消費場景的移動支付戰爭升級為信用之戰 對於個人徵信牌照阿里騰訊也都沒閑著

自2017年以來，個人徵信持續受到市場關注，而這也成為了新金融行業的持續關注的焦點。

在不久前的無現金日熱潮中，一直低調的騰訊也加入了戰場。可以說，騰訊與阿里之間「以數據獲取」為基礎的信用服務戰已打響。

目前，騰訊信用分與螞蟻金服的芝麻信用分欲形成分庭抗禮之勢——基於消費場景的移動支付戰爭升級為信用之戰，互聯網新金融全面捲入信用體系建設的金融場景。

個人徵信牌照「難產」

2015年1月央行下發《關於做好個人徵信業務準備工作的通知》，同意8家社會機構開展個人徵信業務，但迄今個人徵信牌照仍未下發。

央行徵信局局長萬存知表示，為何到現在還沒有發牌照，主要有三個「沒想到」：一是沒想到發完通知對8家機構進行個人徵信業務準備后，剛起步就碰上互聯網金融整頓，互聯網金融整頓到現在還沒結束；二是沒想到社會公眾對個人信息保護的意識空前高漲，對8家機構要求更高了；三是沒想到8家機構實際開業準備的情況離市場需求和監管要求差距較大。

首批申請個人徵信牌照的8家企業，各有優劣。然而他們申請牌照后是否會帶來徵信行業的大發展，不得而知。就徵信業市場規模的分析，行業大發展可能性小。所以，這些企業獲得牌照后最大的可能是獲得品牌效應，帶動企業其它方面的業務增長。

AT的信用之戰悄然打響

一個不爭的事實就是，在互聯網徵信戰場，已經漸漸演變為阿里與騰訊之間的兩級競爭。阿里從電商起家，通過支付寶成為第三方支付一哥。然而，微信紅包導演的全民狂歡，給了阿里一個下馬威，往日風光不再。為了回到獨步天下的地位，螞蟻金服力推「無現金」概念，提出5年後，造就「無現金社會」。

不過，幾個回合下來，雙方好像勢均力敵，難分伯仲。向來低調，以開放心態布局的小馬哥也坐不住了，被迫加入了此次的無現金日。雖說個人徵信牌照「難產」兩年，不過各家準備機構可沒閑著，AT更是動作不斷。

◇ 芝麻信用——螞蟻金服的重中之重

芝麻信用，是螞蟻金服旗下獨立的第三方徵信機構，通過雲計算、機器學習等技術客觀呈現個人的信用狀況，已經在信用卡、消費金融、融資租賃、酒店、租房、出行、婚戀、分類信息、學生服務、公共事業服務等上百個場景為用戶、商戶提供信用服務。

芝麻信用的核心資產是阿里系統中的大數據——3億實名用戶和真實身份信息，以及用戶在淘寶和天貓上的消費和支付數據和投資、理財、生活、公益等，能夠為金融業務提供更精準的風險管理、營銷獲客等方面的支撐。

不過，芝麻信用熱推無現金日引起了監管層的注意，央行約談了螞蟻金服，「緊急叫停」了無現金推廣。

此外，因為芝麻信用涉及的場景廣闊，最近衍生出來的黑色行業也被曝光，400元刷芝麻分高分的事實並不存在，所以一分耕耘一分收穫。

◇ 騰訊信用分——后發制人受困於通訊數據

在芝麻信用、考拉徵信等試點企業紛紛展開動作，甚至連沒有獲得試點名額的京東金融、拍拍貸等機構都在涉足徵信領域的情況下，騰訊徵信為何起步緩慢？

據了解，騰訊信用分從社交指數、安全指數、財富指數、履約指數和消費指數5個維度對用戶的信用進行評估。與芝麻信用分類似，騰訊信用分達到一定標準可以享受申辦信用卡、出行等特權，但目前僅對QQ超級會員開放。據悉，此次開放信用分查詢為騰訊徵信和QQ超級會員合作活動的小範圍灰度測試，目前已結束，並非騰訊信用分的正式發布。

今年8月騰訊推出「騰訊信用分」。但是，有用戶體驗吐槽，目前「騰訊信用分」的落地場景僅僅有「微粒貸」和「光大信用卡申請」「比較實在」，其餘場景還需再度完善。

毋庸置疑，騰訊徵信在用戶數據資源天然有優勢。騰訊有強大社交王國，憑藉QQ、微信等沉澱了海量的用戶信息。不過，嚴格意義來講，通訊數據算不上是徵信數據，以通訊數據為核心的信用分也難以算做徵信分。徵信數據是需要用戶授權才能使用的，只要能聯繫到個人的信息所有權都是屬於個人信息，用戶可沒聽說過登錄通訊工具的時候有授權被採集數據。

況且，社交數據、通訊數據使用存在爭議以及數據的弱金融屬性都是其徵信業務面臨的問題。

徵信行業痛點難解

目前徵信業尚無統一的信息獲取、評判標準，各個企業各自為政，出現了各種各樣的信用標準體系。不同企業基於數據獲取領域不同，標準不一，同一個人的信用狀況夜會因使用不同的支付產品產生差異。

在徵信行業，數據是各機構、各企業的核心資源。也就是說，數據是珍貴的，沒有企業願意放棄各自的生態體系，更不願意讓人坐享其成。這不前段時間，阿里和順豐就因為數據問題鬧翻過，還是郵政出面解決的呢...

而不能跳出自身生態使用，其徵信業務的擴張就會受限，那麼贏利也就無從談起。觀察美國徵信企業，沒有哪個企業及其賴以生存的徵信數據是「隸屬」於某一家公司的。所以，阿里、騰訊之流，即使獲得牌照，短期內為各自的品牌增加官方背書，提升品牌價值。長期而言，並不能為徵信業帶來實質影響。

此外，數據源於自身用戶群，但無論數據量有多大，其徵信數據的權威性就打了折扣。並沒有統一的數據採集和處理標準標準，通常會在基礎環節，出現數據錄入錯誤、信息缺失、冗餘重複、信息主體不明等問題。

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