1、1风口之上征信乱征信，这个敏感而核心的行业，尚未规范，便沦为各方夺利的草莽江湖。 “君子之言，信而有征。 ” 征信，指可验证其言为实，或征求、验证信用。这个源于左传?昭公八年的词，在 2 500 多年后的今天，成为一个行业，一个奠定许多行业基础的行业。 自 2013 年初具雏形，征信行业便渐成各方夺利的草莽江湖。乱象比如 靠盗取企业信用数据，一个黑客年收入过千万元；从黑市上购买数据起家的大数据公司，估值几十亿元；急于变现的征信公司，各地招聘代理，推销征信报告，年流水上亿元；甚至出现了备案交易的“中间人” ，公开叫卖征信公司备案 这个敏感而核心的行业，正在经历它的野蛮时代。 数据黑链 黑客 KK
2、 又接了一单生意，盗取某工商信息查询企业的数据。该企业的核心数据服务器放在云端，这意味着想要入侵的人，将不得不对抗整个云端安全系统。 不过 KK 自有奇招， “能走后门，绝不走正门” 。 月黑风高，最宜作案。KK 披上他的黑色战衣，收好电脑，躲在该企2业楼下的树丛里。人去楼空后，他掏出电脑，利用小工具强行破解公司Wi-Fi，进入内网，盗取云端服务器的用户名和密码，入侵数据库，拖出200 万条公司缓存数据。 出手数据，几万元落袋为安。 过去，一个月也未必能开张，现在隔几天干一单，月收入过百万元。近两年业务量的猛增，黑客 KK 头头是道地分析称，这和征信行业风口有关。 虽然早在 1988 年，国内
3、首家专业信用评级机构就已成立，但由于政府数据迟迟未公开，征信行业发展缓慢。直到 2013 年， 征信业管理条例颁布，给民间征信机构画出了跑道对于企业征信，采取备案制；对于个人征信，采取牌照制。 目前，已有 138 家企业征信机构备案通过，而另外 8 家个人征信机构，正等待牌照下发。然而，这样的速度并不能满足市场的需求。于是，局外玩家拥入赛道，大数据公司和金融公司风控部门，成了征信公司外最大的两股势力。 征信行业呈三足鼎立之势。而数据，正是它们跑马圈地的利器。这些数据价格不菲。比如从车管所调取一个人的数据，价格是 23 元；从银联调取数据，一个人是 12 元。而在黑市上，这些数据只需 1 角左右
4、。对数据的渴求和利益的诱惑，造就了黑市繁华。 像 KK 这样的黑客，构成了数据黑市的源头。他们盗取数据的对象通常有两个 一是政府的数据代理商。有数据的政府部门，通常会下设一两家代3理商，供需要数据的企业申请接口。每次从接口调取数据留下的缓存，就是黑客的目标。 二是信用信息查询企业。在来源方面，这类企业往往通过和金融机构合作，或通过从互联网抓取，获取数据。 国内靠盗取数据为生的黑客并不多，大概几千人。黑市上另一部分数据，源自内鬼。根据“行规” ，无论黑客还是内鬼，都不会直接把数据卖给征信机构，而是倒卖给黑市中的重要角色中间商，一个数十万人的庞大群体。 周晓青正是其中一员。最近，一个客户找到周晓青
5、，要求购买车管所的数据：出价 35 万元，买 400 万条。周晓青通过合作的黑客军团，很快搞到了数据。除了车牌号码、所有人等基本信息外，连发动机号、车辆识别号、保险到期时间都有。 在黑市中，工商、身份信息、车辆、房产、银行等几类数据最吃香，它们也是征信行业必备的底层数据。为了规避风险，购买一些敏感数据时，周晓青就通过一家皮包公司走账。 后来上述客户多次光顾，购买工商、房产等信息。打了几次交道后，周晓青才知道，这是一家大数据公司，而且凭借黑市数据起家，目前估值几十亿元。 不过，这也没什么稀奇。这两年，周晓青接触到的客户，不论数据公司、金融公司还是征信公司，估值比这个高的多了去， “万亿级别地下黑
6、市，早已形成” 。 征信四难 4黑市之外，数据源污染、数据处理技术落后、数据模型验证难、数据同质化，同样损害着这个新兴行业。 “黑市数据真假难辨，因为大家都是掺杂卖” ，周晓青甚至自己都干过这种事。他把一份只有 100 万条的银行 VIP 客户数据，足足填充了 900万条假数据再卖出去。 银行将活期余额超过 800 万元的用户，称为七星级用户；超过 1 000万元的，称为八星级用户。 “填充的也是银行客户数据，只是级别很低，冒充成高星级用户。但购买数据的公司，很难鉴别真伪” 。就这样，一份黑市价值 3 万元的数据，经过填充后，周晓青卖了 20 万元。当然，购买者一般事前会要求抽样检测，但数据一
