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1、WITH INTEGRITY.WITH COMMUNICATION立信以诚 财达于通 请阅读最后一页免责声明及信息披露 信达证券股份有限公司 CINDA SECURITIES CO.,LTD 北京市西城区闹市口大街9号院 1号楼6层研究开发中心 邮编：100031 征信行业专题报告之一：个人征信业发展恰逢其时征信行业专题报告之一：个人征信业发展恰逢其时 2015 年 1 月 6 日（周二） 征信本质在于解决两方面问题：征信本质在于解决两方面问题：信用能力和信用意愿，而信用能力又需要考量收入水平及负债水平两个维度；对于信用 意愿主要通过历史违约风险来测定。征信机构的核心竞争力就在于是否能够整合各
2、个渠道的信用数据，是否具备自有的 核心数据源。具有较全的基础数据库的征信机构有望获得美国三大征信局一样的市场垄断地位，可以对应的提供信用报 告、信用评分及反欺诈、商业决策等增值服务，而其他征信机构只能从其购买数据在细分领域中提供服务。 大数据是必须的，但难点在整合应用。大数据是必须的，但难点在整合应用。目前信用数据大体可以分为：银行等金融机构的信贷数据（央行的征信中心掌握 及与银行等机构有紧密合作企业沉淀的数据） ，通信、水、气等缴费及其他公共事业数据（各个部委及拉卡拉等代理渠道 沉淀的数据） ；电商及第三方支付的交易数据（以阿里等为代表） ；互联网金融企业（安融慧众及上海资信开启的同业征 信
3、） 。从征信本质上信用能力和信用意愿两方面分析，银行等金融机构的信贷数据都是较好的数据，而其他几类都是寻找 能够间接证明信用能力和信用意愿的数据。目前国内优质的信用数据如银行等金融机构信贷数据是直接接入央行征信中 心的金融基础数据库中，其余机构很难获得，这是国内征信机构最难的地方。移动通信协议用户的缴费记录、公用事业 费的缴费记录、高院经济纠纷判决记录、交通违法处罚记录等公共事业部门的数据也是较难整合。 当前数据挖掘使用的痛点在法律层面。当前数据挖掘使用的痛点在法律层面。对于与银行合作沉淀的数据或是拉卡拉等渠道沉淀的数据或是电商和第三方支付 交易产生的数据，征信机构在使用过程中最主要是解决法律
4、问题。 征信管理条例中明确提出征信机构收集、保存、加 工个人信息应当直接取得信息主体的同意（除(一)行政机关、司法机关以及法律、法规授权的具有管理公共事务职能的组 织已经依法公开的信息；(二)其他已经依法公开的个人信息） 。 未来国内征信系统将以央行征信中心为主导，建设多层次征信机构的市场体系。征信中心是国家层面的，负责全国统一 信用信息基础数据库的建设、运行和管理，主要是为了防范金融风险及银行等传统金融的消费信贷服务；而多层次的征 信机构在互联网金融等新兴领域发挥作用。对于获得牌照的征信机构，短期内很难获得央行征信中心开发和对接的机会， 但在数据库建设上先行一步，具有很强的先发优势。 核心观
5、点核心观点：2015 年 1 月 5 日央行要求芝麻信用、腾讯征信、拉卡拉信用、深圳前海征信中心、鹏元征信、中诚信、中智 诚征信及北京华道征信等 8 家机构做好开展个人征信业务的准备工作，其中拉卡拉征信股东为拉卡拉网络、旋极信息、 蓝色光标、拓尔思和梅泰诺；北京华道征信股东为银之杰、北京创恒鼎盛、清控三联及新奥资本。数据采集形成的特有 数据库是业务核心，也是数据加工及产品服务的基础，先期获得牌照的公司具有先发优势，数据库的建立将形成很高的 护城河，在未来能够提供更加个性化及多样性的信用服务，还可以基于数据开展商业决策和市场营销等增值服务。短期 看好有望获得个人征信牌照企业在数据库建设上先行一步
