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征信體系發展簡述及特點
新聞中心|中國常州網 常州第一門戶網 常州龍網 常州日報 常州晚報    http://www.yabgxu.tw          2019-02-17 11:20

  信用(credit)伴隨著人類社會的發展而發展。信用關系是雙方(個人或團體)的利益互動,表現為在當前一方出于信任基礎上為另一方提供資源,并在未來一定期限內取得資源回報的行為。雖然美國僅有兩百多年的歷史,但美國作為世界上最為發達的經濟體之一和文化上包容的國家,其征信體系的發展也最為完善,值得我國借鑒。

  在理想的商業環境中,借貸成本是與借貸者的違約風險相關。信用越好的借貸者為同等借款額所付成本(也即利息)也應該越少;信用越差者所付成本應該越高。但在現實中并不完全是這樣。其根本原因是信用的特點。信用雖然是基于信任,但具有借貸雙方信息不對稱性。實踐中和理論上都已證明,由于借貸雙方信息不對等,信用市場上存在前逆向選擇問題,即在市場借貸成本高時,優質借款者不愿意借款,因而退出市場,留下的非優質借款者具有高違約風險,以及后道德風險,即借款者獲款后降低違約防范的努力而造成違約風險的增加。因此,風險管理必然是信用體系中的重要環節。者可以通過自己收集借款者資料、進行貸后監督來降低風險,但時間長、成本高。在實踐中,者逐漸發現信息共享對判斷借款者風險有很大幫助。這是征信所(creditbureau)產生的原因,是征信體系發展的基礎。

  通過信息共享建立的信用體系對借貸雙方及社會整體都有利。它不但促使信用不好的借款者努力改善信用記錄,為放貸者提供了風險審核判斷的工具,也有利于者增加放款數量,滿足社會上的資金需求。

  一是市場化自愿的私有信用信息交換或合作(private credit information exchanges or cooperatives)形式,主要由成員(銀行、非銀行金融公司、信貸協會、零售商等)自愿向征信所匯報借款者信用數據。由征信所負責收集公共信用記錄(如納稅、法庭訴訟)、處理、匯總和分享借款者信用活動;或者由行業協會為會員建立非營利信息平臺,通過內部的信息共享達到對借款者信用的交流。這種模式完全獨立于政府,采用市場化的經營形式。美國采用征信所模式,但即便在美國,協會會員信息模式也存在。

  二是政府主導強制的公共信用登記(public credit register)形式,主要通過政府法規強制銀行、非銀行金融公司、貿易債權人、信用服務公司等機構向中央銀行或政府指定部門或機構匯報其債務人的信用數據,并通過立法來保證數據真實性。德法等歐洲國家以及印度采用此模式。

  美國信用體系包括個人和商業信用體系。在早期,征信所的形成或為私有機構、或為商家之間的合作組織,其主要目的是用以交換用戶的信用信息,而信息主要也是以黑名單為主。地方商家一般只對不在黑名單上的客戶提供信用服務。在第一次世界大戰后,經濟的增長、人口流動的加快促使征信所得到快速發展。信用報告開始增加更多的個人信息以滿足商家授信判斷的需要。

  美國商業征信市場目前主要被鄧白氏(Dun&Bradstreet)壟斷。鄧白氏成立于1933年,是由R.G.Dun&Co(1841年成立于紐約)和J.M.Bradstreet&Co(1849年成立于辛辛那提)合并而成。到2012年底,鄧白氏的全球信用數據已經覆蓋200多個國家的2.2億家公司。

  多年來的實踐和改善使得鄧白氏的報告已經成為商業信用批準的必備部分。債權人和金融機構會依賴于鄧白氏的信用報告來評估借款者的信用度。對于借貸信用額度不到10萬美元的,債權人可能完全依賴于鄧白氏提供的還款歷史,而不是進行成本更高和周期更長的借款人財務分析、還款調查。對信用評審自動化的公司而言,利用鄧白氏的報告更為重要。不少軟件公司,如Oracle、SAP,都已將鄧白氏的數據整合到自己的系統中。在互聯網時代,這些自動化程序可以在瞬間對借款者作出放貸審核判斷。

  鄧白氏收集的商業信息主要有公司規模、歷史、法律訴訟、財務信息等。一些信息是從公司公開呈報(publicfiling)上收集到的,比如公司法律訴訟。另一些信息則是鄧白氏自己的通訊員通過訪問公司高管而收集的。鄧白氏收集的最重要信息是商業還款歷史。鄧白氏通過綜合與一家公司有貿易往來的提供商提交的定期應收賬款記錄來合成這家公司的還款歷史。在美國,多數企業應收賬款已經占總資產的20%到60%之間(Edmonds,1998)。因此,鄧白氏的數據對者有重要的作用。

