態環境下產品的職責分析的還是蠻不錯的