7、次销售，少则几万条，多则上亿条，不可能完全鉴别真伪。 除了接“盗数据”的活，周晓青也接“放数据”的活。 曾有一家保险公司，将一部分篡改后的数据放出， “故意将一些骗保的人，加入高净值用户名单，以搅乱市场上其他竞争对手的视线” 。周晓青的任务，就是把这部分数据销售给其他保险公司。为了推广这些假数据，客户甚至愿意出比买数据还高的价钱， “商业战场上，人们似乎总喜欢花更多的钱，去损人不利己” 。 这些流窜在黑市中“被污染的数据” ，成了征信行业最大的隐患。连底层数据都是假的，在这个基础上建立的“征信模型”或“风控模型” ，又如何可信呢？ 况且，不是所有数据都能点石成金，征信公司首先需要沙中淘金。 比
8、如，一家互联网金融平台提供给征信公司的个人征信报告中，5除了基本信息外，还包括公司法人、诉讼信息、各大电商是否购物等几个维度。这样一堆原始数据，需要经过清洗、挖掘、建模分析，才可以使用。但当下绝大多数征信公司，充其量只是数据集合地，毫无数据处理能力。 因此，他们也只能提供简单的数据包，无法根据客户的个性化需求，提供更复杂的征信产品。 而要打磨一个好的征信模型，光有数据处理能力也不够，还需要模型发生作用的时间来验证。 验证一个征信模型，至少要有 510年的产品观察周期。比如，房贷的周期是 30 年，车贷 5 年，没有跑完整个借贷周期，就不能判断这个模型的准确性。验证之后，还需要持续地对模型进行修
9、正、重复验证，以实现模型的迭代优化。这是一个漫长过程，从这个维度讲，才起步不久的中国征信行业，很难有完美的征信模型。 数据同质化更是征信行业发展缓慢的掣肘。目前，市面上只有三个数据库比较有价值：一个是支付宝的芝麻信用分，来源于用户的淘宝交易记录和行为数据；一个是腾讯，来自社交数据；最后一个是前海征信，拥有平安集团的数据。除此之外，大部分征信机构手里的数据大体雷同，以致大家陷入低价竞争的恶性循环。 “曲线救国” 既然很难靠有价值的征信产品获利，大家纷纷“曲线救国” 。 专做企业征信的绿盾征信，其模式就备受诟病。他们在全国招代理人，帮他们推销征信报告。绿盾征信员工小王透露，目前绿盾已在全国6发展了
10、 800 多位代理，分成方式是“二八” ，代理商拿大头，可获得 80%的佣金提成。 小王称，要成为绿盾的市级代理，需要一次性缴费 50 万元，县级代理则是 20 万元。而绿盾对县市级别代理人的唯一要求就是：在当地有人脉。 “企业资源、政府资源很重要，有企业资源，就可以直接销售，而拥有政府资源，就可以指定要这家的征信报告。这才值得合作” 。 “一年就回本了” ，小王表示一般市级代理一年能卖出几十万元的流水。如果按照 800 家代理，平均每个人缴纳 30 万元代理费，绿盾征信已获利 2 亿元以上。而平均每个代理商销售 20 万元的话，每年的流水也上亿元。 绿盾所谓的征信报告，主要是 6 个维度：工
11、商、行业、金融借贷、媒体、企业运营、市场反馈。售价倒不贵，针注册资本小于等于 500 万元的企业，800 元一次；大于 500 万元的，1 800 元一次。 “但这个报告只针对单次，比如某次的企业合作、政府招投标等，换句话说，一家企业一年可能需要几十份征信报告。 ” 然而这样的报告，到底有多少价值？小王透露，这些报告信息，其实都可以从网上查询到，无非是政府公开信息的汇总。 除了“代理商模式” ，绿盾还有一条业务线，利用“备案”资质套利，即帮助一些“污点”企业背书、洗白。举例来说，一家被处罚多年的制药企业，一度成为绿盾征信示范企业，不仅颁发优秀企业榜样牌匾，还成为绿盾官网的“信用楷模” 。 除了上述两种变现模式，征信企业还衍生了一种隐秘的变现方7式卖备案资质。 目前，专门做这种备案交易的“中间人”已经出现。他们的服务范围包括，帮助企业申请备案，也能帮助收购已有备案资质的公司。报价是北京地区征信牌照在 100 万元以上，其他地区在 80 万元左右。 手续费已到如此价位，备案的价格将何其高？目前，支付牌照市面的售价已高达 6 亿元。有业内人士担忧，征信备案和牌照会重复第三方支付牌照的疯狂。 事实上，今年央行已放慢了企业征信备案的审批速度。作为金融核心的征信、风控，乃是众行业的基础砖瓦，早已容不下一丝浮躁。