  鄧白氏商業信息報告包括以下主要內容:基本信息、風險分析、付款信息、公司歷史營運狀況、公司結構、財務分析及往來銀行,以及公共記錄。

  鄧白氏報告中最重要的信息是對企業的金融壓力分類、信用分類和PAYDEX得分。金融壓力分類度量了公司在今后12個月里破產或重組的可能性。該指標有5個類別。信用分類度量了公司在今后12個月里90天或更多天的違約可能性。該指標也分為5類別。PAYDEX則是度量公司在最近3個月和12個月里對供應商還款的指標。一些學者對PAYDEX進行了研究,發現該指標具有良好的預測性(圖1)。

  美國個人征信所的成立要晚于商業征信所,但機構的操作模式是相同的。即便到今天,美國仍然有上千所遍布全美的地方征信機構。這些機構大都與三大征信所(Equifax、Experian和TransUnion)有隸屬或合同關系。而三大征信所又是征信所聯盟公司(ACB)的成員。ACB成立于1906年,目前有500多名成員。ACB代表征信行業處理與政府和媒體的關系。

  三大征信所由于信用信息來源不同,其所產生的信用報告也有不同。三大征信所中每一家都有大約2.5億美國居住者的信用報告,基本覆蓋美國全部成年人口。

  Equifax是三大征信所歷史中最悠久的。1899年,Woolford兄弟兩人在亞特蘭大成立了零售信用公司。他們與當地的百貨商店開始合作,主要是跟蹤消費者信用度以便商家決定是否給消費者授以信用。20世紀70年代早期公司對多家征信所進行了并購,但聯邦貿易委員會認為并購降低了市場競爭而予以反對。但經過努力,這些并購最終得以通過。1979年,公司改名為Equifax,該名字源于“公平事實信息”(equitablefactualinformation)。在70年代和80年代,三大征信所在全美范圍內推動地方征信所的合并。到1987年,Equifax屬下的地方征信所已超過300個。Equifax已覆蓋了全美。

  Experian是三大征信所中最年輕的。它源自1980年成立于英格蘭若丁漢的CCNSystems,主要從事信用審核服務。1996年,CCNSystems收購了美國TRW信息服務公司,開始涉入美國消費者信用領域。Experian的公司總部在都柏林,所以它實際上不是美國公司。

  TransUnion是三大征信所中唯一的未上市公司,也是三大征信所中規模最小的。它的起源比較獨特。UnionTankCarCo.(UTC)是一家創建于1866年的鐵路油箱租賃公司,它在1968年成立了TransUnion作為UTC的母公司。TransUnion隨后開始了消費者征信業務,并開始對地方征信所的并購。TransUnion在技術上有一系列革新,是第一個利用光盤替代磁帶的征信所,也是第一個利用線上信息存儲和數據讀取處理系統的征信所。1981年Marmon集團收購了TransUnion。1988年,TransUnion覆蓋了全美的征信市場。股神巴菲特的公司BerkshireHathaway于2008年收購了Marmon集團的60%股權。2010年私募基金MadisonDearbornPartners(MDP)收購了TransUnion的51%的股份。MDP還擁有PayPal和NuveenInvestments。

  說到美國三大征信所,就不能不說說FICO,FICO在美國征信體系中起到非常重要的作用,是信用評分的先驅。三大征信所擁有的是數據,而FICO擁有的是對原始數據的深度分析技術。在個人信用評估方面,FICO利用個人信用歷史資料和其他借款人信用行為相比較,得出個人違約概率。隨著電腦的應用,FICO的推廣使得信用審核自動化,加快了個人和商業信用的普及。

  Fair,IsaacandCo.(2009年時改為FICO)成立于1956年,是由費爾(WilliamFair)和埃薩克(EarlIsaac)創建的。1972年,美國國稅局開始應用FICO的數據分析軟件來判斷偷稅漏稅者并取得很好的效果。再加上信用卡的使用和計算機技術的逐漸推廣,FICO的業務開始得到突破。1975年公司為富國銀行建立了第一個根據消費者行為的信用風險評分系統。公司在1987年上市,并在1989年通過Equifax推出FICO信用風險評分。在此之前,個人信用的審核還主要是面談形式。在FICO推出信用風險評分后,個人信用審核開始自動化和高效化。1991年三大征信局都開始采用FICO風險評分技術。1995年美國房利美和房地美開始推薦FICO在按揭評估中的應用,這對FICO的業務具有極其重要的意義。1995年FICO還推出了小企業評分系統。FICO目前業務已經遠遠超出了消費者的信用評分。它的其他業務包括決策管理、債務管理、數據分析咨詢、中小企業評分系統等。