6、的优势。 证券研究报告 互联网研究系列 征信行业 谢从军谢从军 分析师分析师，中小企业研究，中小企业研究 执业编号：S1500511120001 联系电话：+86 10 63081271 邮箱： 肖金德肖金德 分析师分析师，计算机行业，计算机行业 执业编号：S1500514070009 联系电话：+86 10 63081096 邮箱： 王光兵王光兵 研究助理研究助理 联系电话：+86 10 63081265 邮箱： 相关报告相关报告 WITH INTEGRITY.WITH COMMUNICATION立信以诚 财达于通 请阅读最后一页免责声明及信息披露 图图 1：拉卡拉征信股权结构：拉卡拉征信股
7、权结构 图图 2：北京华道征信股权结构：北京华道征信股权结构 40% 15% 15% 15% 15% 拉卡拉网络旋极信息蓝色光标拓尔思梅泰诺 40% 30% 15% 15% 银之杰北京创恒鼎盛清控三联新奥资本 资料来源：信达证券研发中心 资料来源：信达证券研发中心 通过什么渠道形成自有的核心数据库及数据的整合能力是考量征信机构最主要的因素，目前情况来看存在着一些问题：第一， 通过渠道沉淀而获得数据目前来看都存在着法律上障碍；第二，现在征信机构沉淀或是积累的都只是某一方面的数据，整合 多方面数据存在较大难度。我们认为，个人征信机构需要有 1-2 年的数据库建设期及数据整合期，之后才有可能实现盈亏
8、平 衡，在短期内很难给企业带来收益。但我们坚定看好个人征信业未来的大蓝海市场，预计还将有企业获得开展个人征信业务 的机会。我们更为看好具有两类数据源的机构： （1）具有电商及第三方支付能力而开展征信的机构，电商及第三方支付已经 形成大量的数据积累将缩短征信机构数据库的建设期； （2）借助互联网金融开展的同业征信机构（上海资信和安融惠众） ，此 类模式在目前情况下能够最好的解决法律层面问题。 风险因素风险因素:个人征信牌照发放进度低于预期。 WITH INTEGRITY.WITH COMMUNICATION立信以诚 财达于通 请阅读最后一页免责声明及信息披露 目 录 征信概述及其产业价值和意义
9、. 1 国内征信行业发展状况 . 5 行业模式探寻，征信市场化是大势所趋. 6 美国征信机构：丰富信用产品线，拓展基于数据的增值服务 . 12 表 目 录 表 1：国内征信业发展历程 . 5 表 2：个人征信 3 种模式优劣势对比 . 10 表 3：Equifax 提供信用服务产品 . 14 图 目 录 图 1：拉卡拉征信股权结构 . 2 图 2：北京华道征信股权结构 . 2 图 3：征信行业产业链划分 . 1 图 4：征信系统对个人贷款质量的改善作用（单位：亿元） . 2 图 5：征信系统给银行带来的净收益（单位：亿元） . 2 图 6：征信系统带来的新增贷款占同类型企业新增贷款的比重 .
10、2 图 7：征信系统给银行带来的净收益（单位：亿元） . 2 图 8：国内消费信贷市场规模（单位：亿元） . 3 图 9：2011-2014 年国内 P2P 运营情况 . 4 图 10：互联网金融与传统金融的成本对比 . 4 图 11：2011-2014 年国内 P2P 累计问题平台数量（家） . 4 图 12：2014 年当月及累计问题平台数量（家） . 4 图 13：2012 年底企业信用信息基础数据库服务的机构用户 . 6 图 14：2012 年底个人信用信息基础数据库服务的机构用户 . 6 图 15：以法国为例说明公共征信模式 . 7 图 16：美国的个人市场化征信模式 . 8 图 17：美国 1943-2014 年月消费信贷（单位：百万美元） . 8 图 18：日本个人征信行业协会征信模式 . 9 图 19：阿里金融的运营模式 .
