“To C端的产品和业务并非前海征信的强项。作为一家全牌照的金融机构，平安的强项是积累了在不同经济周期下、各类风险偏好人群的金融行为数据。基于此优势，现阶段前海征信会把业务重心放在满足金融机构的需求(即To B业务上)。”邱寒如是称。
第二类产品，则是功能性插件的应用，包括“好信认证”和“好信易申请”。据了解，前海征信会联同平安集团内部的研究团队，通过使用生物特征识别(如人脸识别、虹膜识别、指纹识别、声波识别等)、图像处理等人工智能技术，帮助金融机构在线识别客户身份。
第三类产品，则是包括“信审云”、“反欺诈云”、“催收云”在内的云系统，其主要应用是为小贷公司、P2P机构提供全流程的系统中后台支持与外包服务，降低中小型金融机构的开发、运营成本。
“在接触很多互联网金融公司时会发现，他们在IT技术开发能力上是有明显痛点的，我们需要手把手地教他们怎么写Java Code，但即便如是仍有一部分公司不懂如何接入。”邱寒向记者透露，“因此，前海征信第一阶段的业务重点非常明确，便是把我们的中后台技术输送给这些互联网金融公司。”
记者日前获悉，某综合门户旗下的P2P机构已重塑其整体中后台系统，将前海征信的产品嵌入其风控流程中。
在邱寒看来，“信审云”、“反欺诈云”、“催收云”实际上是前海征信根据平安集团多年积累的风控经验，设计出针对‘贷中、贷后’的云系统。此外，平安集团还可以通过“催收云”向一众良莠不齐的互联网金融机构输出较为成熟的催收服务。
令她意外的是，不少非金融机构亦对个人征信领域的合作大感兴趣，其中包括已建立合作关系的UBER，“此前还有宠物领养机构找到我们，希望通过建立合作关系，以审核、了解领养人的资质与靠谱程度。”
“金融数据贡献度更大”
众所周知，对征信机构而言，获得数据样本的多寡、真实性、丰富度以及机构对数据样本的挖掘能力，是衡量征信机构经验水平的重要标杆。
“从风控的角度来说，我们不拒绝任何指标。无论是来自于传统金融行业的信贷、偿付能力等信用算法，抑或互联网时代的购买、社交行为等大数据算法，又或者是海外较先进的个人信用计算方法，只要被验证有效，都会被放进模型的动态测试中。”邱寒称。
据介绍，目前前海征信的数据来源分为五块：平安集团各个子公司的数据、合作机构的数据(如电信公司、公安机构、银联等)、合作方金融公司数据、客户自愿提供的数据以及通过网络渠道公开获取的数据。
从数据分类的维度而言，目前前海征信模型采纳的数据中，40%是互联网及当下较为热门的新型数据;60%采纳的仍是与金融业务相关的传统数据。
“测试结果显示，金融相关数据对于风险的预测性最直接、最有效，对整个评分体系的贡献度最高。非传统数据——如LBS定位数据、网络行为言论数据等对征信模型的构建和修正亦有一定帮助，但其中同时掺杂了大量要被清洗掉的无效或边缘数据。”邱寒介绍。
伴随着前述产品内测完成、推广合作逐渐落地，前海征信的盈利模式也越发清晰。记者了解到，目前前海征信对合作伙伴的收费方式有三种。
第一是“按笔收费”，即按照合作伙伴查询业务的需求予以每笔收费;第二是“年费制”，如合作机构使用“好信黑名单”产品，即签订较长期限的使用收费合同;第三是“按效果收费”，如“催收云”业务，则收费按照催收讨回的款项予以双方分成。
在首次接触时，邱寒便数次向记者强调，前海征信的定位是“成为一家独立的第三方征信机构，绝非仅限于服务集团内部的子公司与客户”。
“既然是独立机构，无可避免会有业务指标、盈利目标等方面的考虑。但收费和盈利是两回事，当下谈论盈利仍为时过早，毕竟前期系统建设、团队搭建、项目研发的投入绝非一个小数目，现阶段我们还处于市场培育和初步发展的阶段。”邱寒如是称。
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