  FICO是分析技術提供商,它對三大征信所和客戶使用其評分模型產品收取特許使用費,而其本身并沒有消費者信用數據。因此三大征信所一直有動力自發研究評分模型來取代FICO評分體系。2006年三大征信所推出了它們聯合研發的信用評分體系Vantage。事實上,這也不是第一次三大征信所挑戰FICO的評分體系,但從未成功過。直到今天,Vantage的市場份額仍可忽略不計。

  由于美國成熟的信用體系,消費者信用評分已被用于從信用申請、申請核查、風險控制到債務追索等各個方面。而大數據的挖掘又為信用評分提供了基礎。

  下面的案例來自于美國斯坦福大學的利蘭·安納夫(LiranEinav)等對一家專門為低收入高風險客戶提供汽車的公司的研究。由于這家公司的客戶違約性高而回收殘值低,因此商業利潤的高低完全取決于對客戶風險的認知。研究中使用的數據顯示,這家公司的客戶的平均家庭年收入為二萬八千美元,僅列于當年全國水平的倒數33%位,其中三分之一的申請者無銀行賬戶,86%是租房戶。而且超過一半的申請者在前6個月至少有25%的債務逾期。如果沒有對數據的挖掘,僅根據這些條件來看,這些客戶的違約風險極高,得到信用的可能性極小。傳統的針對風險的信用貸方法是增加首付。但是,研究發現,對于每一百美元的首付費用的增加,申請的可能性就降低2%—3%。而且逆向選擇問題將使得車貸申請者的資質更次。

  圖2顯示了一個二維變量,客戶購車時擁有的現金量和還款期間現金增量的關系分析。兩個橢圓是高、低風險客戶的在兩個變量上的等密度分布曲線。安納夫通過數據挖掘的方法,使得首付對一些借款者降低,而對另一些借款者增加,一些風險小的客戶可以得到更高的,其結果是總體違約率的下降。

  圖3顯示了在基于數據處理后,不同風險客戶群在首付額調整后,為公司帶來的商業利潤也較平均值有較大提高(對于低風險客戶,利潤期望從平均值190美元增至500美元)。

  互聯網的發展對征信行業有一系列沖擊,包括信用記錄的收集、整理,消費者信用的計算、法律條款的修訂等。最近,中國國內在強調大數據在金融方面的應用,美國Zestfinance是常被提到的一家公司。Zestfinance成立于2009年,從事消費者信用審核。其創立人來自谷歌和傳統金融公司CapitalOne。與FICO不同,Zestfinance主要側重于缺乏信用歷史的消費者。在技術上,Zestfinace與FICO不同之處在于它利用了上千個來源于不同地方的與信用相關的數據變量,從個人財務狀況到對社交網站的使用量,對個人違約風險做出評估。

  公平地說,Zestfinance利用的上千個信用變量的原因是所評估的消費者缺乏信用歷史資料。Zestfinance不但覆蓋面窄,而且還沒有被任何主要銀行所接受。傳統公司FICO的地位還沒有被撼動。但是,Zestfiance開啟了一扇大門,不但將一些表面上與個人信用無關的信息與信用相聯系,更重要的是將金融普惠之門向更多人打開。

  Zestfinance也是在大數據和互聯網時代向傳統金融挑戰的一個代表。其投資者之一是大名鼎鼎的彼得·泰爾(PeterThiel),泰爾也是在線支付Paypal的創始者之一。投資者對征信體系的重要性以及大數據互聯網應用的廣泛性吸引了大量投資正向這個領域涌入。不過美國現有對消費者保護的法規也使得這些新興公司的發展既面臨著監管制約,又對監管提出挑戰。比如,商業機構不得因為性別而在信用的授予上對消費者歧視。但是即便沒有這個信息,通過大數據的分析仍可以并且很容易地得出結論。那么在監管上應該如何調整呢?

  互聯網的產生、電商的普及以及日益頻繁的跨國貿易流動對征信報告也產生了重大影響。商業和個人征信對征信收集內容、范圍、速度要求越來越高。此外,消費者信用造假和身份盜用也變得普遍。如何防范消費者成為受害者,通過消費模式辨別身份盜用也成為日益重要的工作。

  不論變化如何,借貸雙方信息不對稱的特點是永遠存在的。新技術的產生會解決或緩解舊的信息不對稱問題,但新技術又會引起新的信息不對稱的因素。人類社會就如此在曲折中延伸。

  金融科技,再也不是一線城市的專屬名詞。 在春節返鄉之后,人們發現,老家早已不是莽荒之地,金融的種子正在這里落地發芽。 網絡、移動支付......

 
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